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치즈

티어 : Gold 5
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 구현, 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 시뮬레이션

 

문제

아래 <그림 1>과 같이 정사각형 칸들로 이루어진 사각형 모양의 판이 있고, 그 위에 얇은 치즈(회색으로 표시된 부분)가 놓여 있다. 판의 가장자리(<그림 1>에서 네모 칸에 X친 부분)에는 치즈가 놓여 있지 않으며 치즈에는 하나 이상의 구멍이 있을 수 있다.

이 치즈를 공기 중에 놓으면 녹게 되는데 공기와 접촉된 칸은 한 시간이 지나면 녹아 없어진다. 치즈의 구멍 속에는 공기가 없지만 구멍을 둘러싼 치즈가 녹아서 구멍이 열리면 구멍 속으로 공기가 들어가게 된다. <그림 1>의 경우, 치즈의 구멍을 둘러싼 치즈는 녹지 않고 ‘c’로 표시된 부분만 한 시간 후에 녹아 없어져서 <그림 2>와 같이 된다.

 

<그림 1> 원래 치즈 모양

다시 한 시간 후에는 <그림 2>에서 ‘c’로 표시된 부분이 녹아 없어져서 <그림 3>과 같이 된다.

<그림 2> 한 시간 후의 치즈 모양
<그림 3> 두 시간 후의 치즈 모양

<그림 3>은 원래 치즈의 두 시간 후 모양을 나타내고 있으며, 남은 조각들은 한 시간이 더 지나면 모두 녹아 없어진다. 그러므로 처음 치즈가 모두 녹아 없어지는 데는 세 시간이 걸린다. <그림 3>과 같이 치즈가 녹는 과정에서 여러 조각으로 나누어 질 수도 있다.

입력으로 사각형 모양의 판의 크기와 한 조각의 치즈가 판 위에 주어졌을 때, 공기 중에서 치즈가 모두 녹아 없어지는 데 걸리는 시간과 모두 녹기 한 시간 전에 남아있는 치즈조각이 놓여 있는 칸의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

 

입력

첫째 줄에는 사각형 모양 판의 세로와 가로의 길이가 양의 정수로 주어진다. 세로와 가로의 길이는 최대 100이다. 판의 각 가로줄의 모양이 윗 줄부터 차례로 둘째 줄부터 마지막 줄까지 주어진다. 치즈가 없는 칸은 0, 치즈가 있는 칸은 1로 주어지며 각 숫자 사이에는 빈칸이 하나씩 있다.

 

출력

첫째 줄에는 치즈가 모두 녹아서 없어지는 데 걸리는 시간을 출력하고, 둘째 줄에는 모두 녹기 한 시간 전에 남아있는 치즈조각이 놓여 있는 칸의 개수를 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

DFS - 재귀, 구현
1. 1시간마다 DFS를 이용해 치즈에 구멍이 있는지 확인
    ☞ 0으로된 덩어리가 2개 이상인 경우 구멍 존재
2. 구멍이 존재하면 구멍에 해당하는 칸의 값을 H로 변경
3. graph를 한 번씩 돌면서 현재 위치가 1인데 상, 하, 좌, 우 중 한 칸이라도 0이 존재하면 이번에 삭제되는 칸
    ☞ 해당 칸의 값을 C로 변경
4. 매 번 C의 개수와 1의 개수의 차를 확인해 0인 경우 반복문 break

 

Code

def dfs(x, y, replace_value):
    
    # graph 밖으로 벗어나면 False Return
    if x < 0 or x > N-1 or y < 0 or y > M-1:
        return False
    
    # 이미 방문했던 칸이거나 0이 아니면 False Return
    if visited[x][y] or graph[x][y] != 0:
        return False
    
    # 현재 위치 방문 기록
    visited[x][y] = True
    # 구멍인 경우 H로 변경
    graph[x][y] = replace_value
    
    # 상하좌우로 이동
    dfs(x-1, y, replace_value)
    dfs(x+1, y, replace_value)
    dfs(x, y-1, replace_value)
    dfs(x, y+1, replace_value)

import sys
input = sys.stdin.readline

N, M = map(int, input().split())
sys.setrecursionlimit(N*M)
graph = []
count_cheezes = 0 # 치즈가 녹기 전 치즈조각이 놓여 있는 칸의 개수
for _ in range(N):
    graph.append(list(map(int, input().split())))
    count_cheezes += graph[-1].count(1)

num = 0
while True:

