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어떤 자료 구조를 써야할지 고민을 좀 했다. 최악의 경우 십만 개의 도시를 처리해야 하기 때문에 한 번의 반복문 순회로 끝내야 한다고 생각했다. 배열이나 리스트를 사용하기에는 recently used를 처리하기 위해 배열의 인덱스를 당겨줘야 하는 비효율이 있었다. 반대로 링크드리스트를 활용한다면 인덱슬 당기는 처리는 효율적이겠으나 해당 도시가 어느 인덱스에 있는지 처음부터 다 순회해봐야 하는 것이라 또 비효율이 발생했다. 해시맵과 큐를 사용하고자 했으나 큐도 마찬가지로 순서를 당기기 어려웠다. 이를 해결하기 위한 자료구조는 트리맵이라고 생각했고 키에 순서(인덱스)를 넣고 값에 도시이름을 넣어서 존재하는 경우 해당 키를 삭제하고 다시 인덱스와 도시를 map에 넣어줬다. 이를 활용해서 캐시가 다 찼을 경우 ..

문제를 읽고 먼저 높은 숫자를 줄여나가야 한다고 판단했다. 이를 구현하기 위해 우선순위 큐를 생각해보았지만 같은 작업량을 가진 여러 개의 작업을 n을 하나씩 줄여가며 처리해야 하니 조금 비효율적이라고 생각했다. 이를 보완하기 위해 해시맵을 떠올렸지만 그 안에서 정렬을 매번 수행하느니 트리맵을 사용하자는 결론에 다다랐다. 트리 맵은 자주 사용하지 않아서 메소드가 익숙하지 않아 이건 찾아가며 로직을 구현했다. 만약 남아있는 근무시간과 동일한 작업량을 가진 작업의 수를 비교했을 때 남아 있는 근무 시간(n)이 더 크거나 같다면 해당 작업량의 키를 삭제하고 하나 작은 작업량을 가진 작업 수에 더해주고 n 역시 그 수만큼 줄여준다. 반대로 n이 더 작다면 n 만큼 값을 줄여주고 하나 작은 작업량의 작업 수에 n..

앞쪽과 뒤쪽으로 방향으로 순회하면서 각 인덱스 별로 몇개의 종류를 가지는지 set에 담고 set의 크기를 새로운 배열에 각각 넣어줬다. 그리고 경계가 되는 연속되는 두 인덱스의 값이 같을 경우 answer에 더해주는 방식으로 구현했다. 처음에는 앞쪽으로만 토핑의 수를 세고 매번 남은 토핑 종류를 세려고 했지만 인덱스 옮길 때마다 반복문을 최악의 경우 백만번의 인덱스를 매번 돌아줘야 하기 때문에 시간 초과가 발생한다. 따라서 아래 코드 처럼 미리 양방향으로 토핑 수를 세어주자. import java.util.*; class Solution { public int solution(int[] topping) { int answer = 0; int len = topping.length; int [] order ..

연결되어 있는 좌표의 수를 모두 더하는 문제였고 BFS를 구현했으며 연결되어 있는 여부를 Queue를 활용해서 해결했다. 그 외에는 경계를 벗어나거나 char 를 int로 변환해서 더해주는 것 정도 고려하면 될 것 같다. import java.util.*; class Solution { public static char[][] map; public static boolean[][] visited; public int[] solution(String[] maps) { int rLen = maps.length; // 행 int cLen = maps[0].length(); // 열 map = new char[rLen][cLen]; for(int i = 0; i

지문에서 보조 컨테이너 벨트는 스택으로 구현해야 함을 파악할 수 있었다. 앞에 위치한 상자와 보조 컨테이너 벨트를 모두 체크해야 했고 두 곳에서 찾을 수 없는데 앞에 위치한 상자보다 실어야 할 상자 수가 더 작다면 더 실을 수 있는 가능성이 없기 때문에 바로 return 처리 했다. import java.util.*; class Solution { public int solution(int[] order) { int answer = 0; Deque stk = new ArrayDeque(); // index는 1부터 시작하는데 int index = 1; // order 반복문을 돌면서 for(int i = 0; i

기본적으로 재귀의 방식으로 구현하면 된다. 다섯가지의 문자로 길이 5의 문자열을 만드는 경우의 수가 5000가지 이하이므로 시간을 고려하지는 않았다. 그래도 글자에 + 하는 건 비효율이라고 생각해서 스트링빌더를 사용했다. 그리고 오래 가지 않도록 답을 찾으면 return 하도록 구현했다. import java.util.*; class Solution { public static char [] arr = {'A', 'E', 'I', 'O', 'U'}; public static String target; public static int tmp, answer; public int solution(String word) { tmp = 0; answer = -1; target = word; StringBuilde..

10진법의 수를 3진법으로 바꾸며 나머지는 진법의 수로 몫은 0이 될 때까지 다시 나누는 몫으로 처리하여 구한다. 기존 3진법의 0,1,2 대신 1,2,4를 쓰는 방식의 풀이이다. import java.util.*; class Solution { public String solution(int n) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); while(n > 0){ int remainder = n % 3; if(remainder == 0) sb.insert(0, "4"); else if(remainder == 1) sb.insert(0, "1"); else if(remainder == 2) sb.insert(0, "2"); n = (n - 1) / 3; } return s..

[정답코드] 인접리스트에 매몰되었음... 해시 맵을 우선순위 큐와 조합해서 유사하게 구현 가능하며 정렬까지도 한 번에 해결해 줌. 재귀가 끝나는 순서대로 답에 담기기 때문에 역순처리 해주기 import java.util.*; class Solution { public static ArrayList answer; public static HashMap tks; public String[] solution(String[][] tickets) { answer = new ArrayList(); tks = new HashMap(); for(String[] ticket : tickets){ tks.putIfAbsent(ticket[0], new PriorityQueue()); tks.get(ticket[0]).ad..

재귀..재귀..진짜 왜 재귀적 머리가 안 돌아가는지.. 한참 고민하고 푼 문제이다. 일단 타겟을 찾는 것보다 어쨋든 답이 나오는 문제라면 빼주어야 하는 값을 찾기로 한다. 오래 걸린 부분은 현재 이 숫자를 선택하느냐 마느냐라는 부분을 어떤 방식으로 구현하는 것인지였다. 아래와 같이 선택 여부에 따라 dfs를 나누어 실행해주고 만약 더한 값이 찾고자 하는 값보다 크면 바로 return해 버리는 방식으로 구현했다. class Solution { private static int find, answer; public int solution(int[] numbers, int target) { answer = 0; int total = 0; for(int i =0; i find) return; if(thisNum..

그래프 너무 어렵지만.. 가중치가 없는 그래프이니까 다익스트라 제외, 최단경로가 아니라 어디까지 이어져 있는지가 중요하니까 BFS가 아닌 DFS로 구현하기로 결정했다. 보통은 두개의 트리로 분리되어 있는 송전탑을 하나의 트리로 연결시키라고 하면 너무...정말... 유니온파인드 써서 쉽게 처리하겠지만 이건 반대로 한개를 두개로 나누라고 하니 풀이방법을 찾지 못했다. 아래는 책을 참고해서 푼 로직이다. 답인 answer는 최대값인 n-1로 설정한다. 그 이유는 다른 한쪽이 한 개의 송전탑으로 이루어진 경우에 가장 큰 차이를 가지는 때이므로 n-1로 초기화해준다. DFS부분이 문제인데 송전탑을 하나씩 연결해가면서 나머지 송전탑 무리들과의 차이를 최솟값으로 갱신해나간다. 그래서 현재 송전탑이 연결된 것으로 가정..