개발왕 양선규

# 1일차의 최댓값, 2일차의 최댓값, 3일차의 최댓값.. 순으로 N일차의 최댓값까지 구한다import sysinput = sys.stdin.readline#  상담 가능 일수N = int(input())# 시간과 수익을 따로 입력받는다time, point = [0 for _ in range(N + 1)], [0 for _ in range(N + 1)]for i in range(1, N + 1):    time[i], point[i] = map(int, input().split())# dp 테이블 만들고, 1일부터 로직 시작dp = [0 for _ in range(N + 1)]for i in range(1, N + 1):    # 기존에 있던 값과 전날 값을 비교해 큰 값으..

RB Tree(Red Black Tree) - 이진 탐색 트리(BST) 기반의 self balanced tree - 삽입/삭제는 BST와 동일하지만, 삽입/삭제 후 RB Tree의 5가지 속성을 만족하기 위한 재조정 작업이 필요하다. - 스스로 좌/우 서브트리의 균형을 맞춘다 - 서브트리 간 height 차이는 최대 2이다. RB Tree의 속성 5가지 1. 모든 노드는 red 혹은 black 2. 루트 노드는 black 3. 모든 nil 노드는 black nil 노드 - 존재하지 않음을 의미하는 노드 - 자녀가 없을 때 자녀를 nil 노드로 표기함 - nil노드는 값이 있는 노드와 동등하게 취급 - RB트리에서 leaf노드는 nil노드이다. 4. red의 자녀는 모두 black이다 = red는 연속적으..

import sys N, K = map(int, input().split()) # 물건 수, 버틸 수 있는 무게 item = [[]] # 물건 입력받기 (무게, 가치) for _ in range(N): item.append(list(map(int, input().split()))) dp = [[0 for _ in range(N + 1)] for _ in range(K + 1)] # dp테이블 만들기, 0행과 0열은 0으로 채우기 for x in range(1, K + 1): for y in range(1, N + 1): if x - item[y][0] >= 0: # 현재무게 - 현재물건무게 값이 0이상이라면 (dp테이블에 있다면, 담을 수 있다면) dp[x][y] = max(dp[x][y-1], dp[x..

a = [[]] # dp테이블과 인덱스를 동기화하기 위해 빈 리스트를 추가한다. b = [[]] for i in list(input()): a.append(i) for i in list(input()): b.append(i) # 0행과 0열 값을 모두 0으로 맞춰준다. # 첫번째 비교부터 공식을 적용하려면 이전 값이 존재해야 하기 때문에 맞춰주는 것. dp = [[0 for _ in range(len(a))] for _ in range(len(b))] for x in range(1, len(b)): for y in range(1, len(a)): if b[x] == a[y] : # 문자열이 일치할 경우 dp[x][y] = dp[x-1][y-1] + 1 # 좌측위 방향 값에서 +1 더한 값 else: # ..

# 끝나는시간으로 정렬하지 않으면 일찍 시작하고 아주 늦게 끝나는 회의에 말릴 수 있다 # 시작시간으로 정렬해야 회의목록을 순차적으로 돌면서 진행 가능하다 import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) # 회의 개수 talkList = [] # 회의 리스트 (시작시간, 종료시간) for _ in range(N): talkList.append(list(map(int, input().split()))) talkList.sort(key = lambda x: (x[1], x[0])) # 회의 리스트 정렬 ( 끝나는시간으로 정렬 후 시작시간으로 정렬 ) cnt = 1 # 회의개수 셀 변수 end = talkList[0][1] # 첫 회의 끝나는시간을 미리 초기화..

import sys input = sys.stdin.readline T = int(input()) # 테스트 케이스 개수 for _ in range(T): # 테스트 케이스 개수만큼 진행한다 N = int(input()) # 동전 종류 개수 coinBox = list(map(int, input().split())) # 동전 입력받기 coinBox.insert(0, 0) # 0번 인덱스에 0넣기. 첫번째 동전부터 점화식을 적용하기 위함. money = int(input()) dp = [[0] * (money + 1) for i in range(N + 1)] # 목표금액만큼 한 행을 길게, 동전갯수만큼 한 열을 길게 for i in range(N + 1): dp[i][0] = 1 # 동전이 뭐든 간에 0을 ..

x = int(input()) d = [0] * (x + 2) d[1] = 1 d[2] = 2 for i in range(3, x + 1): d[i] = (d[i-1] + d[i-2]) % 15746 print(d[x]) 다이나믹 프로그래밍 문제이다. 점화식만 찾으면 아주 간단하게 해결할 수 있다. 계산값을 저장해둘 DP테이블(리스트 d)를 생성하고, 초기값을 넣어준다. d[1]엔 1길이의 수열에서 나올 수 있는 경우의 수의 개수, d[2]엔 2길이, d[x]엔 x길이의 수열에서 나올 수 있는 경우의 수의 개수가 들어간다. 타일 경우의 수를 구하는 것은 언뜻 답이 없어 보이지만, 규칙이 있다. 현재 값들에 1을 붙이고, 이전 값들에 00을 붙이면 그게 다음 값이 된다. 즉 N=4 일 때의 경우의 수를 구..

string = input().split('-') result = 0 for i in string[0].split('+'): result += int(i) for i in string[1:]: for j in i.split('+'): result -= int(j) print(result) 그리디 알고리즘 문제이다. 문제 원리는 매우 간단하다. 숫자, '+', '-' 세 가지로만 구성된 문자열이 주어진다. 숫자로 시작해서 숫자로 끝나고, 연산자는 숫자 사이사이에 온다. 여기서 괄호를 원하는 곳에 추가해, 가장 작은 값을 만들어내면 된다. 근데 조금 생각해보면 알 수 있겠지만, 첫번째로 등장하는 '-' 이후의 값들은 전부 뺄 수 있다. 그리고 '-' 이전의 값들은 전부 더하면 된다. 문제의 원리는 쉽다. 하..

x = int(input()) d = [0] * (x + 2) d[1] = 1 d[2] = 1 for i in range(3, x + 1): d[i] = d[i-1] + d[i-2] print(d[x]) 간단한 DP 문제이다. 재귀함수로 구현하면 입력값이 90까지이기 때문에 메모리가 터져버린다. x가 1, 2일 경우만 리스트에 등록해 둔 후 간단한 반복문을 돌리면 된다. 재귀 구현했을 경우 90이면 정말 컴퓨터가 터지기 직전까지 가는데 상향식 DP방식인 반복문으로 구현하면 대략 90번정도만 연산하면 되기 때문에 문제를 해결할 수 있다.

N, money = map(int, input().split()) # 동전 종류, 돈 coinBox = [] for _ in range(N): coinBox.append(int(input())) coinBox.reverse() cnt = 0 for coin in coinBox: # 큰 동전부터 차례로 대입된다 if money >= coin: cnt += money // coin money = money % coin print(cnt) 그리디 알고리즘으로 해결할 수 있는 문제이다. 매 순간 최적의 선택을 하면 되기 때문에, 구현이 그리 어렵진 않다. 동전을 입력받은 후, 반복문을 돌리면 큰 동전부터 나오도록 reverse()메소드로 뒤집는다. 이후 큰 동전부터 반복문을 돌며, 남은 돈이 동전 가치보다 같거..