Hongjoo/ 6월 4주차 / 4문제

[zaqquum]

🌱WIL

이번 한 주의 소감을 작성해주세요!

• 이번 주는 구현 문제 위주로 문제를 풀었다. 변수를 지정할때 어떤 자료형을 선택하면 더 효율적이고 직관적으로 구현할 수 있을 지 고민하게된 시간이었다. 주말에 일이 있어 PR 및 정리가 늦어져서 죄송합니다..ㅎ

🚀주간 목표 문제 수: 4개

푼 문제

• 사이트 #문제: 문제 유형 / 난이도
• 백준 #1753. 최단경로: 그래프/ 골드4
• 프로그래머스 #49993. 스킬트리: 구현 / lv2
• 프로그래머스 #17684. 3차_압축: 구현 / lv2
• 프로그래머스 #42586. 기능개발: 구현 / lv2

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백준 #1753. 최단경로: 그래프/ 골드4

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 입력 변수
2. 다익스트라 함수 정의하기
3. 시작점으로 부터 N 개의 정점까지 최단 거리 출력
   • INF 인 경우, string “INF” 출력

🚩제출한 코드

import sys
import heapq
input = sys.stdin.readline
INF = 1e12
V , E = map(int, input().split())
start = int(input())

graph = [[] for _ in range(V+1)]
for _ in range(E) : 
    a,b , c =map(int, input().split())
    graph[a].append((b,c))

distance = [INF]*(V+1)
# 다익스트라 함수 
def dijkstra(start) :
    q = []
    distance[start]=0 
    heapq.heappush(q,(0,start))
    while q : 
        # 2.경유지 뽑기 
        dist , now = heapq.heappop(q)
        # 3-1. 이미 처리한 경유지인 경우 -> 무시
        if distance[now] < dist : 
            continue
        #3-2. 현재 경유지에서 바로 갈 수 있는 노드 처리
        for t in graph[now]:
            cost = dist + t[1] # 경유지를 거친 start - t[0] 의 거리
            if cost < distance[t[0]] :  # 경유지 cost 가 더 작으면 업데이트 
                distance[t[0]] = cost 
                heapq.heappush(q, (cost , t[0]))
#4. 출력
dijkstra(start)
for node in range(1 , V+1) : 
    print("INF"if distance[node] >= INF else distance[node]  )

프로그래머스 #49993. 스킬트리: 구현 / lv2

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 변수 선언 및 초기화

• set_s =: 선행 스킬 위치 포인터

2. skill_trees의 단어 반복문으로 가능 단어 개수 확인
3. "BACDE"의 단어 1개씩 반복문으로 탐색& 비교 (C)
   • if 리스트 skil에 없음 => continue
   • else 없음
     => 해당 글자가 skill 리스트 속 위치 번호 찾기(i=2)
     => if skill의 확인한 set_p과 같음 -> set+=1 , okay
     => set_p 보다 i가 뒤에 있을때 -> False

🚩제출한 코드

# skillset이 선행조건 충족 여부 확인 함수 
def check_skill(words , skill) :
    set_p = 0 ; 
    for c in words :  
        # 해당 스킬(c) 가 선행스킬 속 존재여부 파악 및 순번 확인
        idx = skill.find(c) 
        if idx < 0 :  # ok
            continue
        elif idx  == set_p :  # ok
            set_p +=1 
            continue
        else : 
            # 선행 스킬 순서 보다 더 이르게 w 스킬이 등장한 경우 
            return False
    return True

def solution(skill, skill_trees):
    answer = 0
    # 반복문올 skill_tree 속 선행스킬 조건에 충족하는 스킬 확인 및 개수 계산
    for skillset in skill_trees : 
        if check_skill(skillset , skill) :
            answer += 1                 
    
    return answer

프로그래머스 #17684. 3차_압축: 구현 / lv2

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?
1.길이 1 인 사전 초기화를 위해,

• dict 형식의 변수 , dict 을 정의한다
• ASCII 을 적용하여 A - Z 까지 값과 인덱스 값을 key : value 로 추가함

1. 탐색할 입력 단어의 범위를 포인터 w_s 와 변수 w_l 로 초기화한다.

