출처: 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬, Q 38, p 386 플로이드 워샬 알고리즘을 활용해 풀이했습니다. 현재 학생을 제외한 나머지 학생들이 현재 학생보다 성적이 낮은지, 높은지 모두 알면 그 학생의 정확한 순위를 알 수 있습니다. A번 학생의 성적이 B번 학생보다 낮다면 화살표가 A에서 B를 가리키도록 하면, 플로이드 워샬 알고리즘 수행 후 그래프의 n번째 가로줄(행)에 INF가 아닌 숫자가 있으면 그 인덱스의 학생은 n번째 학생보다 성적이 높다는 의미입니다. n번째 세로줄(열)에 INF가 아닌 숫자가 있으면, 그 인덱스의 학생은 n번째 학생보다 성적이 낮다는 의미입니다. 따라서 n번째 행과 열에서 INF가 아닌 값을 가지는 인덱스 + 자기 자신의 인덱스(n)을 합쳤을 때, 1 ~..

https://www.acmicpc.net/problem/11404 11404번: 플로이드 첫째 줄에 도시의 개수 n이 주어지고 둘째 줄에는 버스의 개수 m이 주어진다. 그리고 셋째 줄부터 m+2줄까지 다음과 같은 버스의 정보가 주어진다. 먼저 처음에는 그 버스의 출발 도시의 번호가 www.acmicpc.net 2가지 수정사항을 제외하고 플로이드 워셜 구현 코드를 그대로 활용했습니다. (1) 시작 도시와 도착 도시를 연결하는 노선이 여러 개일 수 있다고 했으므로, 여러 개의 노선 중 최솟값만 저장하도록 수정해주었고, (2) 마지막에 결과를 프린트할 때 INFINITY 대신 0을 프린트하도록 수정했습니다. import sys INF = int(1e9) # 입력 받아오기 inputs = list(map(in..

1. (개선된) 다익스트라 알고리즘 - 한 지점에서 다른 특정 지점까지의 최단 경로를 구해야 하는 경우 - 각 노드에 대한 현재까지의 최단 거리를 계속 갱신 import heapq import sys INF = int(1e9) # n: 노드의 개수 # m: 간선의 개수 # start: 시작 노드의 번호 # 각 노드에 연결되어 있는 노드에 대한 정보를 담는 리스트 초기화 graph = [[] for i in range(n+1)] # 최단 거리 테이블을 모두 무한으로 초기화 distance = [INF] * (n+1) # a, b, c: a번 노드에서 b번 노드로 가는 비용이 c for _ in range(m): graph[a].append((b,c)) def dijkstra(start): q = [] # ..

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/60060 코딩테스트 연습 - 가사 검색 programmers.co.kr 먼저 단어의 길이가 key, 해당 길이의 단어들의 리스트를 value로 갖는 word_dict를 생성합니다. 같은 방식으로 단어의 앞뒤를 뒤집은 reversed_word_dict도 생성합니다. matching_dict라는 딕셔너리를 만들어 key는 하나의 쿼리, value는 해당 쿼리에 매칭되는 단어의 개수를 저장합니다. 이후 queries를 하나씩 꺼내면서 현재의 쿼리가 ?로만 이루어져 있으면 해당 쿼리 길이의 단어들의 개수를 matching_dict에 저장합니다. 쿼리가 ?를 접미사로 가지면, 해당 쿼리 길이의 단어들을 array, tar..

https://www.acmicpc.net/problem/2110 2110번: 공유기 설치 첫째 줄에 집의 개수 N (2 ≤ N ≤ 200,000)과 공유기의 개수 C (2 ≤ C ≤ N)이 하나 이상의 빈 칸을 사이에 두고 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 집의 좌표를 나타내는 xi (0 ≤ xi ≤ 1,000,000,000)가 www.acmicpc.net C개의 공유기를 설치할 수 있는 가장 인접한 공유기 사이의 최대 거리를 이진탐색으로 탐색합니다. 최소 거리 min_gap을 1로, 최대 거리 max_gap은 (집 좌표 중 가장 큰 값) - (집 좌표 중 가장 작은 값)으로 설정합니다. 이후 min_gap과 max_gap의 중간값인 mid_gap을 구하며 다음을 반복합니다. mid_gap일 때 설..

출처: 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬, Q 28, p 368 반복문으로 구현한 이진 탐색 코드를 참고하여 풀이했습니다. 고정점을 찾기 위해 if, elif, else 조건만 바꿔주어, 고정값을 찾으면 고정값을 반환하고, 현재 인덱스보다 현재 값이 더 큰 경우 왼쪽으로 이동(end를 mid-1로 갱신), 현재 인덱스보다 현재 값이 더 작은 경우 오른쪽으로 이동(start를 mid+1로 갱신)시킵니다. https://codlingual.tistory.com/189 이진 탐색 이진 탐색의 시간 복잡도: O(logN) 정렬되지 않은 길이 N의 리스트에서 M개의 값을 이진 탐색으로 찾을 때 시간 복잡도: O((M+N)*logN) 길이 N의 리스트 정렬하기: O(N*logN) 정렬된 길이 N의 ..