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문제:

월드전자는 노트북을 제조하고 판매하는 회사이다. 노트북 판매 대수에 상관없이 매년 임대료, 재산세, 보험료, 급여 등 A만원의 고정 비용이 들며, 한 대의 노트북을 생산하는 데에는 재료비와 인건비 등 총 B만원의 가변 비용이 든다고 한다.

예를 들어 A=1,000 B=70이라고 하자. 이 경우 노트북을 한 대 생산하는 데는 총 1,070만원이 들며, 열 대 생산하는 데는 총 1,700만원이 든다.

노트북 가격이 C만원이 책정되었다고 한다. 일반적으로 생산 대수를 늘려 가다 보면 어느 순간 총 수입(판매비용)이 총 비용(=고정비용+가변비용)보다 많아지게 된다. 최초로 총 수입이 총 비용보다 많아져 이익이 발생하는 지점을 손익분기점(BREAK-EVEN POINT)이라고 한다.

A,B,C가 주어졌을 때, 손익분기점을 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력:

첫째 줄에 A,B,C 가 빈 칸을 사이에 두고 순서대로 주어진다. A, B, C는 21억 이하의 자연수이다.

출력:

첫 번째 줄에 손익분기점 즉 최초로 이익이 발생하는 판매량을 출력한다. 손익 분기점이 존재하지 않으면 -1을 출력한다.

풀이 방법:

우선 B가 C보다 크다면 A를 메꿀 수 없기 때문에 손익 분기점이 존재할 수 없다. 
즉 이 말은 B와 C의 차이가 언제 A만원을 메꿀 수 있냐를 묻는 문제이므로 A를 (c-b) 준 값의 ceil을 해주면 쉽게 구할 수 있다.

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def Break_even_point(a,b,c):
    if b >= c:
        return -1
    else:
        sell=a/(c-b)+1
        return int(sell)
 
a,b,c=map(int,input().split())
print(Break_even_point(a,b,c))
cs


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문제:

19세기 독일 수학자 헤르만 민코프스키는 비유클리드 기하학 중 택시 기하학을 고안했다. 택시 기하학에서 두 점 T1(x1,y1), T2(x2,y2) 사이의 거리는 다음과 같이 구할 수 있다.

D(T1,T2) =| x1-x2| + |y1-y2|

두 점 사이의 거리를 제외한 나머지 정의는 유클리드 기하학에서의 정의와 같다.

따라서 택시 기하학에서 원의 정의는 유클리드 기하학에서 원의 정의와 같다.

원 : 평면 상의 어떤 점에서 거리가 일정한 점들의 집합.

반지름 R이 주어졌을 때, 유클리드 기하학에서 원의 넓이와, 택시 기하학에서 원의 넓이를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력:

첫째 줄에 반지름 R이 주어진다. R은 10,000보다 작거나 같은 자연수이다.

출력:

첫째 줄에는 유클리드 기하학에서 반지름이 R인 원의 넓이를, 둘째 줄에는 택시 기하학에서 반지름이 R인 원의 넓이를 출력한다. 정답과의 오차는 0.0001까지 허용한다.

풀이 방법:

수학적 지식을 활용하면 쉽게 풀 수 있는 문제이다. 일반 유클리드 기하학에서의 원의 넓이는 pi*r^2 (r은 반지름)이다. 하지만 비유클리드 기하학, 즉 택시 기하학에서의 원은 우리가 일반적으로 알고 있는 둥근 모양이 아니라 마름모 모양이 나오게 된다.
택시 기하학에서 중심이 원점이고 반지름이 1인 원은 (0,1) (1,0) (-1,0), (0,-1)의 끝 값을 가지고 (+-1/2, +-1/2)인 끝 값 사이의 중간 값을 가져서 이를 모두 이으면 마름모 모양이 나오게 된다. 마름모 모양의 넓이는 지름^2 *(1/2)로 구할 수 있으므로 이 문제에선 2*r^2(r은 반지름) 으로 넓이를 구할 수 있다.

ps)이 문제에서 math 모듈의 pi를 사용해서 문제를 풀었더니 오답을 받아서 직접 pi의 값을 길게 잡아서 계산했더니 맞았다.


