Strong Root

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틀리기 쉬운 입출력 예제

입력 출력

{0}, 0

{0}, 1

{1, 1, 1}, 7

{1, 1, 1}, 8

0

-1

2

-1

 

 

 

힌트

정렬대신 TreeMap을 꼭 써야합니다.

 

매번 정렬하면 그때마다 O(N logN)이 들어가지만,

TreeMap을 이용하면 그때마다 O(logN)만 들어갑니다.

 

 

 

이하는 코드입니다.

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import java.util.TreeMap;
 
public class Solution {
    public int solution(int[] scoville, int K) {
        TreeMap<Integer, Integer> scovilleCountMap = new TreeMap<>(); // 중복입력에 대응하기 위해 Set이 아닌 Map
 
        for (int num : scoville) {
            push(num, scovilleCountMap);
        }
 
        int answer = 0;
 
        while (true) {
            int min = popMin(scovilleCountMap);
 
            if (min >= K) {
                break;
            }
 
            Integer nextMin = popMin(scovilleCountMap);
 
            if (nextMin == null) {
                answer = -1;
                break;
            }
 
            int newNum = min + (nextMin * 2);
            push(newNum, scovilleCountMap);
 
            answer++;
        }
 
        return answer;
    }
 
    private Integer popMin(TreeMap<Integer, Integer> countMap) {
        if (countMap.isEmpty()) {
            return null;
        }
 
        int min = countMap.firstKey();
        int count = countMap.get(min);
 
        if (count > 1) {
            countMap.put(min, count - 1);
        } else {
            countMap.remove(min);
        }
 
        return min;
    }
 
    private void push(int num, TreeMap<Integer, Integer> countMap) {
        Integer count = countMap.get(num);
 
        if (count == null) {
            countMap.put(num, 1);
        } else {
            countMap.put(num, count + 1);
        }
    }
}
cs

 

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힌트

탑 문제와 완전히 동일한 로직으로 Queue를 쓰지 않고 구현했습니다.

왜 필요한지 잘 모르겠네요...?;;

코드 짧게 빠르게 풀긴 했는데 O(n^2)이라 찝찝합니다.

더 좋은 로직 아시는 분은 공유 부탁드립니다.

 

 

 

이하는 코드입니다.

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public class Solution {
    public int[] solution(int[] prices) {
        int[] answer = new int[prices.length];
        answer[answer.length - 1= 0// always 0
 
        for (int i = 0; i < prices.length - 1; i++) {
            int sec = 1;
 
            for (int j = i + 1; j < prices.length - 1; j++) {
                if (prices[j] >= prices[i]) {
                    sec++;
                } else {
                    break;
                }
            }
 
            answer[i] = sec;
        }
 
        return answer;
    }
}
cs

 

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힌트

주식가격 문제와 완전히 동일한 로직으로 Queue를 쓰지 않고 구현했습니다.

왜 필요한지 잘 모르겠네요...?;;

코드 짧게 빠르게 풀긴 했는데 O(n^2)이라 찝찝합니다.

더 좋은 로직 아시는 분은 공유 부탁드립니다.

 

 

 

이하는 코드입니다.

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public class Solution {
    public int[] solution(int[] heights) {
        int[] answer = new int[heights.length];
        answer[0= 0// always 0
 
        // O(n^2)
        for (int i = heights.length - 1; i > 0; i--) {
            int answerPos = 0;
 
            for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
                if (heights[j] > heights[i]) {
                    answerPos = j + 1;
                    break;
                }
            }
 
            answer[i] = answerPos;
        }
 
        return answer;
    }
}
cs

 

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힌트

평이한 문제입니다. 그냥 Queue 하나 만들어서 문제 그대로 차근차근 구현했어요.

 

 

 

이하는 코드입니다.

