이코테

[Python]알고리즘/이코테 2021

[다이나믹 프로그래밍] ★ 문제6 - 병사 배치하기(59:50)

[이코테] 문제6 - 병사 배치하기(59:50) (한줄평) 아이디어를 떠올리기 어려웠던 문제로 답을 봤음에도 이해하는데 어려움이 있어서 꼭 복습이 필요!! 풀이 시간: 1) 문제 해결 아이디어 예를 들어 수열 array = {4, 2, 5, 8, 4, 11, 15} 라면 가장 긴 증가하는 부분 수열은 {4, 5, 8, 11, 15} 이다. 이 문제는 가장 긴 감소하는 부분 수열을 찾는 문제로 LIS 알고리즘을 조금 수정하여 정답을 도출할 수 있다! 가장 먼저 입력받은 병사 정보의 순서를 뒤집고 최장 증가 부분 수열(LIS) 알고리즘을 수행하여 정답을 도출한다! 병사 정보의 순서를 뒤집는 이유는 LIS는 가장 긴 오름차순 수열을 찾는 것이지만 실제로 우리는 가장 긴 내림차순 수열을 찾아야 한다. 그러므로 ..

[Python]알고리즘/이코테 2021

[다이나믹 프로그래밍] ▲ 문제5 - 금광(52:30)

[이코테] 문제5 - 금광(52:30) (한줄평) 혼자서 푸는데는 성공했지만 책 코드와 약간 다른 부분이 있어 복습이 필요한 문제!! (풀이1) 내 풀이 틀린 코드(1차원 리스트) 풀이 시간: 50분 이내 1) 문제 해결 아이디어 문제 자체는 2차원 리스트이지만 입력을 1차원 리스트로 받았기 때문에 금의 최대 크기를 담은 dp테이블도 1차원 리스트로 생성하여 풀었다. 2) 소스코드 t = int(input()) # 테스트 케이스 수 for _ in range(t): n, m = map(int, input().split()) # 세로, 가로 graph = list(map(int, input().split())) # n * m 개의 금 개수 d = [0] * (n * m) # 금의 최대 크기 for i in..

[Python]알고리즘/이코테 2021

[다이나믹 프로그래밍] ▲ 문제4 - 효율적인 화폐 구성(226p)

[이코테] 문제4 - 효율적인 화폐 구성(226p) (한줄평) 점화식은 잘 세웠으나 책의 풀이가 더 간결하고 좋았던 문제로 한번쯤 복습이 필요한 문제! 풀이 시간: 40분 이내 1) 문제 해결 아이디어 이 문제는 그리디 거스름돈 문제와 거의 동일하지만 화폐단위의 큰 단위가 작은 단위의 배수가 아니기 때문에 무조건 큰 단위부터 거슬러주면 안된다!! 금액 1부터 m까지 만들수 있는 최소한의 화폐 개수를 찾아 d에 입력하면 된다. 아래의 점화식을 n개의 화폐 단위에 대하여 차례로 적용하면 된다. 각 금액을 만들 수 있는 최소 화폐 개수를 담는 리스트(d)를 (m + 1)의 크기로 10001로 초기화하여 생성한다. Q. dp테이블을 10001로 초기화하는 이유는? 화폐의 가치는 10,000보다 작은 자연수이고 ..

[Python]알고리즘/이코테 2021

[다이나믹 프로그래밍] ▲ 문제3 - 바닥 공사(223p)

[이코테] 문제3 - 바닥 공사(223p) (한줄평) 코드는 짧으나 점화식을 떠올리기가 쉽지 않았던 문제로 복습이 꼭 필요!! 풀이 시간: 30분 이내 1) 문제 해결 아이디어 가로 길이: n, 세로 길이: 2 인 직사각형 바닥을 1*2, 2*1, 2*2 3가지 타일로 채울 수 있는 경우의 수를 구하는 문제다. 이 문제 또한 다이나믹 프로그래밍의 기초 예제에서 빠질 수 없는 타일링 문제 유형이다. 왼쪽부터 타일을 채운다고 했을 때 아래와 같이 2가지 경우로 나눠볼 수 있다. 1. i - 1까지 이미 채워져있다면, i번째를 채우기 위해 사용할 수 있는 타일은 (2 * 1) 1가지 경우다. 2. i - 2까지 이미 채워져있다면, i - 1 ~ i 번째를 채우기 위해 사용할 수 있는 타일은 (1*2) 2개, ..

