test: test 최종

[Mingguriguri]

🌱WIL

이번 한 주의 소감을 작성해주세요!

• 이번 주에는 너무 바빠서 코테 문제 푸는 게 너무 빡셌다.. 시간 내는 게 중요한 것 같다. 또 TIL이나 내용 정리를 많이 못했는데 다음 주에는 제대로 할 수 있도록 시간을 꼭 내야겠다.
• 계속 DP만 풀다가 오랜만에 구현, DFS 문제를 푸니까 헷갈리고 어려웠다.. 여러 문제를 골고루 푸는 것도 중요한 것 같다.

🚀주간 목표 문제 수: 4개

푼 문제

• 백준 #11660. 구간 합 구하기 5 : DP / 실버1
• 백준 #10844. 쉬운 계단 수: DP / 실버1
• 백준 #1914. 하노이탑: DP / 실버1
• 백준 #14500. 테트로미노: 구현 / 골드4

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백준 #11660. 구간 합 구하기 5 : DP / 실버1

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 입력 처리:
   • 숫자 표 크기 N, 쿼리 수 M 입력받는다.
   • 숫자 표를 입력받아 grid 배열 생성한다.
2. 누적합 테이블 계산:
   • prefix_sum[i][j]를 점화식을 통해 계산한다.
3. 범위 합 계산:
   • 각 쿼리에 대해 주어진 범위를 누적합 공식으로 계산한다.

🚩제출한 코드

import sys
input = sys.stdin.readline

# 누적합 테이블 계산 함수
def get_prefix_sum(grid, N):
    prefix_sum = [[0] * (N+1) for _ in range(N+1)]
    for i in range(1, N+1):
        for j in range(1, N+1):
            prefix_sum[i][j] = (
                grid[i-1][j-1]
                + prefix_sum[i-1][j]
                + prefix_sum[i][j-1]
                - prefix_sum[i-1][j-1]
            )
    return prefix_sum

# 입력
N, M = map(int, input().split())
grid = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]

# 누적합
prefix_sum = get_prefix_sum(grid, N)

# 범위 합 계산
for _ in range(M):
    x1, y1, x2, y2 = map(int, input().split())
    answer = (
        prefix_sum[x2][y2]
        - prefix_sum[x1-1][y2]
        - prefix_sum[x2][y1-1]
        + prefix_sum[x1-1][y1-1]
    )
    print(answer)

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• 기존 누적합 방식을 2차원에서 구간합을 구하는 방법을 배울 수 있는 문제였다.
• 점화식 공식이 이해가 되지 않았지만, 겹치는 부분을 빼줘야 하는 원리를 하나씩 뜯어고치면서 이해하였다.
• 복습이 필수!!

백준 #10844. 쉬운 계단 수: DP / 실버1

🚩제출한 코드

n = int(input())

num = [[0]*10 for _ in range(n+1)]
num[0] = [1,1,1,1,1,1,1,1,0] #0행에 들어가는 값들을 계단수의 경우의수로 초기화

for i in range(1,n+1):
    for j in range(10): #0일때, 9일때, 나머지인 경우를 점화식을 토대로 코드 작성
        if j == 0: 
            num[i][j] = num[i-1][1]
        elif j == 9:
            num[i][j] = num[i-1][8]
        else:
            num[i][j] = num[i-1][j-1] + num[i-1][j]

answer = sum(num[n]) % 100000000
print(answer)

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• DP의 점화식을 잘 세우는 것이 중요한 문제였다.

백준 #1914. 하노이탑: DP / 실버1

🚩제출한 코드

#하노이 함수
def hanoi_f(one, three, n):
    if n == 1:
        print(one,three)
        return
    
    hanoi_f(one, 6-one-three, n-1) #1단계 (1->2)
    print(one, three) #2단계 (마지막원반 1->3)
    hanoi_f(6-one-three, three, n-1) #3단계 (2->3)

#메인
n = int(input())
print(2**n-1)
if n <= 20:
    hanoi_f(1,3,n)

