공부 기록

✏️ 문제 문제 파악visited 2차원 배열의 값을 세 가지로 나눠서 구분했다.0 → 그림이 있으나 방문하지 않은 위치1 → 그림이 있고 방문한 위치-1 → 그림이 없어 방문할 필요 없는 위치또한 이 문제의 경우 가로, 세로로 이동해서 방문할 수 있으니 방향 배열을 다음과 같이 구성했다.d = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] 마지막 쯤에 ValueError 뜨는 경우 그림이 하나도 없는 경우에 0이 출력되는 지 확인해보길..! 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드n, m = map(int, input().split())graph = [[0] * m for _ in range(n)]visited = [[0] * m for _ in range(..

✏️ 문제 문제 파악짧은 거리를 출력해야 하므로 BFS를 사용해서 풀었다. visited 배열을 도달할 수 있는 거리를 저장하는 배열로 설정해서 출발지점이 거리가 0이므로 이걸 기준으로 나머지 거리를 구했다. 이때 입력으로 주어진 0은 갈 수 없는 땅이므로 초기에는 갈 수 없는 땅임을 구분하기 위해 visited 배열에서 -1로 주었다.그리고 원래 갈 수 있지만 도달할 수 없는 땅은 BFS가 실행된 후에도 visited 배열의 값이 0(방문 X)이고 입력으로 주어진 값은 1인 땅이므로 이를 -1로 출력하도록 조건문을 처리했다. 다음과 같다.if 갈 수 없는 땅이면: visited[갈 수 없는 땅] = -1def bfs: ... if 이동한 땅이 방문하지 않았다면: visited[이동한..

✏️ 문제 문제 파악시간 제한이 5초로 시간 초과가 뜨지 않도록 하는 게 이 문제의 핵심이다.. 메모리도.. (둘 다 초과 떠본 사람이) 아마 이 두 개의 제한이 정답 비율을 낮게 만든 요인일 듯..  인접리스트랑 BFS를 활용해서 풀었는데 각 컴퓨터의 해킹할 수 있는 컴퓨터의 개수를 저장해야 하므로 컴퓨터 하나하나를 BFS를 돌아야 한다. 그래서 각각의 컴퓨터가 BFS 돌 때 방문 처리를 해줘야 하므로 방문 배열을 BFS 함수 내에서 초기화해야 한다. python으로 풀고 싶어서 오래 붙잡아봤지만 결국 못풀었다 ㅠ pypy3로 제출하니까 되긴 됐는데 다른 분들의 많은 코드를 봤지만 대부분 pypy3로 푸는 듯.. python으로 푼 사람이 있을까.. !! 궁금하다 그 코드! 알고리즘그래프 이론그래프 탐..

✏️ 문제 문제 파악입력값은 점을 기준으로 주니까 배열로 구현하려 할 때 조금 헷갈렸다. 그래서 아래와 같이 그림 그리니 직사각형의 왼쪽 아래 꼭짓점의 x, y좌표값은 그대로, 오른쪽 위 꼭짓점의 x, y좌표값은 -1씩하면 됐었다. 직사각형이 있는 영역은 방문하면 안되는 영역이므로 -1로 표시했다. 아 그리고 이 문제는 DFS로 풀었을 때 재귀를 사용하면 RecursionError가 발생하므로 나는 재귀 대신 스택을 사용해서 풀었다. 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드import sysinput = sys.stdin.readlinem, n, k = map(int, input().split())graph = [[0] * n for __ in range(m)]visited = ..

✏️ 문제 문제 파악최소 이동 거리를 구하므로 BFS를 사용해야 한다.또한 나이트는 8가지 방법으로 움직일 수 있으므로 다음과 같이 방향 배열을 구성했다.d = [(-2, -1), (2, -1), (-2, 1), (2, 1), (-1, -2), (-1, 2), (1, -2), (1, 2)] x, y 좌표를 deque에 넣을 땐 "q = deque([(x, y)])" 라는 걸 알고 있자! 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색  코드from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readlinefor _ in range(int(input())): l = int(input()) visited = [[0] * l for __ in range(l)..

✏️ 문제 문제 파악연산의 최솟값을 구해야 하므로 BFS를 사용해서 풀어야한다.이 문제에서 배열로 풀게 되면 A와 B의 범위가 매우 커서 배열 초기화시 메모리 초과가 뜨게 된다.그래서 배열 대신 딕셔너리 { } 를 사용하면 필요한 노드에 대해서만 메모리를 할당하여 메모리 사용량을 줄일 수 있다! 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색그리디 알고리즘  코드from collections import dequea, b = map(int, input().split())graph = {}def bfs(v): q = deque([v]) graph[v] = 0 while q: node = q.popleft() if node == b: retur..

✏️ 문제 문제 파악같은 알고리즘의 문제 중 11725번 트리의 부모 출력 문제가 생각난 .. 매우 비슷함인접리스트를 활용하면 쉽게 풀 수 있다! 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readlinen = int(input())a, b = map(int, input().split())graph = [[] for _ in range(n+1)]visited = [0] * (n+1) for _ in range(int(input())): x, y = map(int, input().split()) graph[x].append(y) graph[y].append(x)def bfs(v)..

✏️ 문제 문제 파악BFS 사용하는 문제 중 11725번 트리의 부모 찾기가 생각났던 문제..인접리스트를 사용하면 쉽게 풀 수 있다! 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색최단 경로플로이드-워셜  코드from collections import dequen, m = map(int, input().split())graph = [[] for _ in range(n+1)]cnt = []for _ in range(m): x, y = map(int, input().split()) graph[x].append(y) graph[y].append(x)def bfs(v): q = deque([v]) visited[v] = 1 while q: node = q.popleft() for neigh..

✏️ 문제 문제 파악동생을 찾는 "가장 빠른" 시간을 출력해야 하므로 BFS를 사용해야 한다.for 반복문을 이렇게도 사용하는 지 몰랐는데 다음과 같이 for 문이 주어지면 ( ) 안의 인자들은 탐색하려는 다음 가능한 위치들을 말한다.for a in (a - 1, a + 1, a + 2): ... 위와 같은 경우 첫 번째 반복에서 a 에 a - 1 이 할당되어 반복문이 진행된다. 예를 들어 a 가 5라면 이때 a 는 4가 된다.두 번째 반복에서 a 에 a + 1 이 할당되어 반복문이 진행된다. 예를 들어 a 가 5라면 이때 a 는 6가 된다.세 번째 반복에서 a 에 a + 2 이 할당되어 반복문이 진행된다. 예를 들어 a 가 5라면 이때 a 는 7가 된다.이 점을 활용하면 쉽게 문제를 풀 수 있다. 알..

✏️ 문제 문제 파악위와 같이 인접 리스트로 1과 연결된 6과 4, 2와 연결된 4 ... 이렇게 구현하려면 다음과 같이 append를 사용해야 한다.graph[a].append(b) 그리고 visited 배열에는 해당 인덱스의 부모 요소를 대입하여 후에 차례대로 출력하면 바로 결과값이 나오도록 구현했다. 알고리즘그래프 이론트리그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readline n = int(input())graph = [[] for i in range(n+1)]visited = [0] * (n+1) for i in range(n-1): a, b = map(int, input().split(..