일일구름 IT

일단 문제를 보면 넓이를 구하는 것이기 때문에 BFS 방법을 사용해야 한다는 것을 알 수 있다. 내 코드from collections import deque# 방향dir = [[1, 0], [-1, 0], [0, 1], [0, -1]]# 지도 크기 입력받기n = int(input())Map = []num = []# 지도 상태 입력받기for i in range(n): Map.append(list(map(int, list(input()))))queue = deque([])def bfs() : cnt = 0 # 단지 수 for i in range(n): for j in range(n): house_num = 0 # 단지에 속하는 집 수 ..

일단 이 문제는 이미 풀어본 문제라 작성했던 코드를 기반으로 TIL을 작성하고자 한다.사실 6일차 문제도 전에 이미 풀어봤던거였다.. 이게 99클럽 코테의 단점 중 하나인가그래서 TIL을 작성하고 나는 미들러 보너스 문제를 풀어보려고 한다. 일단 로직을 짤때 BFS 탐색 방법을 사용하고 매번 갈 수 있는 방향이 [ x-1, x+1, x*2 ] 라는 것을 염두해두었다. 내 코드from collections import dequen, k = map(int, input().split())queue = deque()def bfs(): queue.append(n) while queue: x = queue.popleft() # 위치가 동생의 위치와 같으면 해당 위치까지 가기위한 ..

이 문제는 DFS와 BFS 그래프 탐색을 이요해서 푸는 문제이다. 일단 DFS와 BFS의 개념에 대해서 알아보겠다. 깊이 우선 탐색 (DFS, Depth-First-Search)- 루트 노드에서 시작해서 다음 분기를 넘어가기 전까지 해당 분기의 모든 노드를 탐색- 탐색할때 한 방향으로 더이상 탐색할게 없을때까지 탐색한 후 돌아와 다른 방향 다시 탐색- 모든 노드를 탐색해야 하는 경우에 적합- 속도는 BFS보다 느림- 순환 알고리즘 형태, 재귀함수 사용O 넓이 우선 탐색 (BFS, Breadth-First-Search)- 루트 노드에서 시작하여 인접한 노드를 순서대로 탐색- 탐색할때 가까운 노드를 먼저 방문하고 먼 노드를 나중에 탐색- 두 노드 사이의 최단 거리 또는 경로를 구하는 경우에 적합- 재귀함수 ..

이번주 문제들은 다 이분 탐색에 대한 문제인 것 같다. 처음에 문제를 풀고 단순히 모든 강의 길이의 합을 m으로 나누어 평균을 구하고, 모든 강의를 넣는 다면 평균 크기인 블루레이 몇개 필요한지 구했다. 만약 블루레이 개수가 m보다 크면 평균 +1 을 해주고 작으면 평균 -1 을 하여 m과 같을때까지 블루레이 개수를 구했다. 이렇게 코드를 작성하여 제출한 결과 당연히 실패가 떴다. 역시 시간초과를 해결할때는 이분탐색이 기본인 것 같다. 내 코드n, m = map(int, input().split())lessons = list(map(int, input().split()))left = max(lessons)right = sum(lessons)while (left m: left = mid + 1 el..

일단 이 문제를 보고 for문을 이용해서 모든 점이 선분 내에 있는지 조사해보면 되지 않을까 ? 라고 생각했다그렇게 코드를 작성하고 제출한 결과 당연히 시간초과 !! ㅋㅋㅎㅋ 이번에도 이분 탐색 관련 문제인 것 같다 ... ^^내 생각엔 크기를 비교하는 탐색을 해야할때 시간초과를 해결하고 싶으면 이분탐색을 사용하는게 답인 것 같다 ! 내 코드n, m = map(int, input().split())points = list(map(int, input().split()))points.sort()lines = []for _ in range(m): a, b = map(int, input().split()) lines.append((a, b)) def min_binary_search(poi..