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n=int(input())
print('%.6f'% round(n*n*3.14159265358979323846,6))
print('%.6f'% (2*n*n))
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문제:

지원이에게 2진 수열을 가르쳐 주기 위해, 지원이 아버지는 그에게 타일들을 선물해주셨다. 그리고 이 각각의 타일들은 0 또는 1이 쓰여 있는 낱장의 타일들이다.

어느 날 짓궃은 동주가 지원이의 공부를 방해하기 위해 0이 쓰여진 낱장의 타일들을 붙여서 한 쌍으로 이루어진 00 타일들을 만들었다. 결국 현재 1 하나만으로 이루어진 타일 또는 0 타일을 두 개 붙인 한 쌍의 00 타일들만이 남게 되었다.

그러므로 지원이는 타일로 더 이상 크기가 N인 모든 2진 수열을 만들 수 없게 되었다. 예를 들어, N=1일 때, 1만 만들 수 있고, N=2일 때는 00,11 을 만들 수 있다. (01, 10 은 만들 수 없게 되었다.) 또한 N=4일 때는 0011, 0000, 1001, 1100, 1111 등 총 5개의 2진 수열을 만들 수 있다.

우리의 목표는 N이 주어졌을 때 지원이가 만들 수 있는 모든 가짓수를 세는 것이다. 단 타일들을 무한히 많은 것으로 가정하자.

입력:


첫 번째 줄에 자연수 N이 주어진다. (N <=1,000,000)


출력:

첫 번째 줄에 지원이가 만들 수 있는 길이가 N인 모든 2진 수열의 개수를 15746으로 나눈 나머지를 출력한다.

풀이 방법:

전형적인 DP문제 이므로 점화식을 찾으면 쉽게 풀 수 있는 문제이다. 그리고 N= 5까지 숫자들을 나열해보면 규칙을 찾을 수 있다.

N=1일 때 1개, N=2일 때 2개, N=3일 때 3개, N=4일 때 5개, N=5일 때 8개 ....

즉 N=n일 때, N=n-2인 경우 + N=n-1인 경우임을 알 수 있다. 이를 바탕으로 계산을 하면서 각 계산 값에 대해 15746으로 나누면 통과할 수 있다.(맨 마지막 값에 대해서만 나누면 시간초과가 발생할 수 도 있다.)

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n=int(input())
if n==1:
    print(1)
elif n==2:
    print(2)
else:
    a,b=1,2
    for i in range(3,n+1):
        a,b=(b)%15746,(a+b)%15746
    print(b%15746)
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문제:

N개의 아파트가 일렬로 쭉 늘어서 있습니다. 이 중에서 일부 아파트 옥상에는 4g 기지국이 설치되어 있습니다. 기술이 발전해 5g 수요가 높아져 4g 기지국을 5g 기지국으로 바꾸려 합니다. 그런데 5g 기지국은 4g 기지국보다 전달 범위가 좁아, 4g 기지국을 5g 기지국으로 바꾸면 어떤 아파트에는 전파가 도달하지 않습니다.

예를 들어 11개의 아파트가 쭉 늘어서 있고, [4, 11]번째 아파트 옥상에는 4g 기지국이 설치되어 있습니다. 만약 이 4g 기지국이 전파 도달 거리가 1인 5g 기지국으로 바뀔 경우 모든 아파트에 전파를 전달할 수 없습니다 .(전파의 도달 거리가 W일 땐, 기지국이 설치된 아파트를 기준으로 전파를 양쪽으로  W만큼 전달할 수 있습니다.)

* 초기에 1,2,6,7,8,9번째 아파트에는 전파가 전달되지 않습니다.

* 1,7,9번째 아파트 옥상에 기지국을 설치할 경우, 모든 아파트에 전파를 전달할 수 있습니다.

* 3개의 아파트보다 더 많은 아파트 옥상에 기지국을 설피할 경우에도 모든 아파트에 전파를 전달할 수 있습니다.

이때, 우리는 기지국을 최소로 설치하면서 모든 아파트에 전파를 전달하려고 합니다. 위의 예시에선 최소 3개의 아파트 옥상에 기지국을 설치해야 모든 아파트에 전파를 전달할 수 있습니다.
아파트의 개수 N, 현재 기지국이 설치된 아파트의 번호가 담긴 1차원 배열 stations, 전파의 도달 거리 W가 매개변수로 주어질 때, 모든 아파트에 전파를 전달하기 위해 증설해야 할 기지국 개수의 최솟값을 return하는 solution 함수를 완성해주세요.

