Coding 공부

# 1058 친구

def dfs(idx):
    global N
    visited = [True]*N
    visited[idx] = False
    stack = [(idx,0)]
    cnt = -1

    while stack:
        cu_x,both_person = stack.pop()
        for x in range(N):
            if arr[cu_x][x] == 'Y':
                if visited[x] and both_person <= 1:
                    visited[x] = False
                    stack.append((x,both_person+1))
        cnt += 1
    return cnt
N = int(input())

arr = [list(input()) for _ in range(N)]
max_number = 0
for i in range(N):
    temp = dfs(i)
    max_number = max(max_number,temp)

print(max_number)

이 문제는 DFS를 이용해서 풀었다.

이 문제에서 2-친구가 되는 경우는 2종류이다.

1. 직접적인 친구인 경우

2. 한 다리를 건너서 친구가 되는 경우

총 2가지이다.

이것을 구분해주기 위해 both_person이라는 변수로 징검다리 친구가 되는 경우를 찾아줬따.

이 변수 없이 진행 시, 연결된 모든 친구들이 출력되기 때문에, 최대 거리가 2이하인 경우만 구분해줄려고 썼다.

이 문제를 풀고 난뒤에 대부분의 사람들이 플로이드 와샬로 풀었다는 경우가 많지만,

아직 플로이드 와샬 알고리즘에 대해 잘 모르기 때문에 그 방법은 나중에 알고리즘을 배우면 시도 해봐야겠다.

N = int(input())

dp = [[0]*10 for _ in range(N)]


temp = [-1,1]
for i in range(N):
    for j in range(10):
        if i == N-1:
            if j == 0:
                continue
        if i == 0:
            dp[0][j] = 1
        else:
            for k in temp:
                nx = j+k
                if 0<=nx<10:
                    dp[i][j] += dp[i-1][j+k]

            
print(sum(dp[N-1])%1000000000)

dp 관련 문제이다.

이전 x-1축과 x축의 j 값이 1이 차는 경우를 더해주면 되는 것이다. 그리고 마지막 N-1 축까지 왔을 때 그때까지 누적된 수를 더해주면 된다.

# 1149번 RGB 거리

#  RGB 거리엔 N개의 집 1~N 순서대로
# 빨 초 파 중 하나
# 비용의 최소값 구하기
# 1번집의 색 != 2번집의 색
# N번집의 색은 N-1 번집의 색과 같지 않아야한다.

N = int(input())
# RGB
arr = [list(map(int,input().split())) for _ in range(N)]
INF = float('inf')
dp = [[INF] *3  for _ in range(N)]
for i in range(3):
    dp[0][i] = arr[0][i]

for x in range(1,N):
    for y in range(3):
        for z in range(3):
            if y != z:
                dp[x][y] = min(dp[x][y],dp[x-1][z]+arr[x][y])

print(min(dp[N-1]))

처음엔 그냥 dfs를 이용해서 풀어볼려다가, 입력 N이 1000까지라, 3^1000은 시간초과가 날것 같아서 dp로 선회했다.

dp에서 제일 어려운건 동적프로그래밍을 저장할 공간을 설계하는 것 같다. 이 문제를 풀때에 어떻게하면, 이전위치의 저장정보와 최소값 저장할지 고민했었다.

그 해결방법으로 index를 이용했다. dp를 저장하는 y축 index가 동일하지않으면 된다는 점을 착안하여, dp를 설계했다.

# 12865 평범한 배낭



N,K = map(int,input().split())

arr = [list(map(int,input().split())) for _ in range(N)]

dp = [0]*(K+1)
for i in range(N):
    weight,value = arr[i]
    for k in range(K,-1,-1):
        if k + weight <= K:
            if k == 0:
                dp[k+weight] = max(dp[k+weight],dp[k]+value)
            else:
                if dp[k]:
                    dp[k+weight] = max(dp[k+weight],dp[k]+value)
print(max(dp))

아마 동적프로그래밍 관련 유명한 문제인걸로 알고 있다.

풀어보고 다른 사람 코드를 보니깐, 2개의 리스트를 만들어서 하나는 최대값이 되는 값을 저장하는 리스트와, 사용여부를 나타내는 리스트를 2개를 두고 하는 경우가 많았다.

그러나 나같은 경우엔 한가지 리스트를 주고, dp의 인덱스값이 0일때는 최대 무게를 넘지 않는한 바로 더해주었고, 그 외에는 해당 인덱스에 저장된 값이 존재하는 경우에만 하도록 했다. 이렇게 했을시에 사용여부를 따로 만들지 않아도 되었다.

