개발왕 양선규

2020 KAKAO BLIND RECRUITMENT에 출제된 문제이다.구현, 완전탐색 문제이며 보드 확장 아이디어를 떠올리지 못한다면 풀기 까다로울 수 있는 문제이다. def solution(key, lock): """ 90도 회전시키는 함수 자물쇠가 열리는지 확인하는 함수 -> 열쇠를 보드에 적용 + 자물쇠값 모두 1인지 확인 + 열쇠를 보드에서 제거 확장된 보드를 만든다 자물쇠를 보드 중앙에 배치한다 열쇠를 4방향으로 회전시키며, 모든 가능한 위치에서 열기 시도한다 """ """키를 시계 방향으로 90도 회전하는 함수""" def rotate_key(key): return [list(row) for row in zip(..

2023 KAKAO BLIND RECRUITMENT에 출제된 문제로써, Union-Find가 사용되는 문제이다.Union-Find는 특정 그룹으로 묶고, 나누고, 그룹을 찾고 하는 것에 특화된 알고리즘이며, 표 병합같은 문제에 딱 맞는 알고리즘이다. def solution(commands): """ find: 대표를 찾는 함수, 재귀 구현 union: 병합 함수, merge 구현 """ """1차원 리스트 사용, 처음엔 자기 자신이 대표""" parent = [i for i in range(2601)] values = ["" for _ in range(2601)] # 처음엔 전부 빈 값 """좌표를 1차원 인덱스로 변환하는 함수""" def..

2022 KAKAO BLIND RECRUITMENT 출제 문제이다.BFS가 메인이고 상태 관리 로직이 필요하다. 카카오 문제들은 자료구조의 선택에 대해서도 많이 생각하게 된다. from collections import defaultdict, dequedef solution(info, edges): """인접 딕셔너리 만들기 (부모 -> 자식 단방향)""" graph = defaultdict(list) for parent, child in edges: graph[parent].append(child) """큐 기본값 설정""" # list는 삭제/탐색연산 느려서 set 쓴다 # 어차피 상태관리 visited로 하고 완전탐색이라 순서 상관없기에 s..

2019 카카오 개발자 겨울 인턴십에 출제된 백트래킹 문제이다.주어지는 입력값의 크기가 크지 않아, 완전탐색으로도 풀린다고 들었지만 백트래킹이 정석인 문제라고 생각한다. def solution(user_id, banned_id): def is_match(user, banned_user): if len(user) != len(banned_user): return False for i in range(len(user)): if banned_user[i] != '*' and banned_user[i] != user[i]: return False return True ..

2024 KAKAO WINTER INTERNSHIP 3번 문제이다. 아주 어려운 문제였다. 알고리즘 분류도 애매하다. 완전탐색, 조합, 구현, 이분탐색 정도일까?여러 가지 알고리즘이 복합적으로 쓰이고, 완전탐색 -> 이분탐색 아이디어를 떠올리기도 쉽지 않은 문제였다.개인적으로 Level 3 중에서 가장 어려운 편 아닌가 싶고, 3번 문제로 나온 건 난이도 조절 실패인 것 같다(개인적 의견).백준으로 치면 골드 1 정도 될 거 같은 느낌. from itertools import combinations, productdef binary_search(arr, target): """ 이분 탐색 정렬된 점수 합 리스트를 받아, target보다 작은 요소의 개수를 반환합니다. """ ..

그래프 기초 문제로써, "연결 성분"의 개수를 구하는 문제이다. 즉 연결되지 않은 그래프의 개수를 구하면 된다. 크게 어렵지 않은 문제였다. from collections import dequedef solution(n, computers): table = [[] for _ in range(n)] # 인접리스트 형태 변경 for i in range(n): for j in range(n): if i == j: continue if computers[i][j] == 1: table[i].append(j) visited = [False..