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YoonYn9915/ 5월 2주차/ 3문제

Author: YoonYn9915

YoonYn9915/binary search/2025-05-12-[백준]-#2110-공유기 설치.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+'''
+
+1. 아이디어
+ - C개의 공유기를 N개의 집에 설치해서, 가장 인접한 두 공유기 사이의 거리 중 최댓값.
+ - 가장 인접한 두 공유기 사이의 거리를 구하기 위해 최소거리를 설정하고, 그 최소거리만큼 띄워서 공유기 설치
+ - 설치한 공유기가 c개 미만이면 최소거리를 낮춤, 설치한 공유기가 c개 이상이면 최소거리를 늘림.(최댓값을 찾기 위해서)
+ - 이분탐색 알고리즘을 사용하여 '(1, 가장 오른쪽 집 - 가장 왼쪽 집)' 범위에서 최소거리 찾기
+2. 시간 복잡도
+ - N(2<= N <= 200,000), M(2 <= M <= N) 일때,
+   완전탐색으로 N개의 집 중 공유기를 설치할 M개를 조합하는 시간복잡도는 O(NCM)이고
+   조합한 배열에서 인접한 두 공유기 사이의 거리를 구하는 것은 O(M-1)이므로 O(NCM * (M-1))은 시간 초과.
+ - 이분탐색은 O(N*logN)이므로 N이 200,000일때도 가능.
+
+3. 구현
+3-1. 입력받기
+3-2. 배열 정렬
+3-3. 이분탐색
+    - start, end, 를 각각 1과 arr[n-1] - arr[0]로 초기화.
+    - 공유기를 최소거리만큼 띄워서 설치.
+    - 설치 공유기 개수가 c보다 작으면 end를 mid로 설정.
+    - 설치 공유기 개수가 c이상이면 start를 mid+1로 설정.
+    - start와 end가 교차하면 종료
+
+'''
+
+import sys
+
+inp = sys.stdin.readline
+
+
+def install_router(mid):
+    # 가장 왼쪽의 집은 무조건 설치
+    router_count = 1
+    previous_house = house[0]
+
+    # 이전에 공유기를 설치했던 집 좌표 + mid <= 현재 집 좌표인지 확인
+    for i in range(N):
+        if previous_house + mid <= house[i]:
+            router_count += 1
+            previous_house = house[i]
+
+    return router_count
+
+
+# 입력받기
+N, C = map(int, inp().split())
+house = list(map(int, [inp() for _ in range(N)]))
+
+# 정렬
+house.sort()
+
+# 인접한 두 집의 가능한 최소거리와 최대거리
+start = 1
+end = house[N - 1] - house[0]
+
+# 정답
+answer = 0
+
+while start <= end:
+    # 이분탐색을 위한 mid
+    mid = (start + end) // 2
+
+    # 설치한 공유기 개수를 반환
+    router_count = install_router(mid)
+
+    if router_count >= C:
+        start = mid + 1
+        answer = mid
+    else:
+        end = mid - 1
+
+print(answer)