    # 구멍의 값을 H로 변경
    visited = [[False for _ in range(M)] for _ in range(N)]
    for x in range(N):
        for y in range(M):
            # x, y가 0, 0이 아니면 replace 값 H로 설정
            if x > 0 and y > 0:
                dfs(x, y, 'H')
            else:
                dfs(x, y, 0)

    # 가장자리에 있는 1을 C로 변경
    count_c = 0
    for x in range(N):
        for y in range(M):
            if graph[x][y] == 1:
                # 현재 index의 상하좌우 중 한 군데라도 0이 있으면 가장자리
                for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
                    nx = x+dx
                    ny = y+dy
                    # graph 밖으로 벗어나면 continue
                    if nx < 0 or nx > N-1 or ny < 0 or ny > M-1:
                        continue
                    
                    # nx, ny가 0이면 x, y를 C로 변경하고 break
                    if graph[nx][ny] == 0:
                        graph[x][y] = 'C'
                        count_c += 1
                        break
    
    # 현재 1인 칸과 없어질 칸의 차가 0이면 break
    if count_cheezes - count_c == 0:
        print(num+1)
        print(count_cheezes)
        break
    
    # C, H인 칸 모두 0으로 변경
    for x in range(N):
        for y in range(M):
            if graph[x][y] == 'C'or graph[x][y] == 'H':
                graph[x][y] = 0
    num += 1
    count_cheezes -= count_c

메모리: 33988 KB
시간: 148 ms

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음식물 피하기

티어 : Silver 1
시간 제한 : 2 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색

 

문제

코레스코 콘도미니엄 8층은 학생들이 3끼의 식사를 해결하는 공간이다. 그러나 몇몇 비양심적인 학생들의 만행으로 음식물이 통로 중간 중간에 떨어져 있다. 이러한 음식물들은 근처에 있는 것끼리 뭉치게 돼서 큰 음식물 쓰레기가 된다.

이 문제를 출제한 선생님은 개인적으로 이러한 음식물을 실내화에 묻히는 것을 정말 진정으로 싫어한다. 참고로 우리가 구해야 할 답은 이 문제를 낸 조교를 맞추는 것이 아니다. 

통로에 떨어진 음식물을 피해가기란 쉬운 일이 아니다. 따라서 선생님은 떨어진 음식물 중에 제일 큰 음식물만은 피해 가려고 한다. 

선생님을 도와 제일 큰 음식물의 크기를 구해서 “10ra"를 외치지 않게 도와주자.

 

입력

첫째 줄에 통로의 세로 길이 N(1 ≤ N ≤ 100)과 가로 길이 M(1 ≤ M ≤ 100) 그리고 음식물 쓰레기의 개수 K(1 ≤ K ≤ N×M)이 주어진다.  그리고 다음 K개의 줄에 음식물이 떨어진 좌표 (r, c)가 주어진다.

좌표 (r, c)의 r은 위에서부터, c는 왼쪽에서부터가 기준이다. 입력으로 주어지는 좌표는 중복되지 않는다.

 

출력

첫째 줄에 음식물 중 가장 큰 음식물의 크기를 출력하라.

 

예제 입출력


Algorithm

DFS - 재귀
1. 쓰레기가 떨어져있는 곳은 1, 쓰레기가 없는 곳은 0으로 두고 graph 구현
2. (0, 0) 부터 (N-1, M-1) 까지 DFS를 이용해 덩어리 당 음식물 개수 확인
3. DFS에서 True 반환될 때마다 음식물 개수 최댓값으로 갱신

 