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• 문제를 풀 때, 바로 접근하지 말고, n=1, n=2, n=3, … 차례차례 나열해보며 규칙성을 파악해보자
• 힌트를 듣고 마구잡이로 집어넣지 말고, 내 코드와 맥락이 맞는지 파악해보자
• 공식의 경우, 미리 알고 있으면 좋겠지만, 직접 나열해보고 규칙을 찾아가는 식으로 해도 풀 수 있다.
• 멘탈을 부여잡자

백준 #14500. 테트로미노: 구현 / 골드4

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 입력값 초기화

• 종이 크기 N x M을 입력받는다.
• 종이에 쓰인 숫자들을 이차원 배열 graph에 저장한다.
• 방문 여부를 체크하는 visited 배열을 초기화한다.

2. 탐색 방향 설정

• 테트로미노의 모양을 만들기 위해 상하좌우 이동을 위한 방향 벡터 dx, dy를 설정한다.

3. DFS 탐색: ㅗ 모양 제외

• 모든 좌표에서 DFS를 시작한다.
• DFS는 현재 위치에서 상하좌우로 이동하며 4칸을 방문한다.
• 방문한 칸들의 합을 계산해 최댓값을 갱신한다.
• 이미 방문한 칸은 다시 방문하지 않도록 체크하며, DFS가 끝난 후 복구한다.

4. ㅗ 모양 탐색 (별도 처리)

• DFS로 탐색할 수 없는 ㅗ 모양은 별도로 처리한다.
• 모든 좌표를 중심으로 상하좌우 중 3개 방향을 선택해 합을 계산한다.
• 범위를 벗어나거나 잘못된 위치일 경우 계산하지 않는다.

5. 결과 출력

• 모든 좌표에서 탐색이 끝난 후, 최댓값을 출력한다.

🚩제출한 코드

n, m = map(int, input().split())
graph = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
visited = [[False] * m for _ in range(n)]

# 방향 설정 (상, 하, 좌, 우)
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

# 최댓값 저장 변수
max_value = 0


# DFS 탐색 (ㅗ 모양 제외)
def dfs(x, y, count, total):
    global max_value
    # 테트로미노 4칸 채웠을 경우
    if count == 4:
        max_value = max(max_value, total)
        return

    # 상하좌우 탐색
    for i in range(4):
        nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]
        # 범위 내에 있고, 방문하지 않은 경우
        if 0 <= nx < n and 0 <= ny < m and not visited[nx][ny]:
            visited[nx][ny] = True
            dfs(nx, ny, count + 1, total + graph[nx][ny])
            visited[nx][ny] = False  # 백트래킹


# ㅗ 모양 탐색
def check_t_shape(x, y):
    global max_value
    # 중심 기준 4방향 중 3개를 선택 (ㅗ, ㅜ, ㅏ, ㅓ)
    for i in range(4):
        total = graph[x][y]
        for j in range(3):  # 현재 제외한 3방향 탐색
            k = (i + j) % 4
            nx, ny = x + dx[k], y + dy[k]
            if 0 <= nx < n and 0 <= ny < m:
                total += graph[nx][ny]
            else:  # 범위를 벗어나면 ㅗ 모양이 성립하지 않음
                break
        else:  # 모든 3방향 탐색이 유효한 경우
            max_value = max(max_value, total)


# 모든 좌표에서 테트로미노 탐색
for i in range(n):
    for j in range(m):
        visited[i][j] = True
        dfs(i, j, 1, graph[i][j])  # DFS 시작
        visited[i][j] = False
        check_t_shape(i, j)  # ㅗ 모양 탐색

# 결과 출력
print(max_value)

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• 이 문제는 DFS 백트래킹과 시뮬레이션을 조합해야 했다.
• 초기에는 DFS만으로 모든 테트로미노 모양을 탐색하려 했지만, ㅗ 모양이 제외된다는 점을 알게 되었다.
• 탐색 범위 예외 처리가 중요했다. 종이 밖으로 벗어나는 경우를 조건문으로 철저히 검사해야 했다.
• 백트래킹과 방문 처리를 통해 효율적으로 테트로미노를 배치할 수 있었다.
  이 문제를 통해 DFS 탐색과 예외 처리의 중요성을 다시 한번 깨달았다.