공부 기록

✏️ 문제 문제 파악나는 visited 2차원 배열의 값을 세 가지로 나눠서 대입하고 이를 이용해 조건문을 구분하였다.0 → 방문 안한 영역1 → 방문한 영역-1 → 물에 잠긴 부분으로 방문하면 안되는 영역또한 이 문제의 경우 가로, 세로로 연결되어 있는 사각형은 건너갈 수 있으므로 방향 배열을 다음과 같이 구성했다.d = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)] water라는 변수의 값을 0 ~ (지역의 최대 높이)로 주어 for 반복문을 도는 코드를 짰다.안전한 영역의 최대 개수를 구하므로 max(이전의 안전한 영역 개수, 현재 안전한 영역 개수)로 하여 결과값을 구했다. 아! 그리고 이 문제는 DFS로 풀 때 재귀를 사용해서 풀면 RecursionError 에러가 발생한다. 이..

✏️ 문제 문제 파악버튼 수의 최솟값을 구하므로 BFS를 활용해서 풀었다. 다음 층이 해당 층 + u 또는 해당 층 - d 두 가지로 나뉘므로 다음과 같이 코드를 구현했다.그리고 버튼의 수를 저장하기 위해 다음 층 = 해당 층 + 1 를 하였다.for next_node in (node+u, node-d): if 0  예제는 잘 돌아가는데 틀렸습니다가 뜨는 경우 가장 아래의 층이 0이 아니라 1인 지 확인해보길..! 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색  코드from collections import dequef, s, g, u, d = map(int, input().split())graph = [0] * (f+1)def bfs(v): q = deque([v]) graph[v] = 1 w..

✏️ 문제 문제 파악예전 트리 부모 찾기  문제랑 비슷한 맥락이다.인접리스트를 사용해서 풀었고 BFS를 활용했다.  해당 도시까지 가는 거리가 거리 정보 k와 같다는 조건문을 어디다가 둬야할 지 조금 헤맸다. visited 1차원 배열에 처음 넣은 도시에서 다른 도시까지의 거리를 +1씩 하며 이 거리가 k와 같으면 해당 visited 배열의 인덱스를 출력하는 방식으로 코드를 짰다. 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색데이크스트라최단 경로  코드from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readlinen, m, k, x = map(int, input().split())graph = [[] * (n+1) for _ in range(n+1)]v..

✏️ 문제 문제 파악이번 문제에서는 방문할 필요가 없는 위치가 아니라 방문해야 하는 위치만 알려주므로 이를 잘 알고 코드를 짜야한다.나는 다음과 같이 visited 배열을 줬다. 1 → 음식물이 있지만 방문하지 않은 위치2 → 음식물이 있어 이미 방문한 위치이를 바탕으로 다음 위치를 방문할 때 다음 위치가 음식물이 있지만 방문하지 않은 위치인 지(if visited[위치] == 1) 조건문을 주어 풀었다. 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드from collections import dequen, m, k = map(int, input().split())graph = [[0] * m for _ in range(n)]visited = [[0] * m for _ in range(..

✏️ 문제 문제 파악예전 트리 부모 찾기  문제랑 비슷한 맥락이다.인접리스트를 사용해서 풀었고 BFS를 활용했다.  개수가 아닌 순서이므로 들렸으면 +1 씩 해줘야 한다. 그래서 인접리스트의 한 배열을 방문한 후에 순서를 +1 하도록 코드를 짰다.그리고 문제에서 오름차순으로 방문한다고 했으므로 인접리스트의 한 배열을 방문하기 전에 인접리스트를 오름차순하고 돌아가도록 코드를 구성했다. 알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색정렬  코드from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readlinen, m, r = map(int, input().split())graph = [[] * (n+1) for _ in range(n+1)]visited = [0..

✏️ 문제   문제 파악입력으로 주어진 값을 잘 구분해야 한다.X → 벽이므로 아예 방문을 자체를 안해도 됨I → 도연이의 위치로, 즉 탐색의 초기 위치 값P → 사람이 있는 위치로 이 위치에 해당될 때만 카운트  또한 이 문제의 경우 가로, 세로로 이동해서 방문할 수 있으니 방향 배열을 다음과 같이 구성했다.d = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]   알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readlinen, m = map(int, input().split())graph = [[0] * m for _ in range(n)]visited = [[0..

✏️ 문제   문제 파악처음에는 위의 사진과 같이 해당 범위 내에 있는 값 중 제일 큰 값과 그 값의 인덱스 값을 받아와 제일 큰 값이 있는 인덱스로 점프하는 방향으로 코드를 짰다. 점프한 인덱스의 visited 배열에 1을 넣어 최종적으로 sum(visited)을 출력하는 코드를 짰는데 자꾸 값이 몇 개는 맞으면 몇 개는 1씩 차이가 났었다.  반례 모음 72 3 1 2 6 4 7# 3101 2 0 1 3 2 1 5 4 2# 520 0# -132 5 0# 11021 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ..

✏️ 문제 문제 파악입력으로 주어진 배열을 두 가지로 병사를 나눴다. 1 → 'W'가 입력으로 들어온 위치, 즉 우리팀 병사2 → 'B'가 입력으로 들어온 위치, 즉 상대팀 병사병사를 구분하여 병사의 수를 세야하므로 카운트할 때 다음 위치에 있는 병사가 현재 병사와 같은 팀이라는 조건이 붙어야 한다. 또한 이 문제의 경우 가로, 세로로 이동해서 방문할 수 있으니 방향 배열을 다음과 같이 구성했다.d = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]   알고리즘그래프 이론그래프 탐색너비 우선 탐색깊이 우선 탐색  코드from collections import dequeimport sysinput = sys.stdin.readlinem, n = map(int, input().split())..

✏️ 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..