# you can write to stdout for debugging purposes, e.g.
# print("this is a debug message")
def solution(A):
# write your code in Python 3.6
arr__ = [0]*(2*len(A)+1)
arr = []
saved = [-1]*(2*len(A)+1)
for i in range(len(A)):
arr__[A[i]] += 1
for i in range(len(A)):
divisor = 0
if saved[A[i]] != -1:
arr.append(saved[A[i]])
continue
for j in range(1,int(A[i]**0.5)+1):
if A[i]%j == 0:
divisor += arr__[j]
if A[i]/j != j:
divisor += arr__[A[i]//j]
j += 1
arr.append(len(A)-divisor)
saved[A[i]] = len(A)-divisor
return arr
pass
위와 같은 삼각형의 꼭대기에서 바닥까지 이어지는 경로 중, 거쳐간 숫자의 합이 가장 큰 경우를 찾아보려고 합니다. 아래 칸으로 이동할 때는 대각선 방향으로 한 칸 오른쪽 또는 왼쪽으로만 이동 가능합니다. 예를 들어 3에서는 그 아래칸의 8 또는 1로만 이동이 가능합니다.
삼각형의 정보가 담긴 배열 triangle이 매개변수로 주어질 때, 거쳐간 숫자의 최댓값을 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.
문제에 따라서는 모든 정수에 한번씩은 다 접근해야하는 경우에 이렇게 Dynamic Programming을 통해 풀 수 있는 거 같다.
아래는 내가 푼 코드이다.
def solution(triangle):
for i in range(1,len(triangle)):
for j in range(len(triangle[i])):
if j == 0:
triangle[i][j] += triangle[i-1][0]
elif j == len(triangle[i])-1:
triangle[i][j] += triangle[i-1][j-1]
else:
triangle[i][j] += max(triangle[i-1][j-1],triangle[i-1][j])
return max(triangle[-1])
네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있을 때 컴퓨터 A와 컴퓨터 C도 간접적으로 연결되어 정보를 교환할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 A, B, C는 모두 같은 네트워크 상에 있다고 할 수 있습니다.
컴퓨터의 개수 n, 연결에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 computers가 매개변수로 주어질 때, 네트워크의 개수를 return 하도록 solution 함수를 작성하시오.
제한사항
컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다.
각 컴퓨터는 0부터n-1인 정수로 표현합니다.
i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i][j]를 1로 표현합니다.
computer[i][i]는 항상 1입니다.
입출력 예
ncomputersreturn
3
[[1, 1, 0], [1, 1, 0], [0, 0, 1]]
2
3
[[1, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 1]]
1
입출력 예 설명
예제 #1 아래와 같이 2개의 네트워크가 있습니다.
예제 #2 아래와 같이 1개의 네트워크가 있습니다.
프로그래머스의 LEVEL 3단계 문제이다.
풀이의 핵심은 DFS, BFS 함수를 정의하여 풀면 된다.
나는 DFS로 시작 컴퓨터 정하고, 깊이를 파고들어서 visit 리스트에 넣어주었다.
이후 다른 컴퓨터에 한번씩 접근했을 때
이전 컴퓨터를 통해 이미 visit 값에 포함되어 있다면 네트워크에 연결이 되어있는 컴퓨터라고 생각했다.
그래서 다른 컴퓨터에 접근할 때마다 visit가 늘어나게 되면 그 컴퓨터는 독립적인 네트워크라고 판단하여 문제를 풀었다.
