Algorithm32 [python] 1260번 - DFS와 BFS 문제 파이썬 풀이 이 문제는 기본적인 dfs, bfs를 구현하여 결과를 출력하는 문제이다. 우선 그래프는 인접 행렬 방식으로 구현을 하였다. 각종 변수 초기화 n, m, v = map(int, input().rstrip().split()) graph = [[0]*(n+1) for _ in range(n+1)] visited_bfs = [0] * (n+1) visited_dfs = [0] * (n+1) graph에서 n+1을 한 이유는 인덱스는 0부터 시작이어서 1부터 시작하는 숫자와 인덱스를 매칭 시키기 위해 1개를 더 생성한 것이다. visited배열들은 해당 인덱스에 해당하는 숫자를 방문했는지 여부를 기록할 리스트이다. (방문 x : 0, 방문 o : 1) 즉 예를 들어 2라는 숫자의 노드를 방문했다.. 2021. 12. 7. 트리와 그래프 내용 정리 트리와 그래프 그래프란? 그래프는 vertex와 edge로 구성된 한정된 자료구조를 의미한다. vertex는 정점, edge는 정점과 정점을 연결하는 간선이다. 그래프의 종류 무방향 그래프 간선에 방향이 존재하지 않아 양방향으로 이동이 가능하다. (A,B), (B,A)는 동일한 간선이다 방향 그래프 간선에 방향이 존재하는 그래프로 지정된 방향으로만 이동이 가능하다. A->B로 가는 간선은 로 표시하며 와는 다른 간선이다. 가중치 그래프 간선에 비용이나 가중치가 할당된 그래프이다. 완전 그래프 한 정점에서 모든 다른 정점과 연결되어 최대의 간선수를 가지는 그래프 단순 그래프 두 정점 사이의 연결선이 최대 한 개인 그래프 부분 그래프 원래의 그래프에서 일부 정점이나 간선을 제거해 만든 그래프 그래프 구현 방.. 2021. 12. 5. 이분 탐색 정리 이분 탐색 이분 탐색이란? 정렬되어 있는 배열에서 탐색을 할 때, 탐색 범위를 반씩 나누어 탐색하는 방법 장단점 장점 : 하나하나 살펴보는 기존 탐색에 비해 훨씬 빠르다. 단점 : 정렬이 된 상태에서만 사용할 수 있어 사용하기 까다롭다. 이분 탐색 방법 데이터 배열을 정렬해준다. 정렬된 배열에서 왼쪽 끝 인덱스 : left, 오른쪽 끝 인덱스 : right를 이용해 중앙값 : mid를 찾는다. mid와 배열에서 찾고자 하는 값(target)을 비교한다. target이 나올 때까지 아래와 같은 탐색 과정을 반복한다 mid target : right를 mid-1로 이동시켜 왼쪽 구간 탐색 (left.. 2021. 11. 26. [python] 11047번 - 동전 0 문제 파이썬 문제 풀이 동전의 개수를 최소로 하기 위해서는 가장 비싼 동전으로 최대한 바꾸고, 나머지에 대해 그다음 비싼 동전으로 바꿔가면서 나머지가 0이 되도록 하는 방법을 사용한다. import sys input = sys.stdin.readline N, K = list(map(int, input().rstrip().split())) coin = [] for i in range(N) : coin.append(int(input().rstrip())) coin.reverse() count = 0 for i in coin: if K == 0 : break count += (K // i) K %= i print(count) 가장 비싼 동전부터 접근하기 위해 오름차순으로 입력받은 동전을 reverse해줘 내림.. 2021. 11. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