문제 풀이:

 처음에는 stations에 주어진 기지국으로 인해서 range(N+1) 의 배열이 나누어진다고 생각을 하였고, 그 나눠진 배열들의 길이와 W에 따라 설치해야할 기지국의 수를 알 수 있다고 생각하였다. (어디에 설치하는지는 관심이 없고, 몇 개를 설치하는지가 중요하다.)

 일정한 규칙을 따라 하나씩 설치해 나가는 방법도 있긴 이렇게 수학적으로 계산하는 것이 더 편하다고 생각했다. stations의 각 값을 i라고 했을 때 설치해야 하는 기지국의 수는 ((i-w)-(이전의 i+w, 초기값은 1)) / (2*W+1)을 올림한 값이다. 그리고 station의 반복문이 끝나고 아직 남은 아파트가 있을 수 있기 때문에 반복문이 끝난 뒤에도 한번 조건을 탐색해 더 하도록 한다.


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import math
 
def solution(n, stations, w):
    answer=0
    start=0
    for i in stations:
        if i-w>start+1:
            answer+=math.ceil((i-w-start-1)/(2*w+1))
        start=i+w
    if start < n:
        answer+=math.ceil((n-start)/(2*w+1))
    return answer
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문제:

n개의 섬 사이에 다리를 건설하는 비용(costs)이 주어질 때, 최소의 비용으로 모든 섬이 서로 통행 가능하도록 만들 때 필요한 최소 비용을 return 하도록 solution을 완성하세요.

다리를 여러 번 건너더라도, 도달할 수만 있으면 통행가능하다고 봅니다. 예를 들어 A 섬과 B 섬 사이에 다리가 있고, B 섬과 C 섬 사이에 다리가 있으면 A 섬과 C 섬은 서로 통행 가능합니다.


문제 풀이:

전형적인 Kruskal 알고리즘을 사용해서 푸는 문제이다. Kruskal 알고리즘이란, 탐욕적인 방법을 이용하여 그래프의 모든 정점을 최소 비용으로 연결하는 방법이다. Kruskal 알고리즘을 사용하는 방법은 간단하다. 처음 시작하는 노드로 부터 하나의 간선을 선택해가면 된다. 

이 문제의 예시로 설명을 들면 처음에 0에서 시작을 한다고 가정을 하자. 

1. 0에 연결되어 있는 간선은 0-1(1), 0-2(2) 두 가지 간선이 있다. 최소 비용으로 연결하는 것이 목적이므로 0-1 간선을 선택하고 1의 노드를 연결된 노드 집합에 넣도록 한다. 

2. 0과 1의 노드에 연결되어 있는 간선을 찾도록 하자. 그러면 0-2 (2), 1-2(5), 1-3(1) 세 가지 간선이 존재하게 되고, 역시 최소를 선택하므로 1-3을 선택하게 된다.

3. 위와 같은 방법으로 진행을 하면 0-2 간선을 선택하게 되어 모든 노드들이 연결되게 된다.

이제 이 방법들을 코드로 옮기면 다음과 같다. connect라는 연결된 노드 집합을 만들고 이 값이 n과 같게 되면 while이 끝나도록 한다. costs를 반복하여 connect에 있는 노드들의 간선을 찾도록 한다. (단 시점과 종점이 모두 connect에 있으면 안된다.) 이 간선들의 최소값을 찾아 answer에 더하고 connect 집합에 노드를 추가시키고 costs에서는 간선을 빼도록 한다. 이 작업을 모든 노드가 connect에 들어갈 때까지 반복한 answer를 반환하면 된다.


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def solution(n, costs):
    costs.sort()
    connect=[costs[0][0]]
    answer = 0
    while len(connect)!=n:
        temp=1000000000000000
        idx=0
        for i in range(len(costs)):
            if costs[i][0in connect or costs[i][1in connect:
                if costs[i][0in connect and costs[i][1in connect:
                    continue
                if temp > costs[i][2]:
                    temp=costs[i][2]
                    idx=i
        answer+=temp
        connect.append(costs[idx][0])
        connect.append(costs[idx][1])
        connect=list(set(connect))
        costs.pop(idx)
    return answer
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문제:

고속도로를 이동하는 모든 차량이 고속도로를 이동하면서 단속용 카메라를 한 번은 만나도록 카메라를 설치하려고 합니다.

