공부 기록

✏️ 문제 문제 파악나는 visited 2차원 배열의 값을 세 가지로 나눠서 대입하고 이를 이용해 조건문을 구분하였다.0 → 방문 안한 섬1 → 방문한 섬-1 → 바다인 부분으로 방문하면 안되는 위치또한 이 문제의 경우 가로, 세로 또는 대각선으로 연결되어 있는 사각형은 건너갈 수 있으므로 방향 배열을 다음과 같이 구성했다.d = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1), (-1, -1), (-1, 1), (1, -1), (1, 1)] 아! 그리고 이 문제는 DFS로 풀 때 재귀를 사용해서 풀면 RecursionError 에러가 발생한다. 이는 Python이 정한 최대 재귀 깊이보다 내 코드의 재귀의 깊이가 더 깊어서 발생하는데 이를 해결하는 방법은 2가지가 있다.재귀 함수를 사용하지..

✏️ 문제 문제 파악처음엔 연결 요소가 뭐지 싶어서 검색해봤는데 많은 좋은 자료들이 있었다. (모르면 보고 오시길 추천!)문제의 예제1, 예제2를 그림 그려본다면 연결 요소의 개수는 다음과 같이 된다.처음 코드를 짤 땐 visited 배열을 1차원 배열로 줬는데 그러면 서로 연결되어 있다는 게 담기 어려웠다. (연결되어 있으면 1로 변경했을 시 1차원 배열이면 예제1의 경우 전부 1이 됨)그래서 2차원 배열로 구현하니 쉽게 풀 수 있었다! 아! 그리고 이 문제는 DFS로 풀 때 재귀를 사용해서 풀면 RecursionError 에러가 발생한다. 이는 Python이 정한 최대 재귀 깊이보다 내 코드의 재귀의 깊이가 더 깊어서 발생하는데 이를 해결하는 방법은 2가지가 있다.재귀 함수를 사용하지 않고 스택으로 ..

✏️ 문제 문제 파악집이 모여있는 곳을 모두 접근해야 하므로 깊이 우선 탐색을 사용해서 풀었다.그리고 단지 개수를 세야 하므로 깊이 우선 탐색을 돌 때마다 개수를 +1 해주었고 깊이 우선 탐색에 단지 번호를 매개 변수로 주어 풀었다. 여기서 나는 visited 2차원 배열에 조건을 주었는데0 → 방문 안해도 되는 거1 → 방문한 거-1 → 방문해야 되는데 아직 방문 안한 거이렇게 세 가지로 나눠서 조건문을 구분하였다. 예제를 넣었을 때는 잘 풀렸는데 틀렸다고 나온다면 각 단지내 집의 수를 단지 번호 차례대로가 아닌 각 단지내 집의 수를 오름차순으로 출력했는지 확인해보아야 한다! (내 얘기) 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드n = int(input())d = [(-1, 0..

✏️ 문제 문제 파악배추들이 모여있는 곳을 모두 접근해야 하므로 깊이 우선 탐색을 사용해서 풀었다.그리고 배추들이 모여있는 곳 당 한 마리씩 필요하므로 깊이 우선 탐색을 돌 때마다 개수를 +1 해주면 된다. 여기서 나는 visited 2차원 배열에 조건을 주었는데0 → 방문 안해도 되는 거1 → 방문한 거-1 → 방문해야 되는데 아직 방문 안한 거이렇게 세 가지로 나눠서 조건문을 구분하였다. 아! 그리고 이 문제는 DFS로 풀 때 재귀를 사용해서 풀면 RecursionError 에러가 발생한다. 이는 Python이 정한 최대 재귀 깊이보다 내 코드의 재귀의 깊이가 더 깊어서 발생하는데 이를 해결하는 방법은 2가지가 있다.재귀 함수를 사용하지 않고 스택으로 DFS 구현sys.setrecursionlimit..

