유진's 공부로그

문제 https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162 코딩테스트 연습 - 네트워크 네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있 programmers.co.kr 문제 요구 조건 그래프의 연결성분 찾기 문제 요건 분석 그래프의 경우 무향 그래프임. 입력으로 주어지는 그래프가 인접행렬로 구현되어 있기 때문에, 인접리스트로 구현할 시 (defaultdict에 넣어주는 형태로) 무향 그래프임에도 불구하고 노드를 뒤바꿔 추가해주는 작업을 하지 않아도 됨. 그래프 탐색이기 때문에 dfs를 통해 구현함. 연결성분의 개수를..

문제 설명 N*N 숫자 입력과 지운 숫자가 들어가있는 nums 배열이 있다고 했을 때 총 몇 개의 빙고가 발생(?)하는지를 리턴하는 문제 나의 풀이 시간 초과 발생. def solution(board, nums): answer = 0 n = len(board) for row in range(n): for col in range(n): if board[row][col] in nums: board[row][col] = 0 # 오른쪽으로 이동 (horizontal 빙고) for i in range(n): for j in range(n-1): if board[i][j] != board[i][j+1]: break else: answer += 1 # 아래로 이동 (vertical 빙고) for i in range(..

문제 설명 m x n 크기인 사무실이 있습니다. 사무실에는 전염병에 걸린 직원이 있는데, 이 직원은 매일 상하좌우로 병을 퍼트려 다른 직원을 감염시킵니다. 단, 백신을 접종한 직원은 면역력이 있어 감염되지 않습니다. 예를 들어 2x4 크기 사무실에서, 병에 걸린 직원의 위치가 (1,4), (2,2)이고 백신을 맞은 직원의 위치가 (1,2)입니다. 이때 백신을 맞은 직원을 제외한 모든 직원이 병에 감염되기 까지는 이틀이 소요됩니다. 사무실의 크기 m, n과 병에 걸린 직원의 위치 infests, 백신을 맞은 직원의 위치 vaccinateds가 매개변수로 주어집니다. 이때 백신을 맞은 직원을 제외한 모든 직원이 병에 감염되기까지 며칠이 걸리는지 return 하는 solution 함수를 완성해주세요. 제한 사..

문제 설명 각 캐릭터는 보스몹을 잡기 위해 아이템을 사용해서 공격력을 높일 수 있음. 아이템을 사용하면 공격력이 올라가는 대신 체력이 감소함. 캐릭터는 아이템을 사용해서 공격력을 증가시키되 최소 체력은 100 이상을 유지해야 함. 이 상황에서 팀 내 공격력을 최대화하기 위해 사용 가능한 아이템 수를 구하여라. 입력 입력으로는 1) 각 캐릭터의 잔여 체력, 2) 아이템을 사용하며 증가하는 공격력 & 소모되는 체력 이 주어짐. e.g.) healths = [100,200,300] // items = [[30, 20], [100, 50]] 제한 사항 healths의 길이는 1 이상 10,000 이하 healths의 원소는 1이상 1,000,000 이하인 자연수 items의 길이는 1 이상 5,000 이하 아이..

DFS(Depth-First Search; 깊이우선탐색)와 BFS(Breadth-First Search; 너비우선탐색)는 그래프의 정점을 방문하는 그래프 탐색(Graph Search or Graph traversal; 그래프 운행) 방법의 큰 갈래이다. 코딩 테스트 시에는 DFS를 좀 더 많이 활용하는 듯하다. DFS는 스택이나 재귀로, BFS는 큐로 구현한다. python에서 그래프는 아래와 같이 보통 딕셔너리를 활용해서 인접 리스트로 구현하는 경우가 많다. graph = { 1: [2,3,4], 2: [5], 3: [5], 4: [], ... } DFS (깊이 우선 탐색) 일단 임의의 한쪽 방향으로 갈 수 있을 때까지 가다가 더 이상 갈 수 없게 되면 가장 가까운 갈림길로 돌아와서 그곳으로부터 다른 ..