고속도로를 이동하는 차량의 경로 routes가 매개변수로 주어질 때, 모든 차량이 한 번은 단속용 카메라를 만나도록 하려면 최소 몇 대의 카메라를 설치해야 하는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

문제 풀이:

프로그래머스에서 이 문제의 태그를 탐욕법으로 걸어 놓았으니 탐욕적으로 풀려고 한다. 탐욕적인 방법은 말 그래도 욕심을 부려서 최고의 결과를 얻고자 하는 방법이다.( 물론 항상 얻는다는 보장은 없다.!) 따라서 이 문제에서 적게 쓰고 최고의 결과를 얻기 위해서는 차량의 진출입로에 단속카메라를 설치하는 것이 가장 최상의 방법일 것이다. 

따라서 각 차량이 단속카메라에 만났는지 확인하는 check 배열을 만들었고, 임의로 설치한 단속카메라를 만났다면 1로 바뀌도록 하였다. routes를 정렬을 하고 뒤에서부터 진입로에 카메라를 설치해 나가도록 하였다. 
처음에는 -5에 설치를 하고 이 카메라가 확인할 수 있는 다른 차량을 확인해보았을 때. [-14,-5]와 [-20, 15]가 이 카메라로 확인을 할 수 있으니 이 차량들의 check도 1로 바꾼다. 그 다음에는 -18에 설치를 해서 [-18, 13]의 check도 1로 바꾸도록 한다. 따라서 2 개의 단속 카메라가 필요하게 된다.

ps) 뒤에서부터가 아닌 앞에서부터 하려고 했으나 통과를 하지 못해서 하지 못하였습니다.

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def solution(routes):
    routes.sort()
    answer = 0
    check =[0]*len(routes)
    for i in range(len(routes)-1,-1,-1):
        if check[i]==0:
            camera = routes[i][0]
            answer+=1
        for j in range(i,-1,-1):
            if check[j]==0 and routes[j][1>= camera >=routes[j][0]:
                check[j]=1
    return answer
cs


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문제:

땅 위에 달팽이가 있다. 이 달팽이는 높이가 V미터인 나무 막대를 올라갈 것이다.

달팽이는 낮에 A미터 올라갈 수 있다. 하지만, 밤에 잠을 자는 동안 B미터 미끄러진다. 또, 정상에 올라간 후에는 미끄러지지 않는다.

달팽이가 나무 막대를 모두 올라가려면, 며칠이 걸리는지 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력:

첫째 줄에 세 정수 A,B,V가 공백으로 구분되어서 주어진다. (1<=B<A<V<=1,000,000,000)

출력:

첫째 줄에 달팽이가 나무 막대를 모두 올라가는데 며칠이 걸리는지 출력한다.

풀이 방법:

문제는 이분 탐색으로 풀라고 했으나 단순한 수학적 지식으로도 쉽게 풀 수 있다. (V-A) /(A-B) 를 ceil 한 값이 달팽이가 V까지 가는 날짜를 의미하며 이 값에다 1을 더해줘서 답을 구할 수 있다.(1일 부터 시작이기 때문)

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import math
a,b,v=map(int,input().split())
print(math.ceil((v-a)/(a-b))+1)
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문제:

우현이는 어린 시절, 지구 외의 다른 행성에서도 인류들이 살아갈 수 있는 미래가 오리라 믿었다. 그리고 그가 지구라는 세상에 발을 내려 놓은 지 23년이 지난 지금, 세계 최연소 ASNA 우주 비행사가 되어 새로운 세계에 발을 내려 놓는 영광의 순간을 기다리고 있다.

