SWEA - 글자수[Python]

😅 문제 https://swexpertacademy.com/main/learn/course/lectureProblemViewer.do 🤔 문제 상황 - 하나씩 꺼내와 계산한다. 딕셔너리까지 사용할 이유가 없다. 🧐 해결 전략 - set를 통해 반복을 줄이고 개수를 세 최대값을 갱신한다. 🎰 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 t = int(input()) # testcase result = [] for _ in range(t): m = 0 # 최대값 a , b = list(set(input())), input() for i in range(len(a)): temp = b.count(a[i]) if temp > m : m = temp result.append(m) for i in r..
알고리즘 학습/삼성 SWEA 2020. 5. 2. 09:43
2019 카카오 개발자 겨울 인턴십 - 튜플[Python]

😅 문제 🤔 문제 상황 - 주어진 리스트를 보면 리스트 내부의 순서가 뒤죽박죽이고 순서가 중요하므로 단순히 정렬해서는 의미가 없다. - 주어진 리스트가 하나의 긴 string이고 부호가 {} 로 되어있으므로 리스트화 하기가 까다롭다. - split의 조건으로 '},{'를 사용하였다. 🧐 해결 전략 - 리스트를 정수화해서 담아준 뒤, 2차원으로 탐색하며 결과 요소에 없다면 새로 담는 식으로 풀이하였다. 🎰 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 def solution(s): a = s[2:-2].split('},{') for i in range(len(a)): a[i] = list(map(int, a[i].split(','))) a.sort(key = len) result = [] for i in..
알고리즘 학습/프로그래머스 2020. 5. 1. 19:41
백준 알고리즘 - 가장 큰 증가 부분 수열(11055번)[Python]

문제 문제 상황 - 증가하는 부분수열 중 합이 가장 큰 것을 찾아야한다. 증가하는 수열 중 어떤 선택을 할 때 다음에 올 수 있는 요소들에 영향을 미치므로 DP를 활용한다. 해결 전략 - i 와 j로 n^2의 순회를 해주며 a[i] > a[j]일 때에만 비교를 하도록 한다. 코드 1 2 3 4 5 6 7 n, a = int(input()), list(map(int, input().split())) dp = a[:] for i in range(1, n): for j in range(i): if a[i] > a[j]: dp[i] = max(dp[j]+a[i], dp[i]) print(max(dp)) Colored by Color Scripter cs 해설 새로 학습한 것 & 실수 - dp를 초기화 할 때, ..
알고리즘 학습/백준 알고리즘 2020. 5. 1. 10:01
백준 알고리즘 - 정수 삼각형(1932번)[Python]

문제 문제 상황 - 선택을 하나 했을 때, 다음 선택을 할 수 있는 경우는 2가지 뿐이고 한 선택이 다른 선택에 영향을 주며 그 상황에서 최대 값 찾는 문제이므로 DP를 사용한다. 해결 전략 - 최대값을 담는 dp 리스트를 따로 만들어 문제의 dp를 담는다. 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 # dp[i][j] = i행 j열 까지의 합 중 최대가 되는 경우의 합 # a[i][j] = 주어진 삼각형을 담는 리스트 n = int(input()) a = [[0] for _ in range(n)] for i in range(n): a[i] = list(map(int, input().split())) dp = [[0]*n for _ in range(n)] dp[0][..
알고리즘 학습/백준 알고리즘 2020. 4. 30. 16:13
백준 알고리즘 - 피보나치 함수(1003번)[Python]

문제 문제 상황 - 재귀를 사용하여 해당 fibo를 호출할 때마다 카운팅을 하면 중복이 발생하여 연산이 너무 느리고 시간초과가 된다. 캐쉬를 사용하여 dp를 쓰면 counting을 할 수 없다. 해결 전략 - 0과 1을 분리하여 보면 이 사용 횟수도 부분적으로 피보나치를 따른다. 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 t = int(input()) # testcase num tc = [] # testcase for _ in range(t): tc.append(int(input())) def fibo(n): cache = [[0, 0] for _ in range(n+1)] if n == 0 : return [1, 0] cache[0] = [1, 0] cache[1] = ..
알고리즘 학습/백준 알고리즘 2020. 4. 30. 15:43
백준 알고리즘 - 평범한 배낭(12865번)[Python]

문제 문제 이미지 넣기 문제 상황 - 여러가지의 선택지가 있고 어떤 선택이 다른 선택에 영향을 주어 최선의 결과를 찾을 때 DP를 사용한다. 해결 전략 - 어떤 선택이 다른 선택에 영향을 주기 때문에 dp 사용 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 n, k = map(int, input().split()) # 물품의 수, 버틸 수 있는 무게 입력 cache = [[0]*(k+1) for _ in range(n+1)] # cache 가 for문 안에 들어가면 안된다. # 리스트 컴프리핸션 숙지 for i in range(1, n+1): w, v = map(int, input().split()) # weight, value for j in range(1, k+1): if w > j: cach..
알고리즘 학습/백준 알고리즘 2020. 4. 29. 12:56
백준 알고리즘 - 가장 긴 증가하는 부분수열(11053번)[Python]

문제 문제 상황 - 부분 집합 중 증가하면서 길이가 가장 긴 수열을 찾는다 해결 전략 - 단순히 어떤 위치에서 대소비교를 통해 길이를 추가하면 여러가지 경우의 수 중 연속적으로 최대의 경우를 찾는게 아니라 정해진 위치보다 작은 수들의 집합을 찾게 된다. 즉, 연속된 증가하는 수열이 아니라 어떤 수보다 작은 수들의 집합을 찾게된다. 그래서 dp를 사용해야 한다. 잘못된 코드 1 2 3 4 5 6 7 n, seq = int(input()), list(map(int, input().split())) dp = [1 for _ in range(n)] # 최소 길이가 1이므로 for i in range(1, n): for j in range(i): if seq[i] > seq[j] : dp[i] += 1 print..
알고리즘 학습/백준 알고리즘 2020. 4. 29. 10:33
파이썬 vs 자바스크립트 기초 문법 비교

PYTHON JAVA SCRIPT 변수 선언 없음 var name; 줄바꿈 '\n' " "를 string 안에 넣는다 비교 == ===(엄밀히 같다) != !==(엄밀히 다르다) 조건 if 조건 : elif 조건 : if (조건) { } else if (조건) { } and && or || 출력문 print( ) document.write( ) 반복문 while 조건 : 반복 내용 while( 조건 ) { } for i in range( ) : for(var i =0; i{return a-b}) //a > b 를 기준으로 정렬(오름차순) 역순 정렬 .reverse() .reverse() 배열 슬라이싱 arry[a:b] arry.slice(a, b) 배열 요소의 합 sum(arry) for문으로 전체 검색..
Web/Java Script 2020. 4. 28. 20:38
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