https://www.acmicpc.net/problem/13549 13549번: 숨바꼭질 3 수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 때 www.acmicpc.net 이해 완전 탐색을 통해 구현할 수 있지만, 이동에 있어 비용이 다르기 때문에 우선순위 큐를 활용한 다익스트라가 더 유리 비교를 위해 두 방식 모두 풀이했습니다. 구현 BFS 방문했을 때 최소값을 알기 위한 visited 배열 선언(초기화 값은 최댓값인 100,001) N부터 너비우선 탐색을 통해 탐색 방문 시 이전 방식보다 가중치가 작다면 최솟값을 변경하면서 ..

https://www.acmicpc.net/problem/12851 이해 N에서 K까지 가는 길을 완전탐색을 통해 해결 완전 탐색을 하면서 최소가 되는 시점에만 값을 변경, 이후 같은 값이 나오면 카운트 ++ 구현 방문 확인용 배열 및 후보 과정을 담을 배열 생성 만약 N == K인 경우 최솟값을 저장하고 다음 과정을 수행 만약 N != K인 경우 다음 경로로 갈 수 있는 곳을 탐색하여 후보 과정 배열에 추가 코드 # 46944KB380ms # 12851 숨바꼭질 2 import sys from collections import deque input = sys.stdin.readline def solution(): N, K = map(int, input().split()) que = deque([(0, ..

https://www.acmicpc.net/problem/1697 이해 N에서 K까지 가는 길을 완전탐색을 통해 해결 다익스트라를 통해 해결도 가능할 것 같아 풀어봄 방문 확인용 배열에 최솟값을 저장해 가지치기를 할 수 있음 N == K 인 경우, 조건문을 통해 배열에 넣고, 빼는 시간을 줄임 구현 방문 확인용 배열 및 후보 과정을 담을 배열 생성 만약 N == K인 경우 최솟값을 저장하고 다음 과정을 수행 만약 N != K인 경우 다음 경로로 갈 수 있는 곳을 탐색하여 후보 과정 배열에 추가 코드 너비우선탐색 # 35388KB140ms import sys from collections import deque N, K = map(int, sys.stdin.readline().strip().split())..

https://www.acmicpc.net/problem/9935 이해 문자열을 완전 탐색을 통해 더했다가 뺐다가 할 수 있지만, 최대 길이가 1,000,000 이므로 뺄때, 붙일 때 길이만큼 탐색하고, 제거/더해줌 반복되므로 시간 초과가 날 수 있음 Stack 구조의 append/pop 연산을 통해 중복되는 반복을 제거하고, 최대 폭발 문자열의 길이만큼만 반복하게 하여 시간을 줄일 수 있음 구현 Stack으로 이용할 리스트 생성 Stack에 문자열 하나씩 저장하며, 길이가 폭발 문자열 길이 보다 길어졌을 때부터 폭발 문자열이 stack 내부에 있는지 확인 → 마지막 길이만큼만 확인하면 모두를 확인할 수 있음 만약 폭발 문자열이 있다면 pop 연산을 통해 제거 없다면 계속해서 append 연산을 통해 S..

https://www.acmicpc.net/problem/2607 2607번: 비슷한 단어 첫째 줄에는 단어의 개수가 주어지고 둘째 줄부터는 한 줄에 하나씩 단어가 주어진다. 모든 단어는 영문 알파벳 대문자로 이루어져 있다. 단어의 개수는 100개 이하이며, 각 단어의 길이는 10 이 www.acmicpc.net 이해 문자열 탐색을 통한 완전탐색 구현 문제 해당 단어를 탐색하여 개수를 센 후, 이를 비교해도 시간이 충분하다.(O(1,000,000)) 구현 각 단어별 구성하고 있는 단어와 그 개수를 저장할 dictionary 생성(편의를 위한 defaultdict 사용) 단어별 구성 단어와 개수를 저장 단어별 구성 단어 개수에서 기준 단어 구성 단어의 개수를 빼서 개수를 재구성(아래와 같이 표현) 해당 단..

https://www.acmicpc.net/problem/1149 이해 완전 탐색을 통해 해결할 수 있지만, 완전 탐색시 O(3000^3)으로 시간 초과 동적 계획법을 통해 빨강, 초록, 파랑으로 칠하는 경우 중 비용이 가장 작은 경우만 저장하는 배열을 통해 해결 구현 빨강, 초록, 파랑으로 칠할 경우 드는 비용을 저장할 dp배열 생성 N개의 집을 칠하기에 빨강, 초록, 파랑 각각 칠해온 비용을 저장할 N*3배열 생성 dp 배열은 최대의 경우를 가정했을 때 나오는 수보다 1큰 수로 저장 dp = [[1000 * 1000+1] * 3 for _ in range(N)] dp배열의 첫번째 줄은 첫 집을 빨강, 초록, 파랑을 칠할 경우의 비용으로 채움 for i in range(3): dp[0][i] = cos..