✏️ 문제 문제 파악처음 바이러스에 걸린 컴퓨터와 인접된 모든 컴퓨터를 돌아야 하므로 BFS가 아닌 DFS를 사용해서 풀어야 한다. # 1graph = [[0] * (c+1)] * (c+1) graph[1][2] = 1print(graph)# [[0, 0, 1, 0],# [0, 0, 1, 0],# [0, 0, 1, 0],# [0, 0, 1, 0]]# 2graph = [[0] * (c+1) for _ in range(c+1)]graph[1][2] = 1print(graph)# [[0, 0, 0, 0],# [0, 0, 1, 0],# [0, 0, 0, 0],# [0, 0, 0, 0]] 처음 graph 2차원 배열을 초기화할 때 # 1 과 같이했는데 원하는 값이 계속 안나왔다.  찾아보니 # 1 과 ..

✏️ 문제 문제 파악최소의 칸 수를 출력하기 원하므로 전체 경로를 탐색하는 DFS가 아닌 BFS를 사용해야 한다. 또한 상하좌우로 움직일 수 있으므로 상하좌우 하나하나 움직이며 움직인 좌표가 이동할 수 있는 칸인 지, 이미 방문했던 칸은 아닌 지 확인하는 것이 포인트이다. 처음에는 단순히 지나간 칸마다 cnt += 1을 해서 cnt 값을 출력하는 방식으로 문제를 풀었다. 그런데 생각해보니 지나간 칸이더라도 그 이후에 갈 수 있는 경로가 없다면 그 칸을 문제에서 요구하는 최소 칸 수에 포함시키면 안 된다. 그래서 이전의 방문한 칸에 이때까지 지나왔던 칸의 수를 1씩 더하니 답이 나왔다. 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색  코드import sysinput = sys.stdin.readlinefr..

DFS (깊이 우선 탐색) 와 BFS (너비 우선 탐색) ?그래프 탐색 알고리즘의 대표적인 예로 이 알고리즘들은 그래프, 트리, 네트워크 등의 자료구조를 탐색하는 데 사용한다. 그래프는 노드(정점)와 노드 간의 연결선(간선)으로 이루어진 자료구조를 말한다.노드 (Vertex) : 그래프에서 하나의 개체를 말하며 정점이라고도 한다.간선 (Edge) : 두 노드를 연결하는 선인접 노드 : 특정 노드와 직접 연결된 노드DFS (깊이 우선 탐색)시작 노드에서부터 한 방향으로 갈 수 있을 만큼 깊이 내려가며 탐색을 진행한다. 그 깊이의 노드를 모두 탐색한 후 더 이상 갈 수 없게 되면 이전 정점으로 돌아가 다음 노드를 탐색하는 방식이다. 탐색 과정시작 노드에서 출발하여 다음 노드로 이동더 이상 방문하지 않은 인..

✏️ 문제 문제 파악  알고리즘매개 변수 탐색이분 탐색  코드import sysinput = sys.stdin.readlinen, m = map(int, input().split())colors = [int(input()) for _ in range(m)]start, end = 1, max(colors)result = endwhile start n: start = mid + 1 else: end = mid - 1 result = min(result, mid)print(result)

✏️ 문제 문제 파악풍선의 개수는 해당 시간에서 각 시간을 나눈 몫의 합이라는 걸 알면 쉽게 풀 수 있다!최대 시간을 end로 주는 걸 생각 못하고 end 없이 코드를 어떻게 짜야하지 .. 하고 있었던 .. 알고리즘매개 변수 탐색이분 탐색  코드import sysinput = sys.stdin.readlinen, m = map(int, input().split())a = sorted(list(map(int, input().split())))start, end = 1, max(a) * mwhile start = m: end = mid - 1 else: start = mid + 1print(start)

✏️ 문제 문제 파악(큰 인덱스 - 작은 인덱스)를 출력해서 문제를 풀었는데선분의 시작점이나 끝점이 점의 좌표와 같을 때 예상 값보다 1개씩 작게 나오는 문제가 있었다..그래서 시작점이나 끝점 중 하나를 원래 인덱스 값보다 -1 해서 계산하면 출력이 잘 나오긴 한다...근데 뭔가 야매로 푼 거 같아서 찝찝 ㅠ 했는데 다른 정답코드를 찾아보니 이런 식으로 나눠서 푸는 게 맞는 것 같다! 휴 알고리즘정렬이분 탐색  코드import sysinput = sys.stdin.readlinen, m = map(int, input().split())point = sorted(list(map(int, input().split())))def bs(ary, l, switch): start, end = 0, n-1 i ..