공부 기록

✏️ 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(..

✏️ 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..