이진 탐색 (Binary Search) 이진탐색은 배열의 중앙값(median)을 조사하여 찾고자 하는 항목이 왼쪽 또는 오른쪽 부분 배열에 있는지를 알아내어 탐색의 범위를 대략 반으로 줄여가며 재귀적으로 진행하는 알고리즘이다(물론 반복으로도 구현 가능하다). 정렬된 배열에서의 탐색에 적합한 알고리즘이다(연결리스트에서는 부적합함. 가운데 지점을 빠르게 찾을 수 없기 때문이다). 시간복잡도는 $O(\log_2{n})$ 으로 빠른 수행시간을 보여준다. 이진 탐색 알고리즘 1) 재귀 구현 2) 반복 구현 투 포인터를 어떻게 활용하느냐의 차이로 투 포인터의 응용이라고 볼 수도 있을 듯하다. 이진 탐색 in Python bisect 모듈에 구현이 되어 있으며, bisect_left를 사용하면 된다. 원래는 정렬된 ..

스택(Stack) 스택은 후입선출(LIFO)로 처리되는 자료구조이다. 즉, 스택에 가장 마지막에 들어간 요소가 가장 처음으로 꺼내진다. Stack은 무엇인가가 쌓여있는 걸 지칭한다는 점을 생각해보면 가장 마지막에 쌓여진 것이 가장 처음으로 꺼내진다는 것의 개념은 쉽게 이해될 것이다. 스택은 흔히 연결리스트로 구현된다. 이 경우에 스택 선언을 위해 메모리 내의 연속된 공간을 할당할 필요가 없어지며, 실제로 스택 내의 요소 간 순서가 메모리 내의 물리적 순서와는 무관하게 될 것이다. 그러나 파이썬에서는 리스트가 스택으로 충분히 기능할 수 있기 때문에 연결리스트로 스택을 구현하지 않아도 된다. 스택의 주 연산은 삽입(push)와 제거(pop)이다. 삽입은 스택의 가장 마지막 자리에 요소가 추가되는 것이고, 제..

트라이 검색 트리의 일종으로 일반적으로 키가 문자열인, 동적 배열 혹은 연관 배열을 저장하는 데 사용되는 정렬된 트리 자료구조. 자연어 처리 분야에서 문자열 탐색을 위한 자료구조로 널리 쓰인다. 주로 문자열이 키인 경우가 많고, 이진 탐색 트리와 달리 트리의 어떤 노드도 그 노드 자체와 연관된 키는 저장하지 않는다. 대신 노드가 트리에서 차지하는 위치가 연관된 키를 정의한다. 즉, 키의 값은 자료 구조 전체에 분산된다. 트라이는 트리와 유사하지만, 우리가 주로 살펴본 이진 트리의 모습이 아닌 전형적인 다진 트리(m-ary Tree)의 형태를 띤다. 도식을 참고하면, 노드의 모든 자손은 노드에 연관된 문자열의 공통 접두사를 공유한다. 루트는 빈 문자열에 연관된다. (이 부분은 어떻게 구현하냐의 차이인 것 ..

런너(Runner) 기법 연결 리스트 순회 시 2개의 포인터를 동시에 사용하는 기법. 한 포인터가 다른 포인터보다 앞서게 하여 병합 지점이나 중간 위치, 길이 등을 판별할 때 유용하게 사용할 수 있다. 연결리스트의 경우 중간 위치나 길이를 파악하는 데에 배열에 비해 상대적으로 복잡하다. (전체를 다 탐색해야 하므로 O(n)의 시간이 소요됨) 따라서 fast runner와 slow runner 간의 step을 2배 차이를 두는 식으로 (ex. fast, slow = 2,1) 지정한 후 fast runner가 리스트의 끝지점에 도착하면 slow는 정확히 리스트의 중간 지점에 도달하게 된다. 중간위치를 찾아냄으로써 값 비교 (palindrome linked list 문제), 뒤집기를 시도하는 등의 연결 리스트..

1. (정적)배열 : 연속된, 정해진 크기의 메모리 공간을 할당. 같은 타입의 원소만을 담을 수 있음. (정해진 크기의 메모리 공간을 할당하고, 이를 원소 타입, 원소 개수에 맞춰서 분할하기 때문) 또한 한 번 생성한 배열은 크기 변경이 불가능하다. 배열의 장점은 어느 위치에나 O(1)에 조회가 가능하다는 점이다. (배열 시작 주소 + 원소 타입에 따른 바이트 크기 * 원소 인덱스)로 해당 배열 원소 값의 주소 계산 및 메모리 접근이 가능하기 때문. (배열 원소 개수에 독립적) 그러나, 원소의 삭제나 삽입 등의 작업은 최악의 경우 O(n)의 시간복잡도를 갖는다. 예를 들어 원소의 가장 첫번째 원소를 삭제한다고 가정하면 나머지 모든 원소를 하나씩 override해야 하기 때문에 (당겨와야 하기 때문에) n..