Development Artist

도입 프로그래머스 고득점 kit BFS/DFS 알고리즘 첫 번째 문제이다. 문제 설명 n개의 음이 아닌 정수들이 있습니다. 이 정수들을 순서를 바꾸지 않고 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다. -1+1+1+1+1 = 3 +1-1+1+1+1 = 3 +1+1-1+1+1 = 3 +1+1+1-1+1 = 3 +1+1+1+1-1 = 3 사용할 수 있는 숫자가 담긴 배열 numbers, 타겟 넘버 target이 매개변수로 주어질 때 숫자를 적절히 더하고 빼서 타겟 넘버를 만드는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한사항 주어지는 숫자의 개수는 2개 이상 20개 이하입니다...

도입 프로그래머스 고득점 kit BFS/DFS 알고리즘 두 번째 문제이다. 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. 제한사항 컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다. 각 컴퓨터는 0부터 n-1인 정수로 ..

도입 프로그래머스 고득점 kit BFS/DFS 알고리즘 네 번째 문제이다. 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. 제한사항 모든 공항은 알파벳 대문자 3글자로 이루어집니다. 주어진 공항 수는 3개 이상 10,000개 이하입니다. tickets의 각 행 [a, b]는 a 공항에서 b 공항으로 가는 항공권이 있다는 의미입니다. 주어진 항공권은 모두 사용해야 합니다. 만일 가능한 경로가 2개 이상일 경우 알파벳 순서가 앞서는 경로를 return 합니다. 모든 도시를 방문할 수 없는 경..

도입 백준 단계별 풀기 최단경로 세 번째 문제이다. 풀이 1. s(var_start)에서 시작하여 g(point_one), h(point_two)를 무조건 지나서 도착지 후보 x1(list_dest[0], x2(list_dest[1], ...를 가는데, 최단거리를 구하는 문제. 2. 그렇다면 [s->g->h->x1] or [s->h->g->x1] 의 최단거리를 구해서 두개 중 출발지점->도착지점의 최단거리라면 results에 저장해준다. 코드 from sys import stdin from heapq import heappush, heappop INF = 1e7 def dijkstra(start): heap = [] heappush(heap, [0, start]) # 시작 노드 최단 경로 0 shorte..

도입 백준 단계별 풀기 최단경로 두 번째 문제이다. 풀이 1. 다익스트라 알고리즘을 사용한다. def dijkstra 함수를 정의하고, 매개변수로 start 할 꼭짓점을 받는다. 2. 그래프 정보를 가지는 변수(mat_table)를 선언한다. 단방향이 아닌, 양방향이기 때문에, 두 줄에 걸쳐서 넣어준다(윗 그림). 다음은 예제1의 입력이 주어졌을 때, 실제 만들어지는 mat_table 이다(아랫 그림). 3. 출발 꼭짓점으로 부터 해당 꼭짓점 까지의 weight값을 저장할 변수(list_shortest_dist)를 dijkstra함수 내부에 선언을 하고, 해당 변수를 return 하게 한다. 4. 1, v1, v2 지점을 dijkstra 함수의 매개변수로 주고, 그것에 맞는 list_shortest_di..

도입 백준 단계별 풀기 최단경로 첫 번째 문제이다. 다익스트라 알고리즘 [출처 : 위키 백과] 풀이 1. 다익스트라 알고리즘 사용할 것이다. dijkstra 라는 함수를 정의하고, 매개변수로 시작점(var_start)을 받는다. 2. heapq 라이브러리를 사용한다. heap에는 방문할 vertex의 정보들이 들어있다. [최단거리, vertex]로 구성이 되어 있다. 3. mat_table은 vertex간 어떻게 연결되어 있는지 인덱스값을 그 값에 해당하는 vertex(var_u)라고 두고, 해당 vertex에 연결된 다른 vertex(var_v)와 가중치(var_w) 정보를 넣어둔다. 4. list_shortest_dist는 시작점 index를 제외한 다른 index 들의 값을 INF(무한:infini..

도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 열 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) 이..

도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 아홉 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) ..

도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 여덟 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) ..

도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 일곱 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) ..