풀이 코드
def solution(n, computers):
# 네트워크 개수
net_num = 0
# 방문 컴퓨터 리스트
visit = list()
# 컴퓨터에 한번씩 접근하면서 깊이우선탐색 수행
for i in range(len(computers)):
net_num += dfs(computers,i,visit)
return net_num
def dfs(computers, start_computer, visit):
# 깊이 우선 탐색은 스택으로 구현한다.
stack = list()
# 신규 네트워크 여부
is_connect = 0
# 시작 컴퓨터
stack.append(start_computer)
while stack:
node = stack.pop()
if node not in visit:
visit.append(node)
stack.extend([i for i in range(len(computers[node])) if i != node and computers[node][i] != 0])
is_connect = 1
return is_connect
CREATE TABLE person(
NAME CHAR PRIMARY KEY,
AGE INTEGER);
CREATE TABLE foreign(
NAME CHAR,
FOREIGN KEY (NAME) REFERENCE person(NAME));
다중 컬럼을 기본 키로 설정하는 방법
CREATE TABLE person(
NAME CHAR NOT NULL PRIMARY KEY,
AGE INTEGER NOT NULL,
ADDRESS CHAR)
CREATE TABLE member(
NAME CHAR NOT NULL,
AGE INTEGER NOT NULL,
PRIMARY KEY(NAME,AGE))
자동으로 1값씩 증가하는 테이블 만들기
(AUTO_INCREMENT를 사용하면 된다.)
CREATE TABLE test(
NUMBER INTEGER(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
NAME VARCHAR(10) NOR NULL
);
A non-empty array A consisting of N integers is given.
Apeakis an array element which is larger than its neighbors. More precisely, it is an index P such that 0 < P < N − 1, A[P − 1] < A[P] and A[P] > A[P + 1].
We want to divide this array into blocks containing the same number of elements. More precisely, we want to choose a number K that will yield the following blocks:
A[0], A[1], ..., A[K − 1],
A[K], A[K + 1], ..., A[2K − 1], ...
A[N − K], A[N − K + 1], ..., A[N − 1].
What's more, every block should contain at least one peak. Notice that extreme elements of the blocks (for example A[K − 1] or A[K]) can also be peaks, but only if they have both neighbors (including one in an adjacent blocks).
The goal is to find the maximum number of blocks into which the array A can be divided.
Array A can be divided into blocks as follows:
one block (1, 2, 3, 4, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 6, 2). This block contains three peaks.
two blocks (1, 2, 3, 4, 3, 4) and (1, 2, 3, 4, 6, 2). Every block has a peak.
three blocks (1, 2, 3, 4), (3, 4, 1, 2), (3, 4, 6, 2). Every block has a peak. Notice in particular that the first block (1, 2, 3, 4) has a peak at A[3], because A[2] < A[3] > A[4], even though A[4] is in the adjacent block.
However, array A cannot be divided into four blocks, (1, 2, 3), (4, 3, 4), (1, 2, 3) and (4, 6, 2), because the (1, 2, 3) blocks do not contain a peak. Notice in particular that the (4, 3, 4) block contains two peaks: A[3] and A[5].
The maximum number of blocks that array A can be divided into is three.
Write a function:
class Solution { public int solution(int[] A); }
that, given a non-empty array A consisting of N integers, returns the maximum number of blocks into which A can be divided.
If A cannot be divided into some number of blocks, the function should return 0.
Write anefficientalgorithm for the following assumptions:
N is an integer within the range [1..100,000];
each element of array A is an integer within the range [0..1,000,000,000].
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Peaks 문제는 봉우리를 최소 1개씩 포함하고 있는 Block의 개수를 구하는 문제이다.
최대 블록의 개수를 Return 해주면 되는데,
그 방법을 구체적으로 어떻게 짜야되는지 다양하게 시도하다가
결국 답지를 보고 풀었다.ㅜㅜ!!
그래도 이 방법 잘 알아두어야겠다.
정답 코드
# you can write to stdout for debugging purposes, e.g.
# print("this is a debug message")
def solution(A):
# write your code in Python 3.6
peaks = []
for i in range(1, len(A)-1):
if A[i] > A[i-1] and A[i] > A[i+1]:
peaks.append(i)
for i in range(len(peaks),0,-1):
if len(A) % i == 0:
block_size = len(A)//i
block = [False]*i
block_cnt = 0
for j in range(len(peaks)):
idx = peaks[j] // block_size
if block[idx] == False:
block[idx] = True
block_cnt += 1
if block_cnt == i:
return block_cnt
return 0
pass
