WoohyunKing의 개발 성장일지

DFS(깊이 우선 탐색) 복습 DFS는 가능한 모든 경로(후보)를 탐색합니다. 따라서, 불필요할 것 같은 경로를 사전에 차단하거나 하는 등의 행동이 없으므로 경우의 수를 줄이지 못합니다. 따라서 N! 가지의 경우의 수를 가진 문제는 DFS로 처리가 불가능할 것입니다. Backtracking 알고리즘이란 ? '백트래킹'이란 현재 상태에서 가능한 모든 경로를 따라 들어가 탐색하다가 원하는 값과 불일치하는 부분이 발생하면 더 이상 탐색을 진행하지 않고 전 단계로 돌아가는, 즉 이름 그대로 방금 왔던 길을 되짚어가는, Backtrack 하는 알고리즘이다. 해를 찾는 도중 해가 아니어서 막히면, 되돌아가서 다시 해를 찾아가는 기법을 말합니다. 깊이 우선 탐색에서는 한 루트를 끝까지 들여다보고 정답이 없을 시 처음..

from collections import deque n = int(input()) area = [] result = 0 shark_size = 2 ate_fish = 0 nx = [-1,1,0,0] ny = [0,0,-1,1] for i in range(n): area.append(list(map(int,input().split()))) for i in range(n): for j in range(n): if area[i][j] == 9: shark_location_x, shark_location_y = i, j def bfs(x,y,sharkSize): visited = [[False]*n for _ in range(n)] distence = [[0]*n for _ in range(n)] visite..

def unboundedKnapsack(k, arr): # Write your code here row = len(arr) col = k dp = [[0]*(k+1) for _ in range(row+1)] for i in range(1,row+1): dp[i][0] = 1 for i in range(1,row+1): for j in range(1,col+1): if j >= arr[i-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-arr[i-1]] else: dp[i][j] = dp[i-1][j] for i in range(col,-1,-1): if dp[row][i] != 0: return i 이번 문제는 주어진 배열(arr)의 원소들을 가지고 만들 수 있는 타겟 값(k)을 초과하지..

def countLuck(matrix, k): row = len(matrix) col = len(matrix[0]) nx = [-1,1,0,0] ny = [0,0,-1,1] start_x, start_y = 0, 0 count = 0 graph = [] for i in range(row): graph.append(list(matrix[i])) for i in range(row): for j in range(col): if graph[i][j] == 'M': start_x, start_y = i, j # Write your code here def dfs(area, x, y): # visited[x][y] = True if area[x][y] == '*': return True direct_count = ..

def caesarCipher(s, k): # Write your code here length = len(s) str_list = list(s) k %= 26 for i in range(length): char_ord = ord(str_list[i]) if char_ord >= ord('A') and char_ord ord('Z'): diff = ord('Z') - char_ord index = (ord('A')-1) + (k-diff) str_list[i] = chr(index) else: str_list[i] = chr(char_ord+k) elif char_ord >= ord('a') and char_ord ord('z'): diff = ord('z') - char_ord index = (ord(..

def alternate(s): # Write your code here result_list = [] def gen_comb(arr,n): result = [] if n == 0: return [[]] for i in range(len(arr)): element = arr[i] rest_arr = arr[i+1:] for c in gen_comb(rest_arr,n-1): result.append([element]+c) return result def validate(arr): length = len(arr) if length >=2: first, second = arr[0],arr[1] for j in range(length): if j%2 == 0 and arr[j] != first: return ..

# 정답 코드 def powerSum(X, N): # Write your code here def helper(target,power,num): if target == 0: return 1 if target math.sqrt(target): return 0 # 현재 수를 포함하는 경우와 포함하지 않는 경우의 수를 재귀적으로 계산 include = helper(target-num**power,power,num+1) exclude = helper(target,power,num+1) return include + exclude return helper(X,N,1) 이번 문제는 주어진 X값을 N제곱수로 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제이다. 처음에 이 문제를 풀이했을 때는 X보다 작..

def cost(B): # Write your code here length = len(B) dp = [[0]*2 for _ in range(length)] for i in range(1,length): # A[i] == B[i]인 경우 dp[i][0] = max(abs(B[i]-B[i-1])+dp[i-1][0], abs(B[i]-1)+dp[i-1][1]) # A[i] == 1인 경우 dp[i][1] = max(abs(1-B[i-1])+dp[i-1][0], dp[i-1][1] ) return max(dp[length-1]) 이번 문제는 자연수 배열 B가 주어질 때, 이 B로부터 새로운 배열 A를 정의할 때 모든 배열의 원소 A[i]는 1

def maxSubarray(arr): # Write your code here len_arr = len(arr) dp_array = [0]*(len_arr) dp_sequence = [0]*(len_arr) dp_array[0], dp_sequence[0] = arr[0], arr[0] for i in range(1,len_arr): dp_array[i] = max(arr[i], arr[i]+dp_array[i-1]) for i in range(1,len_arr): dp_sequence[i] = max(dp_sequence[i-1], dp_sequence[i-1]+arr[i], arr[i]) return [max(dp_array),dp_sequence[len_arr-1]] 이번 문제는 주어진 배열(ar..

def getWays(n, c): # Write your code here coin_count = len(c) dp = [[0]*(n+1) for _ in range(coin_count+1)] for i in range(1,coin_count+1): dp[i][0] = 1 for i in range(1,coin_count+1): for j in range(1,n+1): coin_value = c[i-1] if coin_value > j : dp[i][j] = dp[i-1][j] else: dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-coin_value] return dp[coin_count][n] 이번 문제는 주어진 c 배열 안의 값들로 n을 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제이다. 문제..