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import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;
 
public class Solution {
    public int[] solution(int[] progresses, int[] speeds) {
        Queue<Job> jobs = new LinkedList<>();
 
        for (int i = 0; i < progresses.length; i++) {
            Job job = new Job();
            job.progress = progresses[i];
            job.speed = speeds[i];
            jobs.add(job);
        }
 
        List<Integer> doneCountList = new ArrayList<>();
 
        while (!jobs.isEmpty()) {
            int doneCount = 0;
            boolean lastJobIsDone = true// for the first job
 
            for (Job job : jobs) {
                job.progress += job.speed;
 
                if (lastJobIsDone && job.progress >= 100) {
                    doneCount++;
                } else {
                    lastJobIsDone = false;
                }
            }
 
            if (doneCount > 0) {
                for (int i = 0; i < doneCount; i++) {
                    jobs.remove();
                }
 
                doneCountList.add(doneCount);
            }
        }
 
        int[] answer = new int[doneCountList.size()];
 
        for (int i = 0; i < doneCountList.size(); i++) {
            answer[i] = doneCountList.get(i);
        }
 
        return answer;
    }
 
    private class Job {
        int progress;
        int speed;
    }
}
cs

 

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틀리기 쉬운 입출력 예제

입력 출력

2, 4, {1, 2, 1, 2}

6

 

 

 

힌트

쉬운 듯하면서도 저는 좀 어려웠습니다. (고려해야할 상황이 많더라구요)

특별한 아이디어는 없고 그냥 문제 그대로 차근차근 구현했어요.

 

기본적으로 Queue 두개는 꼭 필요하실거에요.

1. 아직 다리에 진입안한 트럭 Queue (제 코드의 trucks)

2. 다리를 건너는 중인 트럭 Queue (제 코드의 ingTrucks)

 

 

 

이하는 코드입니다.

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import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
 
public class Solution {
    public int solution(int bridge_length, int weight, int[] truck_weights) {
        Queue<Truck> trucks = new LinkedList<>(); // 아직 다리에 진입하지 않은 트럭들
        Queue<Truck> ingTrucks = new LinkedList<>(); // 다리를 건너는 중인 트럭들
 
        for (int w : truck_weights) {
            Truck truck = new Truck();
            truck.weight = w;
            truck.position = 0;
            trucks.add(truck);
        }
 
        int sec = 0;
 
        while (!trucks.isEmpty() || !ingTrucks.isEmpty()) { // Until both are empty
            sec++;
 
            Truck doneTruck = null;
            int sum = 0;
 
            for (Truck truck : ingTrucks) {
                sum += truck.weight;
                truck.position++;
 
                if (truck.position > bridge_length) {
                    doneTruck = truck;
                }
            }
 
            if (doneTruck != null) {
                ingTrucks.remove(doneTruck);
                sum -= doneTruck.weight;
            }
 
            if (!trucks.isEmpty() && (ingTrucks.size() < bridge_length)) {
                Truck truck = trucks.peek();
 
                if (truck.weight + sum <= weight) {
                    trucks.remove(truck);
                    ingTrucks.add(truck);
                    truck.position++;
                }
            }
        }
 
        return sec;
    }
 
    private class Truck {
        int weight;
        int position;
    }
}
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틀리기 쉬운 입출력 예제

입력 출력

3, {{1, 0, 0}, {0, 1, 0}, {0, 0, 1}}

1, {{1}}

4, {{1,1,1,1}, {1,1,1,0}, {1,1,1,0}, {1,0,0,1}}

3

1

1

 

 

 

힌트

그래프, DFS, BFS로 어렵게 풀지않고, 탐색을 효율적으로 잘하는 방법으로 풀었습니다.

 

1. computers[i][j] == computers[j][i] 인 점을 이용해 한 방향으로만 서치한다.

2. Set 을 차곡차곡 만들어나가며, 합칠 일이 있으면 효율적으로 잘(?) 합친다.

 

sets 를 List 가 아닌 Set 으로 바꾸면 34라인의 remove 성능을 올릴 수 있을텐데,

이상하게 실패하는 테스트케이스가 발생하네요. 어떤 케이스에서 실패하는지 ㅜㅜ 못찾겠습니다.