Code

def dfs(x, y):
    global count_
    
    # graph의 범위를 벗어나면 False Return
    if x < 0 or x > N-1 or y < 0 or y > M-1:
        return False
    
    # 현재 위치에 방문한 적이 있거나 음식물이 없는 곳이면 False Return
    if graph[x][y] == 0:
        return False
    
    # 현재 위치 방문 기록
    graph[x][y] = 0
    count_ += 1
    
    # 인접 노드 방문
    dfs(x-1, y)
    dfs(x+1, y)
    dfs(x, y-1)
    dfs(x, y+1)
    
    return True
    
import sys
input = sys.stdin.readline

# 입력
N, M, K = map(int, input().split())
sys.setrecursionlimit(N*M*K)
graph = [[0 for _ in range(M)] for _ in range(N)]
for _ in range(K):
    x, y = map(int, input().split())
    graph[x-1][y-1] = 1

global count_ # 덩어리에 속해있는 노드 개수
answer = 0
for x in range(N):
    for y in range(M):
        count_ = 0
        # DFS 반환값이 True일 때만 정답 갱신
        if dfs(x, y):
            answer = max(answer, count_)
print(answer)

메모리: 35760 KB
시간: 80 ms

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근손실

티어 : Silver 3
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 256 MB
알고리즘 분류 : 브루트포스 알고리즘, 백트래킹

 

문제

웨이트 트레이닝을 좋아하는 어떤 대학원생은, 현재 3대 운동 중량 500의 괴력을 소유하고 있다. 다만, 하루가 지날 때마다 중량이 K만큼 감소한다. 예를 들어 K=4일 때, 3일이 지나면 중량이 488로 감소하게 된다. 따라서 운동을 하지 않고, 가만히 있다면 매일매일 중량이 감소할 뿐이다.

다행히도 이 대학원생은 N개의 서로 다른 운동 키트를 가지고 있다. 이 대학원생은 하루에 1개씩의 키트를 사용하며, 매일 어떤 키트를 사용할 지는 마음대로 결정할 수 있다. 운동 키트들은 각각의 중량 증가량을 가지고 있으며, 사용할 때마다 즉시 중량이 증가하게 된다. 이 때 몇몇 운동 키트들의 중량 증가량이 같을 수 있으나, 서로 다른 운동 키트로 간주한다. 각각의 운동 키트는 N일 동안 한 번씩만 사용할 수 있다.

대학원생은 운동 기간동안 항상 중량이 500 이상으로 유지가 되도록 N일간의 운동 플랜을 세우고자 한다. 1일차부터 N일차까지의 모든 기간동안, 어떤 시점에서라도 중량이 500보다 작아지지 않도록 해야 한다.

예를 들어 N=3, K=4일 때, 각 운동 키트의 중량 증가량이 다음과 같다고 가정하자.

이 때 1번, 3번, 2번 순서대로 운동 키트를 적용한다고 해보자. 이 경우 운동 1일차에 대학원생은 중량이 3만큼 증가하지만 그와 동시에 하루에 중량이 4만큼 감소하기 때문에, 1일이 지난 이후에 중량은 499가 된다. 따라서 조건을 만족하지 못한다.

반면에 3번, 1번, 2번 순서대로 운동 키트를 적용한다고 해보자. 그러면 1일차부터 운동을 모두 마친 날까지의 모든 시점에 대하여 항상 중량이 500이상이 된다.

N개의 운동 키트에 대한 정보가 주어졌을 때, N일간 하루에 1개씩의 운동 키트를 사용하는 모든 경우 중에서, 운동 기간동안 항상 중량이 500 이상이 되도록 하는 경우의 수를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

위 예시에서는 모든 경우 중에서 총 4가지 경우가 조건을 만족한다.