[Python]알고리즘/이코테 2021

[다이나믹 프로그래밍] ▲ 문제2 - 개미 전사(220p)

[이코테] 문제2 - 개미 전사(220p) (한줄평) 다이나믹 프로그래밍을 풀어야함을 알고 점화식을 도출해낼 수있는 능력을 요구하는 문제로 복습이 꼭 필요한 문제! (풀이1) 내 풍이 풀이 시간: 30분 이내 1) 문제 해결 아이디어 처음에 내가 생각해냈던 아이디어는 창고 최대 개수인 100개 크기로 생성한 리스트(d)에 해당 번호의 창고를 털었을 때 얻을 수 있는 식량의 최댓값을 기록하는 것이었다. 사실 예제로는 답이 맞게 나오는데 정확히 맞는 코드인지는 모르겠다.... 2) 소스코드 n = int(input()) # 창고 개수 graph = list(map(int, input().split())) # n개의 식량 개수 d = [0] * 100 d[0], d[1] = graph[0], graph[1] ..

[Python]알고리즘/이코테 2021

[다이나믹 프로그래밍] ▲ 문제1 - 1로 만들기(217p)

[이코테] 문제1 - 1로 만들기(217p) (한줄평) 평소였으면 최소값을 구하는 문제니 BFS로 해결 했을테지만 전형적인 다이나믹 프로그래밍 문제! 추후 복습이 꼭 필요한 문제 풀이 시간: 40분 이내 1) 문제 해결 아이디어 정수 x가 주어졌을 때, 연산 4개를 적절히 사용해 1을 만드는데 사용되는 연산의 최솟값을 구하는 문제다. a. x가 5로 나누어 떨어지면, 5로 나눈다 b. x가 3으로 나누어 떨어지면, 3으로 나눈다 c. x가 2로 나누어 떨어지면, 2로 나눈ㄴ다 d. x에서 1을 뺀다 1. 최적 부분 구조 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제 해결O 2. 중복되는 부분 문제 동일한 작은문제를 반복적으로 해결해야 함 Q. 이 문제를 다이나믹 프로그래밍으로 ..

[Python]알고리즘/이코테 2021

[다이나믹 프로그래밍] 예제1 - 피보나치 수열

[이코테] 예제1 - 피보나치 수열 (한줄평) 다이나믹 프로그래밍의 대표적인 예제로 어렵지 않게 풀 수 있는 문제 (풀이1) 단순 재귀 풀이 시간: 1분 이내 1) 문제 해결 아이디어 단순 재귀 함수로 구현했을 때 시간복잡도는 O(2**n)이다. 이미 계산한 것에 대해 호출할 때마다 또 계산을 하기 때문에 n이 커질수록 수행 시간이 기하급수적으로 늘어나는 문제가 있다. 예를 들어, f(6)을 호출할 때 f(3)이 3번이나 호출된다. f(100)이라면 어마어마한 연산을 수행하는데 수백억년이 넘어간다. 2) 소스코드 # 1. 피보나치 수열(단순 재귀) def fibo(x): if x == 1 or x == 2: return 1 return fibo(x - 1) + fibo(x - 2) print(fibo(4..

[Python]알고리즘/이코테 2021

[이진 탐색 알고리즘] 문제3 - 정렬된 배열에서 특정 수의 개수 구하기

[이코테] 문제3 - 정렬된 배열에서 특정 수의 개수 구하기 (한줄평) 라이브러리를 이용하면 쉽게 풀 수 있는 문제! 하지만 라이브러리를 사용하지 않고 푸는 법도 알아야 함 시간 복잡도 O(logN)을 요구하기 떄문에 일반적인 선형 탐색으로는 시간초과 판정을 받는다. 데이터가 오름차순 정렬되어 있기 떄문에 이진 탐색을 수행할 수 있다. (풀이1) bisect 라이브러리 이용 풀이 시간: 15분 이내 1) 문제 해결 아이디어 특정 값이 등장하는 첫 번째 위치와 마지막 위치를 찾아 위치 차이를 계산해 문제를 해결할 수 있다. bisect_left와 bisect_right를 이용해 각각의 위치를 구한다. 2) 소스코드 # 1. bisect 라이브러리 이용 from bisect import bisect_left..

HSY_mumu
'이코테' 태그의 글 목록