백준

💭 나의 접근 방법 가능한 경우의 수를 나열하여 문제를 어떻게 선택할지 고민하였다. 정해진 범위내에 최선의 선택을 해야하기 때문에 백트래킹이 떠올랐다. N개의 문제들을 나열하고 특정 숫자에서는 합이 R을 초과하게 되는데 이부분 이 후 부터는 백트래킹을 이어하지 않고 중단시키려고 하였다. 그런데 문제를 보니 N이 15개로 제한되어있어서 끝까지 수행해도 되겠다 싶었고, 백트래킹의 기본 틀대로 문제를 풀었다. 💡 결과 # 16938 캠프준비 G5 import sys input = sys.stdin.readline N,L,R,X = map(int,input().split()) arr = map(int,input().split()) arr = sorted(arr) answer = 0 def backtrack(st..

💭 나의 접근 방법 이 문제를 풀기 이전에 트리의 지름 문제를 2개 풀고 이 문제를 접하게 되었다. 임의의 지점에서 가장 먼 지점 A / A에서 가장 먼 지점 B B의 거리가 트리의 지름이 된다. 내가 생각한 두번째 트리의 지름은 A 까지의 탐색의 DFS와 B까지의 탐색의 DFS의 max 값을 갱신해주어 문제를 풀려고 접근하였다. 이 접근방식은 고려되지 않은 지점에서 트리의 길이가 나올수 있기때문에 틀린 접근 방법이었다. 이 문제의 접근 방법은 1️⃣임의의 지점에서 가장 먼 지점 A / A에서 두번째로 먼 지점 B 2️⃣임의의 지점에서 두번째로 먼 지점 C / C에서 가장 먼 지점 D 방법으로 문제를 접근해야한다. 다만 이 문제의 예외사항이 있다. 예제 2번의 경우이다. 3 1 2 3 1 3 2 이 입력..

💭 접근 방법 graph에 인덱스 저장 (현재 위치를 BFS에서 뽑아야하기 때문에 인덱스를 저장한다. graph는 이동할 곳 경로를 저장하는 용도이다.) visited = [0] * 101 방문했는지 경로 BFS 시작 초기 인덱스를 deque에 넣고 꺼내 주사위 + 1~6까지의 경로를 파악한다. 방문하지 않은 경로 인경우 visited[이전경로] + 1을 해준다. 종료조건 : 앞으로 간 경로가 100인경우 종료한다. 코드로 보면 이해할수있습니다. 💡 결과 # 16928 뱀과사다리게임 G5 from collections import deque N,M = map(int,input().split()) graph = [i for i in range(101)] #인덱스 현재 위치를 저장! visited = [0]..

💭 나의 접근 방법 문제대로 접근하면 i행 j열에 1이면 j행을 찾아보는 방법으로 진행하려고 했다. 그래서 DFS방식이거나 BFS방식으로 생각해 볼 수 있다. 이 문제는 플로이드워셜로 풀 수 있다. 플로이드 워셜은 최단경로 문제에서 사용되는 방식으로 3중 반복문으로 사용된다. $$ D_{ab} = min(D_{ab},D_{ak}+D_{kb}) $$ a→b 와 a→k,k→b 를 비교 후 더 작은 값으로 갱신하는 방법으로 O(N^3) 시간복잡도를 가질 수 있기 때문에 노드의 개수가 적을 경우 (500개 이하일 경우)에 사용하는 것이 효율적이다. 이 문제에서는 최솟값으로 갱신하는것이 아닌 지나가는 경로를 모두 파악하는 것이므로 지나간 경우 1로 표시해 주면 된다. 💡 결과 # 11403 경로 찾기 S1 # #..

💭 나의 접근 방법 두 묶음의 합이 작은것 끼리의 합이니까 작은것부터 차례대로 합을 구하려고 접근하였다. but, 앞에서 부터 합이 뒤에 묶음보다 큰 경우 중복 덧셈을 하기 때문에 수가 커질수 있는 문제를 간과하였다. 반례) 4 20 30 40 45 -> 20+30 이 다음수 40보다 크기 때문에 50 + (50 + 40)을 하면 50이 중복 덧셈이 되기 때문에 안됨! 따라서, heappop, heappop 한 두개의 작은 값을 다시 힙 정렬에 넣어 작은수를 꺼낼수 있도록 구현해야한다. 💡 결과코드 import heapq import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) q = [] answer = 0 for _ in range(N): heapq.heapp..