   • w_s = 0 : 입력 단어 중 탐색을 위한 일부 단어 시작 위치
   • w_l = 1 : 입력 단어 중 현재 탐색하는 글자 개수

2. 입력 단어 전체를 반복문을 사용해 탐색하기 (w_s + w_l ≤ len(입력단어)

   1. 탐색 단어(word[w_s : w_s + w_l] 가 사전에 존재하면

      → 최대 길이 w 단어 인덱스(prev_idx)을 사전 속 인덱스 값으로 업데이트

      → continue

   2. 사전에 존재하지 않으면

      1. w+c 까지 단어 사전 등재하기
      2. 탐색 포인트 w_s와 w_l 을 다음 글자로 업데이트
      3. 출력 리스트 answer 에 바로 직전 사전 인덱스 값 pre_idx을 추가하기

3. 마지막 사전 인덱스 출력 리스트 answer 추가하기(예외처리)

🚩제출한 코드

def solution(msg):
    answer = []
    # 1. 사전 초기기 
    dict = {}
    idx = 1 # 초기 사전 idx 
    for o in range(65, 65+ 26) :
        dict[chr(o)] = idx 
        idx += 1
    last_idx = idx-1
    #2. 입출력 단어 압축하기
    prev_idx = -1
    w_s = 0 ; w_l = 1
    while w_s+w_l <= len(msg) :  
        word = msg[w_s : w_s + w_l]
        idx = dict.get(word , -1 )
        if idx > -1 :  
            prev_idx = idx
            w_l += 1
            continue
        #사전에 없음
        else : 
          last_idx += 1
          dict[word] = last_idx # 사전 등록하기
          w_s = w_s + w_l - 1 #탐색 point 업데이트 
          w_l  = 1 # 단어 길이 초기화
          answer+= [prev_idx]# 이전 존재한 단어의 idx 는 출력 리스트에 추가
    answer+= [prev_idx] # 마지막 w 의 인덱스 출력

    
    return answer

프로그래머스 #42586. 기능개발: 구현 / lv2

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 각 progress 에 대해 개발 완료 까지 추가 Days 계산하기

2. 같은 배포일을 가진 서비스 개수 구하기

   1. deque 로 develop_day 보다 더 빠르게 종료되는 서비스들은 pop & 배포 서비스 개수 +1

   2. develop_day보다 더 개발완료 까지 오래 걸리는 서비스을 만날 경우 , 그 전 서비스 까지 한번에 배포 진행

      → 그전 서비스 개수를 정답 answer리스트에 추가

🚩제출한 코드

import math
from collections import deque
def solution(progresses, speeds):
    answer = []
    # 1. progress별로 추가 Day 구하기
    days= deque([0 for _ in range(len(progresses))])
    for i in range(len(progresses)) :
        days[i] = math.ceil((100 - progresses[i]) / speeds[i])
    # print(days)
    #2. 같은 배포일을 가진 서비스 개수들 구하기
    while days :
        tmp = 0
        develop_day = days[0] 
        # deque로 develop_days보다 더 빠르게 종료되는 서비스들은 pop 
        while days and develop_day >= days[0] : 
            tmp += 1 
            days.popleft()
        # 해당 develop_day보다 큰 경우,  그 전까지 서비스들이 같은 배포일 가짐 
        answer.append(tmp)
            
                
    return answer

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🔥2025-06 챌린지 진행 상황

👉 그래프

• YoonYn9915: 5개 ✅
• Mingguriguri: 4개 ❌
• zaqquum: 6개 ✅

👉 구현

• YoonYn9915: 2개 ❌
• Mingguriguri: 1개 ❌
• zaqquum: 5개 ✅