from typing import List
def solution(s: str) -> List[int]:
answer = []
s_list = s[2:-2].split('},{')
sorted_list = sorted(s_list, key=lambda x: len(x))
for l in sorted_list:
ls = l.split(',')
answer.append(list(set(ls)-set(answer))[0])
return [int(i) for i in answer]
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