그가 탑승하게 될 우주선은 Alpha Centauri라는 새로운 인류의 보금자리를 개척하기 위한 대규모 생활 유지 시스템을 탑재하고 있기 때문에, 그 크기와 질량이 엄청난 이유로 최신기술력을 총 동원하여 개발한 공간이동 장치를 탑재하였다. 하지만 이 공간이동 장치는 이동 거리를 급격하게 늘릴 경우 기계에 심각한 결함이 발생하는 단점이 있어서, 이전 작동시기에 k광년을 이동하였을 때는 k-1, k 혹은 k+1 광년만을 다시 이동할 수 있다. 예를 들어, 이 장치를 처음 작동시킬 경우 -1 , 0 , 1 광년을 이동할 수 있으나 사실상 음수 혹은 0 거리만큼의 이동은 의미가 없으므로 1 광년을 이동할 수 있으며, 그 다음에는 0,1,2 광년을 이동할 수 있는 것이다. (여기서 다시 2광년을 이동한다면 다음 시기엔 1,2,3 광년을 이동할 수 있다. )

김우현은 공간이동 장치 작동시의 에너지 소모가 크다는 점을 잘 알고 있기 때문에 x지점에서 y지점을 향해 최소한의 작동 횟수로 이동하려 한다. 하지만 y지점에 도착해서도 공간 이동장치의 안정성을 위하여 y지점에 도착하기 바로 직전의 이동거리를 반드시 1광년으로 하려 한다.

김우현을 위해 x지점부터 정확히 y지점으로 이동하는데 필요한 공간 이동 장치 작동 횟수의 최솟값을 구하는 프로그램을 작성하라.

입력:

입력의 첫 줄에는 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다 각각의 테스트 케이스에 대해 현재 위치 x 와 목표 위치 y가 정수로 주어지며, x는 항상 y보다 작은 값을 갖는다. ( 0<=x <y<2^31)

출력:

각 테스트 케이스에 대해 x지점으로부터 y지점까지 정확히 도달하는데 필요한 공간이동 장치 작동 회수를 출력한다.

문제 풀이:

이 우주선이 움직일 수 있는 형태는 1234....n...4321 과 같은 큰 형태를 가지게 될 것이다. 왜냐하면 거리를 빠르게 이동하려면 큰 값이 필요하고 큰 값으로 접근을 하기 위해서는 1234...처럼 순차적으로 증가해야 하기 때문이다. 그러면 n 즉 어디까지 커져야 할지는 어떻게 정할까?
123...n...321 꼴을 다 더해보면 항상 제곱수가 나오게 된다. 따라서 거리를 제곱수 단위로 구분짓는 것이다.
예를 들어 두 지점 사이의 차이가 21 이라면 이는 16과 25의 차이에 있으므로 4까지 증가해야 한다. (1234321) 하지만 이렇게 이동을 해도 아직 5의 값이 남아있다는 것을 알 수 있다.
이 점은 탐욕적인 방법으로 해결하도록한다. 최대 이동가능한 거리는 4이므로 남은 값을 4부터 채워나가기 시작한다.
1. 5-4 = 1 -> 2. 1-1 =0 따라서 1과 4를 추가해주면 된다. 12343211 과 같이 이동을 해야할 것이다.


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import math
for i in range(int(input())):
    n,m=map(int,input().split())
    maxJ=int(math.sqrt(m-n))
    counts=2*(maxJ-1)+1
    remain=(m-n)-(maxJ**2)
    while(remain):
        if remain-maxJ>=0:
            remain-=maxJ
            counts+=1
        else:
            maxJ-=1
    print(counts)
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문제 설명:

주어진 항공권을 모두 이용하여 여행경로를 짜려고 합니다. 항상 "ICN" 공항에서 출발합니다.

항공권 정보가 담긴 2차원 배열 tickets가 매개변수로 주어질 때, 방문하는 공항 경로를 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

문제 풀이:

이 문제도 역시 경로를 탐색을 하는 문제이므로 깊이/너비 우선 탐색을 하는 문제이다. 또한 제한 사항 중에 주어진 항공권은 모두 사용해야 하고, 모든 도시를 방문을 할 수 없는 경우는 주어지지 않습니다. 라고 하였으니 항상 답이 있다고 가정을 하고 풀면 된다.

먼저 표의 현황을 깔끔하게 정리를 하기 위해서 tickets을 반복문으로 돌아가면서 이를 딕셔너리 타입(해시) 방식으로 정렬을 하였다. 매번 추가하면서 정렬을 한 이유는 만약 가능한 경로가 여러개라면 알파벳 순서가 앞서는 경로를 우선으로 해야하기 때문이다.


