Gopythor

금광: 문제설명 n x m 크기의 금광이 있습니다. 금광은 1 x 1 크기의 칸으로 나누어져 있으며, 각 칸은 특정한 크기의 금이 들어 있습니다. 채굴자는 첫 번째 열부터 출발하여 금을 캐기 시작합니다. 맨 처음에는 첫 번째 열의 어느 행에서든 출발할 수 있습니다. 이후에 m - 1번에 걸쳐서 매번 오른쪽 위, 오른쪽, 오른쪽 아래 3가지 중 하나의 위치로 이동해야 합니다. 결과적으로 채굴자가 얻을 수 있는 금의 최대 크기를 출력하는 프로그램을 작성하세요. 금광: 문제조건 금광: 문제 해결 아이디어 금광의 모든 위치에 대해 다음 세가지만 고려하면 됩니다. 왼쪽 위에서 오는 경우 왼쪽 아래에서 오는 경우 왼쪽에서 오는 경우 세 가지 경우 중에서 가장 많은 금을 가지고 있는 경우를 테이블에 갱신해주어 문제를..

Python/이코테 2022. 6. 26. 03:35

N가지 종류의 화폐가 있습니다. 이 화폐들의 개수를 최소한으로 이용해서 그 가치의 합이 M원이 되도록 하려고 합니다. 이때 각 화폐는 몇 개라도 사용할 수 있습니다. 사용한 화폐의 구성은 같지만 순서만 다른 것은 같은 경우로 구분합니다. 예를 들어 2원, 3원 단위의 화폐가 있을 때는 15원을 만들기 위해 3원을 5개 사용하는 것이 가장 최소한의 화폐 개수입니다. M원을 만들기 위한 최소한의 화폐 개수를 출력하는 프로그램을 작성하세요. 효율적인 화폐 구성: 문제조건 효율적인 화폐 구성: 문제 해결 아이디어 ai = 금액 i를 만들 수 있는 최소한의 화폐 개수 k = 각 화폐의 단위 점화식: 각 화폐 단위인 k를 하나씩 확인하며 ai-k를 만드는 방법이 존재하는 경우, ai=min(ai,ai-k+1) ai..

Python/이코테 2022. 6. 25. 23:25

1로 만들기: 문제 설명 정수 X가 주어질때 정수 X에 사용할 수 있는 연산은 다음과 같이 4가지입니다. 1) X가 5로 나누어떨어지면, 5로 나눕니다. 2) X가 3으로 나누어 떨어지면, 3으로 나눕니다. 3) X가 2로 나누어 떨어지면, 2로 나눕니다. 4) X에서 1을 뺀다. 정수 X가 주어졌을때, 연산 4개를 적절히 사용해서 1을 만들어야합니다. 이 연산을 사용하는 횟수의 최솟값을 출력하세요. X = 26일 경우 1. 26 - 1 = 25 2. 25 /5 = 5 3. 5 / 5 = 1 1로 만들기: 문제조건 내코드 X = int(input()) count = 0 while X != 1: if X % 5 == 0: X /=5 count +=1 elif X % 5

Python 2022. 6. 25. 17:06

개미 전사: 문제 설명 개미전사는 부족한 식량을 충당하고자 메뚜기 마을의 식량창고를 몰래 공격하려고 합니다. 메뚜기 마을에는 여러 개의 식량창고가 있는데 식량창고는 일직선으로 이어져 있습니다. 각 식량창고에는 정해진 수의 식량을 저장하고 있으며 개미 전사는 식량창고를 선택적으로 약탈하여 식량을 빼앗을 예정입니다. 이때 메뚜기 정찰병들은 일직선상에 존재하는 식량창고 중에서 서로 인접한 식량창고가 공격받으면 바로 알아챌 수 있습니다. 따라서 개미 전사가 정찰병에게 들키지 않고 식량창고를 약탈하기 위해서는 최소한 한 칸 이상 떨어진 식량창고를 약탈해야 합니다. 예를 들어 식량창고 4개가 다음과 같이 존재한다고 가정하자. {1, 3, 1, 5} 이때 개미 전사는 두 번째 식량창고와 네 번째 식량창고를 선택했을 ..

Python/이코테 2022. 6. 25. 04:23

다이나믹 프로그래밍과 분할 정복은 모두 최적 부분 구조를 가질 때 사용 가능 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제를 해결할 수 있는 상황 다이나믹 프로그래밍과 분할 정복의 차이점은 부분 문제의 중복입니다. 다이나믹 프로그래밍 문제에서는 각 부분 문제들이 서로 영향을 미치며 부분 문제가 중복됩니다. 분할 정복 문제에서는 동일한 부분 문제가 반복적으로 계산되지 않습니다. 분할 정복의 대표적인 예시로 퀵 정렬을 살펴봅시다. 한 번 기준 원소(Pivot)가 자리를 변경해서 자리를 잡으면 그 기준 원소의 위치는 바뀌지 않습니다. 분할 이후에 해당 피벗을 다시 처리하는 부분 문제는 호출하지 않습니다. 다이나믹 프로그래밍 문제에 접근하는 방법 주어진 문제가 다이나믹 프로그래밍 유형..

Python/이코테 2022. 6. 24. 03:12

다이나믹 프로그래밍은 메모리를 적절히 사용하여 수행 시간 효율성을 비약적으로 향상시키는 방법입니다. 이미 계산된 결과(작은 문제)는 별도의 메모리 영역에 저장하여 다시 계산하지 않도록 합니다. 다이나믹 프로그래밍의 구현은 일반적으로 두 가지 방식(탑다운과 보텀업)으로 구성됩니다. 다이나믹 프로그래밍은 동적 계획법이라고도 부릅니다. 일반적인 프로그래밍 분야에서의 동적(Dynamic)이란 어떤 의미를 가질까요? 자료구조에서 동적 할당(Dynamic Allocation)은 '프로그램이 실행되는 도중에 실행에 필요한 메모리를 할당하는 기법'을 의미 반면에 다이나믹 프로그래밍에서 '다이나믹'은 별다른 의미 없이 사용된 단어입니다. 다이나믹 프로그래밍은 문제가 다음의 조건을 만족할 떄 사용할 수 있습니다. 최적 부..

Python/이코테 2022. 6. 22. 22:49