 

입력

첫째 줄에 자연수 N K가 공백을 기준으로 구분되어 주어진다. (1 ≤ ≤ 8, 1 ≤ ≤ 50) 둘째 줄에 각 운동 키트의 중량 증가량 A가 공백을 기준으로 구분되어 주어진다. (1 ≤ ≤ 50)

 

출력

N일 동안 N개의 운동 키트를 사용하는 모든 경우 중에서, 운동 기간동안 항상 중량이 500 이상이 되도록 하는 경우의 수를 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

Back Tracking
1. stack에 운동 키트 추가
    ☞ stack에 들어있지 않은 숫자만 추가
2. 운동 키트 적용 직후 중량 갱신
3. 재귀함수 호출
4. 재귀함수 return되면 중량 원상복구 후 pop
5. stack의 길이가 N이 되거나 중량이 500 미만이 되면 pop먼저 할 수 있도록 구현

 

Code

def back_tracking(now_weight):
    global answer
    
    # stack의 길이가 N이 되거나 중량이 500 미만이 되면 POP먼저 하도록 구현
    if len(stack) == N or now_weight < 500:
        pass
    else:
        for idx in range(N):
            if idx not in stack:
                stack.append(idx)
                # 중량 계산
                now_weight = now_weight - K + weights[idx]
                # 마지막 index이고 중량이 500이상이면 answer 증가
                if len(stack) == N and now_weight >= 500:
                    answer += 1
                back_tracking(now_weight)
                stack.pop()
                now_weight = now_weight + K - weights[idx]

N, K = map(int, input().split())
weights = list(map(int, input().split()))
stack = []
global answer
answer = 0
now_weight = 500
back_tracking(now_weight)
print(answer)

메모리: 30840 KB
시간: 176 ms

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그룹 단어 체커

티어 : Silver 5
시간 제한 : 2 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 구현, 문자열

 

문제

그룹 단어란 단어에 존재하는 모든 문자에 대해서, 각 문자가 연속해서 나타나는 경우만을 말한다. 예를 들면, ccazzzzbb는 c, a, z, b가 모두 연속해서 나타나고, kin도 k, i, n이 연속해서 나타나기 때문에 그룹 단어이지만, aabbbccb는 b가 떨어져서 나타나기 때문에 그룹 단어가 아니다.

단어 N개를 입력으로 받아 그룹 단어의 개수를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

 

입력

첫째 줄에 단어의 개수 N이 들어온다. N은 100보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄부터 N개의 줄에 단어가 들어온다. 단어는 알파벳 소문자로만 되어있고 중복되지 않으며, 길이는 최대 100이다.

 

출력

첫째 줄에 그룹 단어의 개수를 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

1. 입력 받은 단어를 한 글자 씩 보면서 리스트에 이미 들어있는지 확인
2. 이미 들어있는 글자가 있다면 다음 단어 확인
3. 끝까지 이미 들어있는 글자가 없다면 그룹 단어

 

Code

import sys
input = sys.stdin.readline

N = int(input())
answer = 0
for _ in range(N):
    word = input().rstrip()
    check = [word[0]]
    flag = True # 그룹 단어인 경우 True
    for index in range(1, len(word)):
        # 이전 index의 글자와 현재 index의 글자가 같으면 continue
        if word[index-1] == word[index]:
            continue
        
        # 현재 index의 글자가 이미 리스트에 들어있다면 다음 단어 확인
        if word[index] in check:
            flag = False
            break
        elif index == len(word)-1:
            flag = True
        check.append(word[index])
    
    # flag가 True인 경우 그룹 단어
    if flag:
        answer += 1
print(answer)

메모리: 30840 KB
시간: 72 ms

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카드 구매하기 2

티어 : Silver 1
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 256 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍

 

문제

요즘 민규네 동네에서는 스타트링크에서 만든 PS카드를 모으는 것이 유행이다.

PS카드는 PS(Problem Solving)분야에서 유명한 사람들의 아이디와 얼굴이 적혀있는 카드이다. 각각의 카드에는 등급을 나타내는 색이 칠해져 있고, 다음과 같이 8가지가 있다.

  • 설카드
  • 레드카드
  • 오렌지카드
  • 퍼플카드
  • 블루카드
  • 청록카드
  • 그린카드
  • 그레이카드

카드는 카드팩의 형태로만 구매할 수 있고, 카드팩의 종류는 카드 1개가 포함된 카드팩, 카드 2개가 포함된 카드팩, ... 카드 N개가 포함된 카드팩과 같이 총 N가지가 존재한다.

