알고리즘

[python] 백준 - 11047. 동전 0

문제 해결 1. 그리디 알고리즘. S1 2. 큰 동전부터 순차적으로 for문을 돌리며 (1) 목표값 k 보다 작은 동전이 나왔을 때 그 동전의 값을 뺄 수 있는 만큼 빼준다. ex) 45원이 남았을 때 10원짜리 동전이 나왔다면 계산을 통해 10원을 4번 빼주고 카운트를 4 올려준다. (2) 빼준 값만큼 k값을 줄여가며 동전을 0원으로 만든다. (3) 누적된 cnt 값을 출력해주면 끝 🌞 탐색알고리즘을 해결할 땐 시간을 최적화 하는게 중요한 것 같다. ❓처음 해결방법: 동전값을 찾았을 때 while문으로 동전을 하나씩 빼줬는데 시간 초과가 났다. ❓두번째 해결방법: k값이 0이 됐음에도 불구하고 나머지 for문을 돈다고 생각하여 break문을 추가했다. 이것도 시간 초과. 사실 별로 도움이 안된거 같다...

[python] 백준 - 1697. 숨바꼭질

문제 해결 1. BFS 기본 문제. S1 2. 주어진 범위 100,000까지의 배열을 만든다. 3. BFS를 활용해 현재위치와 다음위치를 배열에 넣고 while문을 돌린다 (1) 각 지점에 도달하기 까지의 최소 시간으로 업데이트 해준다. (2) 이렇게 코드를 짜는 경우 시간초과가 생길 수 있으므로 deque()를 사용하고 (3) 한번도 방문한 적이 없거나, 최소시간으로 방문할 때만 다음 지점으로 나아갈 수 있게 한다. 4. 현재 위치가 목표 지점에 도달하면 break로 while문을 빠져나와 답을 출력한다. 🌞 처음에 범위를 100001까지 잡았더니 인덱스가 마지막이 될 경우에 런타임에러가 발생한다. 그래서 100002로 바꿔줬더니 해결했다. 재귀로 풀어 봤지만 maximum recursion depth..

[python] 백준 - 2178. 미로 탐색

문제 해결 1. BFS 기본 문제. S1 2. 출발점을 1로 만들고 한칸씩 전진하며 1씩 더해준다. - BFS 이용 (1) 4 방향 탐색을 위해 dx, dy 를 만든다 ( 상하좌우). (2) 리스트(여기서는 디큐를 사용함)에 출발점을 넣어준다. (3) 탐색이 언제 끝날지 모르니까 while 문을 사용한다. (4) 리스트에서 pop(0)(여기서는 popleft())을 이용해 하나씩 꺼내준다. ( 0번을 꺼내는 이유는 BFS 기법을 사용해야 하기 때문에) (5) 꺼낸 지점에서 4방향 탐색을 해준다. (6) 탐색한 곳(nx, ny)이 '1' 인 경우 그 칸에 현재 칸(x, y) 숫자의 +1을 해주고, 리스트에 append해준다. (7) (4)번부터 다시 반복한다. 3. 각 숫자가 이동한 칸의 갯수를 나타낸다...

[python] 백준 - 1051. 숫자 정사각형

문제 해결 1. (부르트포스) 완전탐색 문제이다. 2. '가장 큰' 정사각형을 구하라고 했으므로 만들수 있는 최대 크기에서부터 하나씩 줄여나갔다.(시간 효율) 3. 네 꼭지점의 크기가 같을 때 return + break를 걸어주어 바로 탐색을 종료 + 난이도가 적당한 2차원배열 + 완전탐색 문제이다. 소스 코드 def find_squre(s): # 정사각형의 꼭지점의 숫자 크기가 같은 경우를 찾는다. for i in range(n-s+1): for j in range(m-s+1): if numbers[i][j] == numbers[i][j+s-1] == numbers[i+s-1][j] == numbers[i+s-1][j+s-1]: return True return False n, m = map(int, ..

[python] SWEA - 1251. 하나로 / 1486. 장훈이의 높은 선반

1. 하나로 문제 해결 1. 프림 + 힙큐 2. 인접리스트를 만들어 준다. 3. 힙큐를 이용해 가중치가 가장 낮은 점을 선택하고 4. key 리스트를 최솟값으로 갱신해가며 결과를 더해준다. 🔨 인접 행렬로 하다가 몇시간 날린 것 같다. 역시 난 인접리스트를 쓰는게 편하다. 소스 코드 import heapq for tc in range(1, 1+int(input())): n = int(input()) x_location = list(map(int, input().split())) y_location = list(map(int, input().split())) tax = float(input()) # 인접 리스트 adj = {i: [] for i in range(n)} for s in range(n): fo..

[python] SWEA - 1249. 보급로 / 5521. 상원이의 생일파티

1. 보급로 문제 해결 1. 다익스트라 알고리즘 + 힙큐 2. 가중치 리스트와 방문 리스트를 만들어 준다. 3. 힙큐를 이용해 가중치가 가장 낮은 점을 선택하고 4. 주변을 탐색하여 최소 가중치를 선택해 가중치를 점점 누적해 나아간다. 소스 코드 import heapq for tc in range(1, 1+int(input())): n = int(input()) maps = [list(map(int, list(input()))) for _ in range(n)] # dist: 가중치를 누적한 리스트, visit: 선택했는지 안했는지 dist = [[float('inf')]*n for _ in range(n)] visit = [[False]*n for _ in range(n)] dx, dy = [-1, 1..