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문제 출처: https://www.acmicpc.net/problem/14501 나의 접근법 상담 일정 전체를 탐색하는 반복문 안에 일정이 가능한지 확인하며 일정과 T를 확인하며 N+1이 넘어갈 때까지 while로 체크하며 해결하려고 했습니다. 하지만 이렇게 할 경우 예제1 은 1일 -> 4일 -> 5일은 찾지만 예제 4의 1일 -> 6일 -> 7일은 찾았지만 1일 -> 6일 -> 8일의 경우는 못 찾았습니다. 이 문제점을 찾았더니 DFS와 백트래킹이 생각나서 바로 구현 방식을 틀고 다음과 같이 작성하였습니다. 첫번째 코드 def dfs(startDate, period, pay): global ans # 상담하면 퇴사날이 넘어 가는 경우 for i in range(startDate+period, N+1)..

문제 출처: https://www.acmicpc.net/problem/12100 나의 접근법 처음에는 알고리즘이 바로 생각안나서 알고리즘만 보고 힌트를 얻었습니다. 백트래킹과 브루트포스를 보고 DFS로 depth가 5일 때 종료해주면 된다고 생각해서 상,하,좌,우로 이동하는 것만 잘 만들어 주면 쉽게 해결할 수 있다고 생각했습니다. 첫번째 코드 def move(arr, i): # 위로 이동 if i == 0: for y in range(N): for x in range(1, N - 1): if arr[x][y] == arr[x + 1][y]: arr[x][y] = arr[x][y] + arr[x + 1][y] arr[x + 1][y] = 0 elif arr[x][y] == 0: arr[x][y] = ar..

문제 출처: https://www.acmicpc.net/problem/15683 나의 접근법 먼저 그리디 인지 DFS인지 고민을 했습니다. cctv의 번호가 높을 수록 많은 범위를 감시하는 것 같아서 그리디로 먼저 풀었습니다. 그래서 번호가 높은 cctv를 역으로 정렬하여 탐색했습니다. 하지만 그리디로 풀 경우 현재 값이 다음 값에 영향을 받을 수 있다는 것을 office를 출력해서 알게 되었습니다. DFS로 작성하기 위해서는 원래의 office에 #을 추가한 office을 따로 구분해야 했습니다. 또한 #을 추가한 office을 임시로 저장하고 DFS 탐색이 끝난 뒤 return 했을 때, 또 새로운 office를 DFS 단계에 넘겨줘야 하는데 여기서 해답을 찾지 못했습니다. 마지막으로 cctv 번호 ..

탐색 (Search) 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정으로 그래프, 트리등의 자료구조 안에서 탐색이라는 과정을 사용합니다. 대표적인 탐색 알고리즘으로는 DFS, BFS이 있습니다. 이러한 탐색 알고리즘을 사용하기 위해서는 스택(Stack)과 큐(Queue)라는 자료구조를 사용합니다. 자료구조: 데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조 스택과 큐는 push(삽입), pop(삭제) 함수들을 사용합니다. push(삽입), pop(삭제)를 사용하기 위해서는 오버플로우(Overflow), 언더플로우(Underflow)를 고려해야 합니다. 오버플로우(Overflow): 스택과 큐 등의 자료구조의 용량이 가득 찬 상태에서 push()를 수행할 경우 발생합니다. 언더플로우(Underflow): ..