해킹왕 양선규

# 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..

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..

DP(Dynamic Programming, 동적 계획법) - 하나의 큰 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누어서 그 결과를 이용해, 다시 큰 문제를 해결할 때 사용한다. - DP는 특정 알고리즘이 아니라 하나의 방법론이므로 다양한 문제해결에 쓰인다. - “큰 문제를 작은 문제로 쪼개서 그 답을 저장해두고, 재활용” - DP라는 이름은 그냥 멋있어 보여서 지은 이름이다. DP를 쓰는 이유 - 일반적인 재귀방식도 DP와 유사하지만, 일반적인 재귀를 단순히 사용 시 “동일한 작은 문제가 반복”되어, 비효율적인 계산이 될 수 있다. ex) 피보나치 수열. 한번 한 계산을 또 하고 또 하고 반복한다. --->>> DP 방식으로 작은 문제의 결과를 저장해두고 “재사용”하면 매우 효율적으로 해결할 수 있다. --->>..