출처 https://www.acmicpc.net/problem/17470 접근 시간복잡도 분석 문제에서 주어진 배열의 크기는 최대 100 x 100이고, 전체 연산의 개수는 2,000,000개 이므로, 일반적인 회전을 구현할 경우 시간 초과가 발생합니다. O(N) = 100 x 100 x 2,000,000 = 2 x 10^13입니다. 배열 연산 압축하기(X) 해당 접근은 잘못된 풀이입니다. 올바른 풀이는 아래를 참고하시기 바랍니다. 연산을 구현하고 배열을 돌리다 보면, 뭔가 최적화할 수 있는 것 같은 느낌이 듭니다. 상하(1)-좌우(2) 반전 2번 하면 원래 배열로 복귀합니다. 오른쪽(3) 왼쪽(4) 회전 ...
출처 백준 1005 ACM Craft 접근 완전탐색(BFS) 특정 건물이 나올때까지 각 건물들을 탐색하는 과정을 BFS로 구현할 수 있습니다. 건물 사이의 관계(간선)의 개수가 100,000이므로, 각 간선을 한번씩만 방문한다면 시간복잡도 내 풀이가 가능합니다. 위상 정렬 각 건물은 해당 건물이 지어지기 전에 특정 건물을 지어야 하는 선행조건이 있습니다. 이를 구현하기 위해 위상정렬을 활용할 수 있습니다. 위상정렬은 다음과 같이 해당 건물을 짓기 전에 선행되어야 하는 건물이 모두 지어졌는지(선행 건물의 개수가 0인지) 확인하는 과정을 통해 구현할 수 있습니다. ...
출처 백준 9202 Boggle 접근 Backtracking 특정 단어를 한 글자씩 찾아들어가면서 단어 사전에 존재하는지 확인하는 방식은 전형적인 DFS의 형태입니다. 주어진 단어의 개수가 w < 300,000 이지만 탐색해야 하는 전체 Boggle 보드의 크기가 4X4이고, 이러한 Boggle의 개수가 b < 30이기 때문에 DFS 자체는 많은 시간복잡도가 필요하지 않습니다. DFS 탐색 과정에서 다음 글자를 추가했을 때, 단어 사전에 포함된 단어를 만들 수 있는지를 빠르게 확인하여 불가능한 경우를 가지치기(pruning)한다면, 시간복잡도를 더욱 줄일 수 있습니다. 이러한 기법을 Backtracking이라고 합니다. ...
출처 백준 개미 접근 완전탐색(DFS) 자식 방에서 부모(Root) 방향으로 DFS를 하면서 지상에 도달하는데 걸리는 시간을 확인합니다. 개미 방의 개수가 최대 10^5이므로, 최악의 경우인 방이 일렬로 나열된 경우를 고려해야 합니다.1 선형적인 DFS로는 시간복잡도가 초과할 것이라고 생각해서 BinarySearch로 최적화를 했는데, 선형으로 조상들을 탐색해도 시간초과가 되지 않는 것으로 보아 DFS 만으로도 풀 수 있을 것 같습니다. TREE + BinarySearch 문제를 다시 읽어보면 자신 부모들의 집합, 즉, 조상들을 하나씩 타고 올라가면서 갈 수 있는 최대 조상의 번호를 반환해야 함을 알 수 있습니다. ...
출처 프로그래머스 숫자 타자 대회 접근 완전탐색 이전 숫자에서 왼손과 오른손을 움직여서 다음 숫자를 누르는 모든 경우를 방문하게 되면 매번 2번씩 방문이 발생합니다. 1,000개의 숫자를 왼손과 오른손으로 모두 누르려면 2^1000의 시간복잡도가 필요합니다.1 이는 불가능하므로, 완전탐색만으로는 풀이할 수 없습니다. DP 문제에서 필요한 값은 최솟값이니, 완전탐색 중 최솟값들만을 저장하면서 계산하면 100*1000 = 10^6으로 시간복잡도를 줄일 수 있습니다. 이전 값들 중 최솟값만 저장하면서 완전탐색을 최적화합니다. 위 과정을 자세히 살펴보면, 처음 위치[l : 4], [r : 6]에서 0번 패드를 누르려면 2가지 경우가 발생합니다. 이 경우에는 중복되는 가짓수가 없으니 진행합니다. 다음 위치[l : 0, 4], [r : 6, 0]에서 1번 패드를 누르려면 각각 2가지씩 총 4가지 경우가 발생합니다. 이 경우에도 중복되는 가짓수가 없으니 진행합니다. 다음 위치[l : 1, 1, 0, 4], [r : 6, 0, 1, 1]에서 3번 패드를 누르려면 각각 4가지씩 총 8가지 경우가 발생합니다. 이 경우 더 작은 값만을 저장하여 가지치기가 가능합니다. 좀 더 자세히 살펴보기 위해, 다른 경우는 제외하고 첫번째 중복의 경우만 추적해보겠습니다. 두 경우의 총 가중치를 비교해서 작은 값만을 남깁니다. ...