해킹왕 양선규

플로이드 워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘 - 다익스트라가 특정 정점과 특정 정점까지의 최단 경로를 구하는 알고리즘 이라면, 플로이드 워셜은 모든 정점에서 다른 모든 정점까지의 최단 경로를 모두 찾는 탐색 알고리즘 - 다익스트라는 그리디, 플로이드 워셜은 DP - 노드의 개수가 N개일 때 알고리즘상으로 N번의 단계를 수행하며, 단계마다 O(N2)의 연산을 통해 ‘현재 노드를 거쳐 가는 모든 경로’를 고려한다. 따라서 총 시간 복잡도는 O(N3)이다. 플로이드 워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘의 과정 1. 인접 행렬 방식으로 출발노드, 도착노드, 비용을 입력한다. 갈 수 없다면 INF로 설정한다. 2. k(거쳐갈 노드), a(출발 노드), b(도착 노드) 순서로 3중 for문을 만든다. ..

import sys N, K = map(int, input().split()) # 물건 수, 버틸 수 있는 무게 item = [[]] # 물건 입력받기 (무게, 가치) for _ in range(N): item.append(list(map(int, input().split()))) dp = [[0 for _ in range(N + 1)] for _ in range(K + 1)] # dp테이블 만들기, 0행과 0열은 0으로 채우기 for x in range(1, K + 1): for y in range(1, N + 1): if x - item[y][0] >= 0: # 현재무게 - 현재물건무게 값이 0이상이라면 (dp테이블에 있다면, 담을 수 있다면) dp[x][y] = max(dp[x][y-1], dp[x..

a = [[]] # dp테이블과 인덱스를 동기화하기 위해 빈 리스트를 추가한다. b = [[]] for i in list(input()): a.append(i) for i in list(input()): b.append(i) # 0행과 0열 값을 모두 0으로 맞춰준다. # 첫번째 비교부터 공식을 적용하려면 이전 값이 존재해야 하기 때문에 맞춰주는 것. dp = [[0 for _ in range(len(a))] for _ in range(len(b))] for x in range(1, len(b)): for y in range(1, len(a)): if b[x] == a[y] : # 문자열이 일치할 경우 dp[x][y] = dp[x-1][y-1] + 1 # 좌측위 방향 값에서 +1 더한 값 else: # ..

import sys input = sys.stdin.readline T = int(input()) # 테스트 케이스 개수 for _ in range(T): # 테스트 케이스 개수만큼 진행한다 N = int(input()) # 동전 종류 개수 coinBox = list(map(int, input().split())) # 동전 입력받기 coinBox.insert(0, 0) # 0번 인덱스에 0넣기. 첫번째 동전부터 점화식을 적용하기 위함. money = int(input()) dp = [[0] * (money + 1) for i in range(N + 1)] # 목표금액만큼 한 행을 길게, 동전갯수만큼 한 열을 길게 for i in range(N + 1): dp[i][0] = 1 # 동전이 뭐든 간에 0을 ..

x = int(input()) d = [0] * (x + 2) d[1] = 1 d[2] = 2 for i in range(3, x + 1): d[i] = (d[i-1] + d[i-2]) % 15746 print(d[x]) 다이나믹 프로그래밍 문제이다. 점화식만 찾으면 아주 간단하게 해결할 수 있다. 계산값을 저장해둘 DP테이블(리스트 d)를 생성하고, 초기값을 넣어준다. d[1]엔 1길이의 수열에서 나올 수 있는 경우의 수의 개수, d[2]엔 2길이, d[x]엔 x길이의 수열에서 나올 수 있는 경우의 수의 개수가 들어간다. 타일 경우의 수를 구하는 것은 언뜻 답이 없어 보이지만, 규칙이 있다. 현재 값들에 1을 붙이고, 이전 값들에 00을 붙이면 그게 다음 값이 된다. 즉 N=4 일 때의 경우의 수를 구..