jyp-on

모든 행, 열을 완전탐색하여 1인곳을 찾아 DFS 혹은 BFS로 들어가면된다. BFS 좀 해메었지만 원리는 단순하다. 방문처리가 필요없이 방문한 곳들을 0으로 만들어 주고 cnt를 늘리는 방식으로 단지가 몇개인지 세면된다. from collections import deque n = int(input()) graph = [list(map(int, input())) for _ in range(n)] # 모든 인덱스를 확인하여 1이 있으면 bfs로 지난부분 0으로 만들기., 다 파고들면 다시 방문안한 1부터 dfs house = [] dx = [0, 0, -1, 1] dy = [-1, 1, 0, 0] def bfs(r, c): q = deque() q.append((r, c)) graph[r][c] = 0 ..

먼저 DFS 풀이. 방문한 노드면 재귀 종료. 방문 안한 노드면 방문처리 해주고 연결된 노드들 확인. from collections import defaultdict n = int(input()) connect_len = int(input()) dic = defaultdict(list) for i in range(connect_len): a, b = map(int, input().split()) dic[a].append(b) dic[b].append(a) # 양방향 # dfs 접근 visited = [False for _ in range(n+1)] # 1번부터 시작하기 위해 n+1 def dfs(v, visited): global cnt if visited[v]: return visited[v] = Tr..

문제 설명 캐시 지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다. 이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다. 어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다. 어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오. 입력 형식 캐..

처음에 단순히 공백으로 split하였더니 연속공백에서 걸려서 이런식으로 작성하였다. def solution(string): answer = '' start = True # 처음으로 나왔을때 for s in string: if s != ' ' and start: answer += s.upper() start = False elif s != ' ' and not start: # 공백이 아니고 처음 나온 숫자가 아닐때 answer += s.lower() elif s == ' ': answer += ' ' start = True return answer

queue 를 이용한 BFS 문제이다. 자세한 설명은 주석을 통해.. from collections import deque def solution(maps): row = len(maps) col = len(maps[0]) dx = [-1, 1, 0, 0] # col 증가는 오른쪽으로 증가 dy = [0, 0, -1, 1] # row 증가는 아래쪽으로 증가 graph = [[-1 for _ in range(col)] for _ in range(row)] # 이동 칸 수를 기록하기 위한 그래프 q = deque() q.append([0,0]) # 시작위치 graph[0][0] = 1 # 시작점은 그자체로 1칸 이동한 것으로 침. while q: y, x = q.popleft() # 행, 열로 탐색할 것이기 ..