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정수 삼각형

티어 : Silver 1
시간 제한 : 2 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍

 

문제

        7
      3   8
    8   1   0
  2   7   4   4
4   5   2   6   5

위 그림은 크기가 5인 정수 삼각형의 한 모습이다.

맨 위층 7부터 시작해서 아래에 있는 수 중 하나를 선택하여 아래층으로 내려올 때, 이제까지 선택된 수의 합이 최대가 되는 경로를 구하는 프로그램을 작성하라. 아래층에 있는 수는 현재 층에서 선택된 수의 대각선 왼쪽 또는 대각선 오른쪽에 있는 것 중에서만 선택할 수 있다.

삼각형의 크기는 1 이상 500 이하이다. 삼각형을 이루고 있는 각 수는 모두 정수이며, 범위는 0 이상 9999 이하이다.

 

입력

첫째 줄에 삼각형의 크기 n(1 ≤ n ≤ 500)이 주어지고, 둘째 줄부터 n+1번째 줄까지 정수 삼각형이 주어진다.

 

출력

첫째 줄에 합이 최대가 되는 경로에 있는 수의 합을 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

Dynamic Programming
dp[i+1][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j] + table[i+1][j])
dp[i+1][j+1] = max(dp[i+1][j+1], dp[i][j] + table[i+1][j+1])

 

Code

N = int(input())
table = [[] for _ in range(N+1)]
for i in range(1, N+1):
    table[i] += list(map(int, input().split()))
    
dp = [[] for _ in range(N+1)]
for i in range(N+1):
    for j in range(i):
        dp[i].append(0)

dp[1] = table[1]
for i in range(1, len(table)-1):
    for j in range(len(table[i])):
        dp[i+1][j] = max(dp[i+1][j], dp[i][j] + table[i+1][j])
        dp[i+1][j+1] = max(dp[i+1][j+1], dp[i][j] + table[i+1][j+1])

print(max(dp[-1]))

메모리: 39060 KB
시간: 292 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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1로 만들기

티어 : Silver 3
시간 제한 : 0.15 초 (Python3 1.5 초)
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍

 

문제

정수 X에 사용할 수 있는 연산은 다음과 같이 세 가지 이다.

  1. X가 3으로 나누어 떨어지면, 3으로 나눈다.
  2. X가 2로 나누어 떨어지면, 2로 나눈다.
  3. 1을 뺀다.

정수 N이 주어졌을 때, 위와 같은 연산 세 개를 적절히 사용해서 1을 만들려고 한다. 연산을 사용하는 횟수의 최솟값을 출력하시오.

 

입력

첫째 줄에 1보다 크거나 같고,

보다 작거나 같은 정수 N이 주어진다.

 

출력

첫째 줄에 연산을 하는 횟수의 최솟값을 출력한다.

 

예제 입출력

 

힌트

10의 경우에 10 -> 9 -> 3 -> 1 로 3번 만에 만들 수 있다.


Algorithm

Dynamic Programming
1. dp table을 N+1 까지 생성
2. dp[1]은 0, dp[2], dp[3]은 1로 초기화
3. 4부터 N+1까지 검사하면서 dp[num]을 최솟값으로 초기화
3.1. 3으로 나누어떨어지는 경우 dp[num]을 dp[num//3]과 dp[num] 중 최솟값으로 갱신
3.2. 2로 나누어떨어지는 경우 dp[num]을 dp[num//2]와 dp[num] 중 최솟값으로 갱신
3.3. dp[num]을 dp[num-1]과 dp[num] 중 최솟값으로 갱신
3.4. dp[num]에 + 1
4. dp[N] 출력

 

Code

N = int(input())
dp = [10**6] * (N+1)
dp[1] = 0
if N > 1:
    dp[2] = 1
if N > 2:
    dp[3] = 1

value = 10**6
for num in range(4, N+1):

    # 3으로 나누어떨어지면 index 3 이전의 값과 index 1 이전의 값 중 최솟값 갱시
    if num % 3 == 0:
        dp[num] = min(dp[num], dp[num//3])
    # 2로 나누어떨어지면 index 2 이전의 값과 index 1 이전의 값 중 최솟값 갱신
    if num % 2 == 0:
        dp[num] = min(dp[num], dp[num//2])
    # index 1 이전의 값과 value 중 최솟값 갱
    dp[num] = min(dp[num], dp[num-1])
    dp[num] += 1
print(dp[N])

메모리: 38652 KB
시간: 892 ms

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퇴사

티어 : Silver 3
시간 제한 : 2 초
메모리 제한 : 512 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍, 브루트포스 알고리즘

 

문제

상담원으로 일하고 있는 백준이는 퇴사를 하려고 한다.

오늘부터 N+1일째 되는 날 퇴사를 하기 위해서, 남은 N일 동안 최대한 많은 상담을 하려고 한다.

백준이는 비서에게 최대한 많은 상담을 잡으라고 부탁을 했고, 비서는 하루에 하나씩 서로 다른 사람의 상담을 잡아놓았다.

각각의 상담은 상담을 완료하는데 걸리는 기간 Ti와 상담을 했을 때 받을 수 있는 금액 Pi로 이루어져 있다.

N = 7인 경우에 다음과 같은 상담 일정표를 보자.

1일에 잡혀있는 상담은 총 3일이 걸리며, 상담했을 때 받을 수 있는 금액은 10이다. 5일에 잡혀있는 상담은 총 2일이 걸리며, 받을 수 있는 금액은 15이다.

상담을 하는데 필요한 기간은 1일보다 클 수 있기 때문에, 모든 상담을 할 수는 없다. 예를 들어서 1일에 상담을 하게 되면, 2일, 3일에 있는 상담은 할 수 없게 된다. 2일에 있는 상담을 하게 되면, 3, 4, 5, 6일에 잡혀있는 상담은 할 수 없다.