여기서 중요했던 점은 역으로 판단을 해줘야했던 것이다. 앞에서부터 순서대로 할시에, 그대로 그 전거가 다음거에 영향을 주기 때문에 끝에서 0으로 가는 것이 중요했다.

import collections
dx=[1,-1,0,0]
dy=[0,0,1,-1]
def bfs(n):
    que=collections.deque()
    que.append(n)
    while que:
        t=que.popleft()
        ax=t//1000000
        ay=t%1000000
        visit[ax][ay]=0
        for i in range(4):
            nx=ax+dx[i]
            ny=ay+dy[i]
            if 0<=nx<M and 0<=ny<N:
                if arr[nx][ny]==1 and visit[nx][ny]==-1:
                    que.append(1000000*nx+ny)
                    visit[nx][ny]=0
    return


T=int(input())

for tc in range(1,T+1):
    N,M,K=list(map(int,input().split()))
    arr=[[0 for j in range(N)] for i in range(M)]
    visit=[[-1]*N for i in range(M)]
    
    for _ in range(K):
        y,x=list(map(int,input().split()))
        arr[x][y]=1
    cnt=0
    for i in range(M):
        for j in range(N):
            if arr[i][j]==1 and visit[i][j]==-1:
                cnt+=1
                bfs(i*1000000+j)
    print(cnt)
    

위의 방식은 BFS를 이용해서 푼 방식이다.

dx=[1,-1,0,0]
dy=[0,0,1,-1]
import sys
sys.setrecursionlimit(10**6)
def dfs(x,y,_cnt):
    dist[x][y]=_cnt

    for k in range(4):
        nx=x+dx[k]
        ny=y+dy[k]
        if 0<=nx<N and 0<=ny<M:
            if arr[nx][ny] and dist[nx][ny]==-1:
                dfs(nx,ny,_cnt)




t=int(input())
for _ in range(t):
    M,N,K=map(int,input().split())
    arr=[[0 for col in range(M)] for row in range(N)]
    dist=[[-1 for col in range(M)] for row in range(N)]
    for _ in range(K):
        y,x=map(int,input().split())
        arr[x][y]=1
    
    cnt=0

    for i in range(N):
        for j in range(M):
            if arr[i][j]==1 and dist[i][j]==-1:
                cnt+=1
                dfs(i,j,cnt)
    print(cnt)

    

DFS를 이용한 방식이다.

BFS나 DFS로 풀면 되는 문제이다. 방문한적이 없고 서로 연결된 것들의 개수를 구하면 되는 문제이다.

T=int(input())

for t in range(T):
    n,m=map(int,input().split(' '))
    k=m-n
    n_result=1
    m_result=1
    k_result=1
    for i in range(1,m+1):
        m_result*=i
    for j in range(1,n+1):
        n_result*=j
    for p in range(1,k+1):
        k_result*=p
    print(int(m_result/(n_result*k_result)))
        

조합을 이용해서 풀면 된다.

import math

def find_num(N):
    x1, y1, r1, x2, y2, r2 = map(int, N.split(' '))
    
    dist = math.sqrt((x1-x2)**2 + (y1-y2)**2)
    
    if(dist == 0):
        if(r1 == r2):
            print('-1')
        else:
            print('0')
    else:        
        if(dist < r1+r2):
            if (dist + min(r1, r2)) == max(r1, r2):
                print(1)
            elif (dist + min(r1, r2) < max(r1, r2)):
                print(0)
            else:
                print(2)
        elif(dist == r1+r2):
            print('1')
        else:
            print('0')

n = int(input())

for i in range(0, n):
    N = input()
    find_num(N)

이 문제는 수학을 이용해서, 각 거리에 따라, 어느위치에 존재하는지 확인해서 출력해주면 된다.

# 5014 스타트링크
# F층 건물 스타트링크 있는 위치 G 강호가있는 층은 S
# U,D
import collections
def bfs(start,end,up,down):
    global F
    visited[start] = 1
    deque = collections.deque()
    deque.append((start,0))
    dx = [up,-down]
    result = 'use the stairs'
    while deque:
        num,cnt = deque.popleft()
        if num == end:
            result = cnt
            break
        for i in range(2):
            nx = num + dx[i]
            if 0 <= nx <= F:
                if not visited[nx]:
                    visited[nx] = 1
                    deque.append((nx,cnt+1))
    return result


F,S,G,U,D = map(int,input().split())
visited = [0]*(F+1)
visited[0] = 1

print(bfs(S,G,U,D))

기본 원리는 BFS를 이용해서, 최단 이동거리를 이용하는거와 같다. 가장 가까이 갈수 있는 경우를 구하는 것이므로 BFS를 썼다.

여기서 주의해야할 점은 F+1 크기만큼의 viisted의 함수를 만들어주고, deque가 전부 비면, 갈수 있는 방안이 없는걸로 판단해야한다.