💭 나의 접근 방법 M,N,x,y = M계산 값, N계산 값, x M나머지, y N나머지 1. x+(M*i) 를 반복해서 M으로 나눈값이 x 값인지 확인, y+(N*i) 를 반복해서 N으로 나눈값이 y 값인지 확인 2. 1부터 M,N의 최소공배수 값까지 전체탐색하여 구할수 있는지 확인 먼저 나는 2번의 방법으로 접근해보았다. # 6064 카잉달력 S1 # 틀렸습니다. + 1~ 전체 탐색은 시간 초과문제가 발생함 def gcd(a,b): while b > 0: a,b = b,a%b return a T = int(input()) for _ in range(T): M,N,x,y = map(int,input().split()) lcd = M*N//gcd(M,N) for i in range(1,lcd+1): if..

💭 나의 접근 방법 문제는 조합 문제이다. 조합문제는 하나의 인수를 고른후에 백트래킹을 이용해 다음 인수를 append하여(함수 호출) 원하는 개수에 맞을 때(종료 조건) 조합을 만드는 방식이다. 이를 이용해 문제를 접근하였다. N = 4,M = 2 를 예시로 들면 노란색 화살표가 for 문을 돌고 [1] 백트래킹, 재귀함수를 이용해서 다음 범위에 있는 값들 for 문을 다시 돌게 된다. [1,2] 여기서 종료조건 M = 2 를 맞추므로 백트래킹을 나오고 pop()이 실행되어 [1] 이 된다. 그리고 다음으로 3 이 리스트에 들어가 [1,3]으로 진행된다. 💡 결과 # 15650 N과 M 2 S3 N,M = map(int,input().split()) arr = [i for i in range(1,N+1..

💭 나의 접근 방법 증가하는 부분 수열 : 일부 혹은 전체가 오름차순인 수열을 의미한다. 문제를 읽고 다이나믹프로그래밍으로 접근하는구나를 알게 되었고, 시각화하여 점화식을 찾으려고 하였다. list[i-1] < list[i] 를 판단하여 dp[i] = dp[i-1] +1 로 생각하였다. 다만 바로 뒤 인수만 판단하는 것은 전체 인수에서 오름차순을 찾을 수 없는 방법이었다. 따라서 이중 반복분을 이용해서 앞에있는 인수를 모두 확인하는 방법으로 접근한다. 💡 결과 # 11053 가장 긴 증가하는 부분 수열 S2 import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) lst = list(map(int,input().split())) dp = [1]* N for i i..

💭 나의 접근 방법 학생이 X의 마을에 갔다가 돌아오는거까지의 결과에서 가장 오래걸리는 시간을 구하는 문제이다. X를 제외하고 한 학생 당 다익스트라 알고리즘을 2번 실행하게 된다. (N-1 번의 시간) 💡결과 # 1238 파티 G3 import heapq import sys input = sys.stdin.readline N,M,X = map(int,input().split()) INF = int(1e8) result = [0] * (N+1) graph = [[] for _ in range(N+1)] for _ in range(M): a,b,c = map(int,input().split()) graph[a].append((b,c)) def dijkstra(start,end): distance = [IN..

💡 나의 접근 방법 문제를 읽고 다익스트라, 플로이드 와샬 알고리즘으로 푸는 문제임을 알았다. 시간 제한이 0.5 초 이므로 다익스트라 알고리즘으로 풀기로 했다. 💡 결과 # 1916 최소 비용구하기 G5 import heapq import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) M = int(input()) INF = 1e8 graph = [[] for _ in range(N+1)] distance = [INF] * (N+1) for i in range(M): a,b,c = map(int,input().split()) graph[a].append((b,c)) start,end = map(int,input().split()) def dijkstra(start..