민규는 지난주에 너무 많은 돈을 써 버렸다. 그래서 오늘은 돈을 최소로 지불해서 카드 N개를 구매하려고 한다. 카드가 i개 포함된 카드팩의 가격은 Pi원이다.

예를 들어, 카드팩이 총 4가지 종류가 있고, P1 = 1, P2 = 5, P3 = 6, P4 = 7인 경우에 민규가 카드 4개를 갖기 위해 지불해야 하는 금액의 최솟값은 4원이다. 1개 들어있는 카드팩을 4번 사면 된다.

P1 = 5, P2 = 2, P3 = 8, P4 = 10인 경우에는 카드가 2개 들어있는 카드팩을 2번 사면 4원이고, 이 경우가 민규가 지불해야 하는 금액의 최솟값이다.

카드 팩의 가격이 주어졌을 때, N개의 카드를 구매하기 위해 민규가 지불해야 하는 금액의 최솟값을 구하는 프로그램을 작성하시오. N개보다 많은 개수의 카드를 산 다음, 나머지 카드를 버려서 N개를 만드는 것은 불가능하다. 즉, 구매한 카드팩에 포함되어 있는 카드 개수의 합은 N과 같아야 한다.

 

입력

첫째 줄에 민규가 구매하려고 하는 카드의 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000)

둘째 줄에는 Pi가 P1부터 PN까지 순서대로 주어진다. (1 ≤ Pi ≤ 10,000)

 

출력

첫째 줄에 민규가 카드 N개를 갖기 위해 지불해야 하는 금액의 최솟값을 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

Dynamic Programming
4장의 카드를 구매할 때 (1, 3), (2, 2) 고려
☞ (1, 3) : 1장의 카드를 구매하는 데 최적의 답 + 3장의 카드를 구매하는 데 최적의 답
☞ (2, 2) : 2장의 카드를 구매하는 데 최적의 답 + 2장의 카드를 구매하는 데 최적의 답

 

Code

N = int(input())
cards = list(map(int, input().split()))

dp = [10000*N] * (N+1)
dp[1] = cards[0]

for i in range(2, N+1):
    for j in range(1, N+1):
        # 현재 dp table에 담겨있는 값
        # j장 카드 구매하는 데 최적의 값 + i-j장 카드 구매하는 데 최적의 값
        # 카드팩으로 딱 맞게 구매할 때의 값 중 최솟값으로 갱신
        dp[i] = min(dp[i], dp[j]+dp[i-j], cards[i-1])
print(dp[-1])

메모리: 30840 KB
시간: 536 ms

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카드 구매하기

티어 : Silver 1
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 256 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍

 

문제

요즘 민규네 동네에서는 스타트링크에서 만든 PS카드를 모으는 것이 유행이다.

PS카드는 PS(Problem Solving)분야에서 유명한 사람들의 아이디와 얼굴이 적혀있는 카드이다. 각각의 카드에는 등급을 나타내는 색이 칠해져 있고, 다음과 같이 8가지가 있다.

  • 설카드
  • 레드카드
  • 오렌지카드
  • 퍼플카드
  • 블루카드
  • 청록카드
  • 그린카드
  • 그레이카드

카드는 카드팩의 형태로만 구매할 수 있고, 카드팩의 종류는 카드 1개가 포함된 카드팩, 카드 2개가 포함된 카드팩, ... 카드 N개가 포함된 카드팩과 같이 총 N가지가 존재한다.

민규는 카드의 개수가 적은 팩이더라도 가격이 비싸면 높은 등급의 카드가 많이 들어있을 것이라는 미신을 믿고 있다. 따라서, 민규는 돈을 최대한 많이 지불해서 카드 N개 구매하려고 한다. 카드가 i개 포함된 카드팩의 가격은 Pi원이다.

예를 들어, 카드팩이 총 4가지 종류가 있고, P1 = 1, P2 = 5, P3 = 6, P4 = 7인 경우에 민규가 카드 4개를 갖기 위해 지불해야 하는 금액의 최댓값은 10원이다. 2개 들어있는 카드팩을 2번 사면 된다.