또한, N+1일째에는 회사에 없기 때문에, 6, 7일에 있는 상담을 할 수 없다.

퇴사 전에 할 수 있는 상담의 최대 이익은 1일, 4일, 5일에 있는 상담을 하는 것이며, 이때의 이익은 10+20+15=45이다.

상담을 적절히 했을 때, 백준이가 얻을 수 있는 최대 수익을 구하는 프로그램을 작성하시오.

 

입력

첫째 줄에 N (1 ≤ N ≤ 15)이 주어진다.

둘째 줄부터 N개의 줄에 Ti와 Pi가 공백으로 구분되어서 주어지며, 1일부터 N일까지 순서대로 주어진다. (1 ≤ Ti ≤ 5, 1 ≤ Pi ≤ 1,000)

 

출력

첫째 줄에 백준이가 얻을 수 있는 최대 이익을 출력한다.

 

예제 입출력


Algorithm

back tracking - 재귀
1. stack에 상담을 하는 날짜를 추가
1.1. stack이 비어있으면 오늘 날짜 추가
1.2. stack이 비어있지 않으면 T가 0이되는 날짜 추가
2. 재귀함수 호출
    ☞ date를 오늘 날짜 + T로 갱신하고 인자로 전달
3. 재귀함수가 return되면 이익 더하고 pop
4. date가 마지막 값면 수익의 최댓값 갱신

 

Code

def back_tracking(date):
    global answer
    global sum_
    
    # date가 마지막 값면 수익의 최댓값 갱신
    if date == N:
        if answer < sum_:
            answer = sum_
        date = 0
    else:
        while date < N:
            # stack이 비어있으면
            if not stack:
                # 일이 끝났을 때 N을 넘지 않으면 추가
                if date + info[date][0] <= N:
                    stack.append(date)
                    sum_ += info[date][1]
                    back_tracking(date + info[date][0])
                    stack.pop()
                    sum_ -= info[date][1]

            # stack이 비어있으면 일이 끝났을 때 N을 넘지 않으면 추가
            elif date + info[date][0] <= N:
                    stack.append(date)
                    sum_ += info[date][1]
                    back_tracking(date + info[date][0])
                    stack.pop()
                    sum_ -= info[date][1]
            date += 1
        back_tracking(N)
        

import sys
input = sys.stdin.readline

N = int(input())
info = []
for _ in range(N):
    info.append(list(map(int, input().split())))
stack = []
global answer
global sum_
answer = 0
sum_ = 0
back_tracking(0)
print(answer)

메모리: 30864 KB
시간: 92 ms

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지름길

티어 : Silver 1
시간 제한 : 2 초
메모리 제한 : 128 MB
알고리즘 분류 : 다이나믹 프로그래밍, 그래프 이론, 다익스트라

 

문제

매일 아침, 세준이는 학교에 가기 위해서 차를 타고 D킬로미터 길이의 고속도로를 지난다. 이 고속도로는 심각하게 커브가 많아서 정말 운전하기도 힘들다. 어느 날, 세준이는 이 고속도로에 지름길이 존재한다는 것을 알게 되었다. 모든 지름길은 일방통행이고, 고속도로를 역주행할 수는 없다.

세준이가 운전해야 하는 거리의 최솟값을 출력하시오.

 

입력

첫째 줄에 지름길의 개수 N과 고속도로의 길이 D가 주어진다. N은 12 이하인 양의 정수이고, D는 10,000보다 작거나 같은 자연수이다. 다음 N개의 줄에 지름길의 시작 위치, 도착 위치, 지름길의 길이가 주어진다. 모든 위치와 길이는 10,000보다 작거나 같은 음이 아닌 정수이다. 지름길의 시작 위치는 도착 위치보다 작다.

 

출력

세준이가 운전해야하는 거리의 최솟값을 출력하시오.

 

예제 입출력


Algorithm

dijkstra 알고리즘 - 힙
1. 지름길을 입력 받아 graph 생성
    ➝ 도착 지점이 고속도로의 길이보다 큰 경우 graph에 추가하지 않음
2. 지름길이 아닌 길도 graph에 추가
    ➝ 중간에 끊겨있는 길도 같이 추가
3. D 위치의 최단 거리 출력

 

Code

import sys
import heapq

INF = int(1e9)
input = sys.stdin.readline

def dijkstra(start):
    queue = []
    
    # 첫 번째 칸으로 가는 최단 경로 0으로 설정
    heapq.heappush(queue, (start, 0))
    distance[start] = 0
    
    while queue:
        
        # 큐에서 꺼내기
        dist, now = heapq.heappop(queue)
        
        # 방문한 노드라면 무시
        if distance[now] < dist:
            continue
        
        # 인접 노드 확인
        for next in graph[now]:
            cost = dist + next[1]
            
            # cost가 인접노드까지 가는 데 최소 거리라면 갱신하고 큐에 추가
            if cost < distance[next[0]]:
                distance[next[0]] = cost
                heapq.heappush(queue, (cost, next[0]))
    

N, D = map(int, input().split())
graph = [[] for _ in range(D+1)]
distance = [INF] * (D+1)
for _ in range(N):
    start, end, length = map(int, input().split())
    # 도착 지점이 고속도로의 길이보다 큰 경우 graph에 추가하지 않음
    if end > D:
        continue
    graph[start].append((end, length))

    # 지름길이 아닌 길도 graph에 추가
    if (end, end - start) not in graph[start]:
        graph[start].append((end, end - start))
        
for i in range(D):
    # graph의 현재 INDEX에 다음 칸 까지의 거리 추가
    graph[i].append((i+1, 1))

dijkstra(0)
print(distance[-1])

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