티켓을 정리한 뒤에 재귀적으로 탐색을 하는 함수인 travel에 ticket의 정보를 담고 있는 answer_set, 실제 경로인 answer, 출발하는 공항의 이름인 start, 그리고 모든 항공권을 사용했는지 탐색해야하므로 티켓의 갯수인 K 와 몇 개를 사용했는지 알려주는 count를 사용하였다.


처음에는 무조건 ICN에서 시작을 한다는 조건이 있었으므로 초기값은 ICN으로 시작한다. travel 함수에는 세 가지 조건이 존재한다. 


1. count == K 일 때

종료 조건으로 모든 티켓을 다 사용한 경우에 해당한다. 따라서 True를 반환한다.

2. 잘못 경로를 탐색해서 들어갔을 경우

해시 구조를 통해서 티켓을 정리했다보니 B 공항으로 도착을 하긴 했지만 B 공항에서 출발을 하는 티켓이 없을 수도 있다. 따라서 이 경우에 이 값을 찾으려 하면 error가 발생하기 때문에 예외처리구문을 사용해서 이 case를 탐지했다. 이 경우가 발생한거면 잘못된 경로를 온 것이기 때문에 answer의 마지막 값을 빼주고 잘못된 경로이므로 False를 반환한다.

3. 위 두 경우가 아닐 때

해시로 정리한 티켓을 기준으로 하나씩 경로를 늘려가면서 탐색해본다. 


위 과정을 거치다보면 answer를 구할 수 있게 된다.


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import copy
def travel(answer_set,answer,start,K,count):
    answer.append(start)
    if count==K:
        return True
    try:
        answer_set[start]
    except:
        answer.pop()
        return False
    for i in range(len(answer_set[start])):
        end=answer_set[start][i]
        count+=1
        temp_set=copy.deepcopy(answer_set)
        temp_set[start]=temp_set[start][:i]+temp_set[start][i+1:]
        boolean=travel(temp_set,answer,end,K,count)
        if boolean:
            return True
        else:
            count-=1
    answer.pop()
    return False
def solution(tickets):
    answer_set={}
    for ticket in tickets:
        if ticket[0in answer_set:
            answer_set[ticket[0]].append(ticket[1])
            answer_set[ticket[0]].sort()
        else:
            answer_set[ticket[0]]=[ticket[1]]
    answer=[]
    count=0
    start="ICN"
    travel(answer_set,answer,start,len(tickets),count)
    return answer
cs


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문제 설명:

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 있을 때 컴퓨터 A와 컴퓨터 C도 간접적으로 연결되어 정보를 교환할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 A, B, C는 모두 같은 네트워크 상에 있다고 할 수 있습니다.

컴퓨터의 개수 n, 연결에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 computers가 매개변수로 주어질 때, 네트워크의 개수를 return 하도록 solution 함수를 작성하시오.

문제 풀이:

위와 같이 경로를 탐색해야 하는 경우 깊이/너비 우선 탐색으로 풀어야 하는 경우가 많고, 이 문제 역시 깊이 우선 탐색(DFS)로 풀어야 하는 문제였다. 깊이 우선 탐색은 stack을 이용하고, 너비 우선 탐색은 queue를 사용하는데, python의 list는 stack가 비슷하게 작동을 하기 때문에 stack이라는 리스트를 만들었고, 이미 지나왔던 경로임을 표시하기 위해서 visited라는 bool list를 만들었다.
A 컴퓨터에서 시작해서 지나가는 컴퓨터들을 전부 True로 바꾸면서 이동을 하였고, 더 이상 움직일 수 없을 때까지 반복을 하도록 하였다. 그리고 또한 이 과정을 하나의 count로 취급해 하나의 network가 생겼다고 생각을 하였다. 따라서 모든 컴퓨터가 True가 될 때까지 이 count를 반복해서 하면 network의 수를 구할 수 있다.

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def Network(computers,visited,SNode):
    stack=[SNode]
    while stack:
        path = stack.pop()
        if not visited[path]:
            visited[path]=True
        for i in range(len(computers)):
            if computers[path][i]==1 and not visited[i]:
                stack.append(i)
def solution(n,computers):
    answer=0
    visited=[False for i in range(n)]
    idx=0
    while not all(visited):
        if not visited[idx]:
            Network(computers,visited,idx)
            answer+=1
        idx+=1
    return answer
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