YoonYn9915/implementation/2025-05-17-[백준]-#1283-단축키 지정.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+'''
+
+1.하나의 옵션에 대해 왼쪽에서부터 오른쪽 순서로 단어의 첫 글자가(공백으로 구분하는 것을 이용) 이미 단축키로 지정되었는지 살펴본다.
+만약 단축키로 아직 지정이 안 되어있다면 그 알파벳을 단축키로 지정한다.
+
+2. 만약 모든 단어의 첫 글자가 이미 지정이 되어있다면 왼쪽에서부터 차례대로 알파벳을 보면서 단축키로 지정 안 된 것이 있다면 단축키로 지정한다.
+
+3.어떠한 것도 단축키로 지정할 수 없다면 그냥 놔두며 대소문자를 구분치 않는다.
+
+4. 위의 규칙을 첫 번째 옵션부터 N번째 옵션까지 차례대로 적용한다.
+
+'''
+
+import sys
+
+inp = sys.stdin.readline
+
+N = int(inp())
+
+# 단축키로 지정된 대문자 알파벳들
+used_shortcuts = set()
+
+# 결과 저장용 리스트
+results = []
+
+for _ in range(N):
+    original = inp().strip()
+    shortcut_index = -1
+    words = original.split()
+    index_in_string = 0
+
+    # 1단계: 각 단어의 첫 글자 확인
+    for word in words:
+        char = word[0].upper()
+        if char not in used_shortcuts:
+            used_shortcuts.add(char)
+            shortcut_index = index_in_string
+            break
+        index_in_string += len(word) + 1  # 공백 포함해서 다음 인덱스 계산
+
+    # 2단계: 전체 문자열 순회
+    if shortcut_index == -1:
+        for i, char in enumerate(original):
+            if char != ' ' and char.upper() not in used_shortcuts:
+                used_shortcuts.add(char.upper())
+                shortcut_index = i
+                break
+
+    # 단축키 표시
+    if shortcut_index != -1:
+        marked = (
+            original[:shortcut_index]
+            + '[' + original[shortcut_index] + ']'
+            + original[shortcut_index + 1:]
+        )
+        results.append(marked)
+    else:
+        results.append(original)
+
+# 출력
+print('\n'.join(results))

YoonYn9915/implementation/2025-05-17-[백준]-#2564-경비원.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+'''
+1. 아이디어
+- 방향이 두가지이고 최소거리는 둘레 // 2 보다 작거나 같아야 하므로, 시계방향 거리를 구해서 둘레 // 2와 비교하며 처리하자
+- 동근이와 상점의 시계방향 거리를 구할때는 (0,0)을 기준점으로 잡고 기준점부터 동근이의 거리, 기준점부터 상점의 거리를 구한 후 차이를 구하자
+
+2. 시간복잡도
+상점 위치 입력 → O(nums)
+거리 계산 → O(nums)
+최대 O(100)로 1초안에 가능 (n이 100이하니까)
+
+3. 구현
+3-1. 입력 받기
+3-2. 전체 둘레 계산
+3-3. 시계 방향으로 거리 계산 함수 정의
+3-4. (0,0)에서부터 시계방향으로 동근이와 상점의 거리 구하기
+3-5. 3-4를 기반으로 시계방향으로 동근이와 상점의 거리 구하기
+3-6. 시계방향 거리가 전체 둘레의 절반보다 작다면 시계방향을 더하고, 크다면 반시계방향 거리 더하기
+3-7. 결과 출력
+'''
+
+import sys
+
+inp = sys.stdin.readline
+
+row, col = map(int, inp().strip().split())
+
+# 전체 둘레
+round_length = row * 2 + col * 2
+answer = 0
+
+# 동근이의 위치와 상점의 좌표 저장
+locations = []
+n = int(inp().strip())
+
+for _ in range(n + 1):
+    dir, num = map(int, inp().strip().split())
+    locations.append((dir, num))
+
+
+def calculate_distance(dir, num):
+    if dir == 1:
+        return num
+    elif dir == 2:
+        return row + col + (row - num)
+    elif dir == 3:
+        return row + col + row + (col - num)
+    else:
+        return row + num
+
+
+for i in range(n):
+    # 동근이 좌표
+    dir, num = locations[n]
+
+    # 상점 좌표
+    store_dir, store_num = locations[i]
+
+    # (0,0)에서부터 시계방향으로 동근이의 거리
+    d1 = calculate_distance(dir, num)
+
+    # (0,0)에서부터 시계방향으로 상점의 거리
+    d2 = calculate_distance(store_dir, store_num)
+
+    # 시계방향 동근이 - 상점간 거리
+    distance = abs(d2 - d1)
+
+    if distance < round_length // 2:
+        answer += distance
+    else:
+        answer += round_length - distance
+
+print(answer)