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문제:

가로, 세로 길이가 n인 정사각형으로된 체스판이 있습니다. 체스판 위의 n개의 퀸이 서로를 공격할 수 없도록 배치하고 싶습니다.

 

예를 들어서 n이 4인경우 다음과 같이 퀸을 배치하면 n개의 퀸은 서로를 한번에 공격 할 수 없습니다.

ㅜ=4일 때

 

체스판의 가로 세로의 길이 n이 매개변수로 주어질 때 , n개의 퀸이 조건에 만족 하도록 배치할 수 있는 방법의 수를 return하는 solution 함수를 완성해주세요.

 

풀이 방법:

 되추적 방법을 사용하는 대표적인 예시인 문제이다. 따라서 queens에서는 각 col별로 queen을 배치하는데 우선 promising이라는 함수에서 이전에 배치한 col을 기준으로 해당 인덱스에 queen을 배치할 수 있는지 판단해준다. 모든 방법을 다 판별해주는 방법도 생각할 수 있지만 그럴 경우 n이 커짐에 따라 많은 시간이 발생할 것이다. 따라서 promising이라는 되추적 판단을 해주는 함수로 인해서 많은 시간을 단축 할 수 있었다.

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def promising(i,col):
    k=0
    correct=True
    while (k<and correct):
        if (col[i]==col[k] or abs(col[i]-col[k])==i-k):
            correct=False
            break
        k+=1
    return correct
 
def queens(n,i,col,count):
    if (promising(i,col)):
        if (i==n-1):
            count.append(col)
        else:
            for j in range(n):
                col[i+1]=j
                queens(n,i+1,col,count)
def solution(n):
    col=n*[0]
    global count
    count=[]
    queens(n,-1,col,count)
    return len(count)
cs

 

 

문제 링크:

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12952

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문제:

n명의 권투선수가 권투 대회에 참여했고 각각 1번부터 n번까지 번호를 받았습니다. 권투 경기는 1대1 방식으로 진행이 되고, 만약 A 선수가 B선수보다 실력이 좋다면 A 선수는 B 선수를 항상 이깁니다. 심판은 주어진 경기 결과를 가지고 선수들의 순위를 매기려 합니다. 하지만 몇몇 경기 결과를 분실하여 정화하게 순위를 매길 수 없습니다.

선수의 수 n, 경기 결과를 담은 2차원 배열 results가 매개변수로 주어질 때 정확하게 순위를 매길 수 있는 선수의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

풀이 방법:

 각 선수가 이긴 선수와 진 선수의 정보를 hash방식으로 정리하고 한 선수의 win정보의 길이와 lose정보 길이를 합쳤을 때 n-1과 같아지면 그 선수의 순위를 알 수 있게 된다. 또한 실력의 차이가 극명해서 실력이 낮은 사람이 높은 사람을 이길 수 없다고 한다. 따라서 정보를 가지고 있지 않지만 이 조건을 통해서 정보를 다시 얻을 수 있게 된다.

 입출력 예시를 통해서 살펴 보면 2번선수의 경우에는 모든 경기기록이 있어서 순위를 알 수 있지만 5번 선수는 2번 선수와의 기록이 있지만 순위를 유추할 수 있다. 왜냐하면 2번이 1,3,4번 선수한테 졌는데 5번이 2번한테 졌으므로 5번은 당연히 1,3,4번 선수한테 진다는 것을 알 수 있다.(1,3,4 > 2 > 5) 또한 2번이 5번을 이겼기 때문에 5번이 이긴 사람도 당연히 이길 수 있다. (이 문제에서는 이러한 케이스가 없긴 하다.)

 처음에는 리스트로 했더니 시간초과가 발생해서 이를 set으로 바꿔서 했더니 시간초과가 발생하지 않았다.


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def solution(n, results):
    answer=0
    win={}
    lose={}
    for i in range(1,n+1):
        win[i]=set()
        lose[i]=set()
    results.sort()
    for i in range(1,n+1):
        for re in results:
            if re[0]==i:
                win[i].add(re[1])
            if re[1]==i:
                lose[i].add(re[0])
        for j in win[i]:
            lose[j].update(lose[i])
        for j in lose[i]:
            win[j].update(win[i])
    for i in range(1,n+1):
        if len(win[i])+len(lose[i])==n-1:
            answer+=1
    return answer
cs

문제 링크:



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문제:

 n개의 노드가 있는 그래프가 있습니다. 각 노드는 1부터 n까지 번호가 적혀있습니다. 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 갯수를 구하려고 합니다. 가장 멀리 떨어진 노드란 최단경로로 이동했을 때 간선의 개수가 가장 많은 노드들을 의미합니다. 

 노드의 개수 n, 간선의 대한 정보가 담신 2차우너 배열 vertex가 매개변수로 주어질 때, 1번 노드로부터 가장 멀리 떨어진 노드가 몇 개인지를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

풀이 방법:

 노드들의 최소경로 값을 나타내는 answer를 만든 뒤에 BFS 방식으로 노드들을 검사한다. 노드를 방문할 때마다 해당 node의 answer 값이 0이면 count로 초기화 해주고, count는 한 층을 더 들어갈 때 마다 1씩 증가하도록 했다. 이렇게 모든 answer가 0이 아닌 값으로 변하면(all) answer의 max값을 찾아서 max로 count를 해 답을 얻을 수 있다. 

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def solution(n, edge):
    answer = [0]*(n+1)
    newedge=[[] for i in range(len(edge)+1)]
    for i in range(len(edge)):
        if not edge[i][1in newedge[edge[i][0]]:
            newedge[edge[i][0]].append(edge[i][1])
            newedge[edge[i][0]].sort()
        if not edge[i][0in newedge[edge[i][1]]:
            newedge[edge[i][1]].append(edge[i][0])
            newedge[edge[i][1]].sort()
    answer[0],answer[1]= -1,-1
    queue=[1]
    count=1
    while not all(answer):
        temp=[]
        for start in queue:
            for i in newedge[start]:
                if answer[i] ==0:
                    answer[i]+=count
                    temp.append(i)
        queue=temp
        count+=1
    ans=answer.count(max(answer))
    return ans
cs

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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
cs


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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
cs


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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 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
cs


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