P1 = 5, P2 = 2, P3 = 8, P4 = 10인 경우에는 카드가 1개 들어있는 카드팩을 4번 사면 20원이고, 이 경우가 민규가 지불해야 하는 금액의 최댓값이다.

마지막으로, P1 = 3, P2 = 5, P3 = 15, P4 = 16인 경우에는 3개 들어있는 카드팩과 1개 들어있는 카드팩을 구매해 18원을 지불하는 것이 최댓값이다.

카드 팩의 가격이 주어졌을 때, N개의 카드를 구매하기 위해 민규가 지불해야 하는 금액의 최댓값을 구하는 프로그램을 작성하시오. N개보다 많은 개수의 카드를 산 다음, 나머지 카드를 버려서 N개를 만드는 것은 불가능하다. 즉, 구매한 카드팩에 포함되어 있는 카드 개수의 합은 N과 같아야 한다.

 

입력

첫째 줄에 민규가 구매하려고 하는 카드의 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000)

둘째 줄에는 Pi가 P1부터 PN까지 순서대로 주어진다. (1 ≤ Pi ≤ 10,000)

 

출력

첫째 줄에 민규가 카드 N개를 갖기 위해 지불해야 하는 금액의 최댓값을 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

Dynamic Programming
4장의 카드를 구매할 때 (1, 3), (2, 2) 고려
☞ (1, 3) : 1장의 카드를 구매하는 데 최적의 답 + 3장의 카드를 구매하는 데 최적의 답
☞ (2, 2) : 2장의 카드를 구매하는 데 최적의 답 + 2장의 카드를 구매하는 데 최적의 답

 

Code

N = int(input())
cards = list(map(int, input().split()))

dp = [0] * (N+1)
dp[1] = cards[0]

for i in range(2, N+1):
    for j in range(1, N+1):
        # j장의 카드를 구매하는 데 최적의 답 + i-j장의 카드를 구매하는 데 최적의 답
        # card팩으로 현재 구매 개수(i)를 한 번에 사는 경우의 답
        # 현재 dp table에 담겨있는 답 중 최댓값으로 갱신
        dp[i] = max(dp[j] + dp[i-j], cards[i-1], dp[i])

print(dp[-1])

메모리: 30840 KB
시간: 508 ms

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2xn 타일링 2

티어 : Silver 3
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 256 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍

 

문제

2×n 직사각형을 1×2, 2×1과 2×2 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

아래 그림은 2×17 직사각형을 채운 한가지 예이다.

 

입력

첫째 줄에 n이 주어진다. (1 ≤ n ≤ 1,000)

 

출력

첫째 줄에 2×n 크기의 직사각형을 채우는 방법의 수를 10,007로 나눈 나머지를 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

Dynamic Programming
점화식 : dp[n] = 2 * dp[n-1] + 1 (n = 짝수)
           dp[n] = 2 * dp[n-1] - 1 (n = 홀수)

 

Code

n = int(input())
dp = [0] * (n+1)
dp[1] = 1

for num in range(2, n+1):
    # num이 짝수일 때
    if num % 2 == 0:
        dp[num] = 2 * dp[num-1] + 1
    else: # 홀수일 때
        dp[num] = 2 * dp[num-1] - 1
print(dp[n]%10007)

메모리: 30840 KB
시간: 72 ms

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2xn 타일링

티어 : Silver 3
시간 제한 : 1 초
메모리 제한 : 256 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍

 

문제

2×n 크기의 직사각형을 1×2, 2×1 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

아래 그림은 2×5 크기의 직사각형을 채운 한 가지 방법의 예이다.

 

입력

첫째 줄에 n이 주어진다. (1 ≤ n ≤ 1,000)

 

출력

첫째 줄에 2×n 크기의 직사각형을 채우는 방법의 수를 10,007로 나눈 나머지를 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

Dynamic Programming
점화식 : dp[n] = dp[n-2] + dp[n-1]

 

Code

n = int(input())
dp = [0] * (n+1)
dp[1] = 1
if n > 1:
    dp[2] = 2

for num in range(3, n+1):
    dp[num] = dp[num-1] + dp[num-2]
print(dp[n]%10007)

메모리: 30840 KB
시간: 68 ms

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