그래서 일단 List 로 통과하긴했는데 도움 부탁드립니다.

해결하였고, 코드를 아래에 추가 첨부하였습니다.

해결한 원리는 내용이 길어 별도 글로 작성하였습니다.

(링크. 한마디로 요약하면 hashCode() 때문)

 

 

 

이하는 코드 및 성능입니다.

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import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Set;
 
public class Solution {
    private List<Set<Integer>> sets; // TODO List -> Set
 
    public int solution(int n, int[][] computers) {
        sets = new LinkedList<>();
 
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            Set<Integer> iSet = getSet(i);
 
            if (iSet == null) {
                iSet = new HashSet<>();
                iSet.add(i);
                sets.add(iSet);
            }
 
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (computers[i][j] == 1) {
                    Set<Integer> jSet = getSet(j);
 
                    if (iSet == jSet) { // i, j are already in the same set
                        continue;
                    }
 
                    if (jSet == null) {
                        iSet.add(j);
                    } else {
                        // Merge iSet, jSet
                        iSet.addAll(jSet);
                        sets.remove(jSet); // TODO O(n) -> O(1)
                    }
                }
            }
        }
 
        int answer = sets.size();
 
        if (getSet(n - 1== null) { // 위 서치에서 누락되기 때문에 체크해줌
            answer++;
        }
 
        return answer;
    }
 
    /**
     * @return A set which contains the num, or null
     */
    private Set<Integer> getSet(int num) {
        for (Set<Integer> set : sets) {
            if (set.contains(num)) {
                return set;
            }
        }
 
        return null;
    }
}
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 List 를 Set 으로 바꾼 개선코드 및 성능 

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import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
 
public class Solution {
    private Set<Set<Integer>> sets;
 
    public int solution(int n, int[][] computers) {
        sets = new HashSet<>();
 
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            Set<Integer> iSet = getSet(i);
 
            if (iSet == null) {
                iSet = new MySet<>();
                iSet.add(i);
                sets.add(iSet);
            }
 
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (computers[i][j] == 1) {
                    Set<Integer> jSet = getSet(j);
 
                    if (iSet == jSet) { // i, j are already in the same set
                        continue;
                    }
 
                    if (jSet == null) {
                        iSet.add(j);
                    } else {
                        // Merge iSet, jSet
                        iSet.addAll(jSet);
                        sets.remove(jSet);
                    }
                }
            }
        }
 
        int answer = sets.size();
 
        if (getSet(n - 1== null) { // 위 서치에서 누락되기 때문에 체크해줌
            answer++;
        }
 
        return answer;
    }
 
    /**
     * @return A set which contains the num, or null
     */
    private Set<Integer> getSet(int num) {
        for (Set<Integer> set : sets) {
            if (set.contains(num)) {
                return set;
            }
        }
 
        return null;
    }
 
    private class MySet<E> extends HashSet<E> {
 
        @Override
        public int hashCode() {
            return System.identityHashCode(this); // equivalent to Object.hashCode()
        }
    }
}
cs

 

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틀리기 쉬운 입출력 예제

입력 출력
{{"ICN", "JFK"}, {"JFK", "ICN"}, {"ICN", "JFK"}, {"JFK", "ICN"}} [ICN, JFK, ICN, JFK, ICN]

 

 

 

힌트

전형적인 너비우선탐색(BFS) 문제이지만 구현이 어렵습니다.

 

1. 위 입출력 예시처럼 동일한 티켓이 여러장 입력될 수도 있다는 점

2. 반드시 모든 티켓을 다 사용해야한다는 점

3. 정렬이 필요한 점

 

구현하실 때, 이미 방문한 녀석인지 체크할 변수가 필요할텐데 Java는 객체지향 언어잖아요?

별도 배열을 두지마시고 저처럼 객체(Ticket.count)로 만드시길 추천드립니다.

익숙치 않아도 노력해보시길!

 

※ String[][] tickets 를 한번 서치하여 ticketSet 을 만들고 싶었는데 count 값을 넣어줄 방법을 못찾아서 tmpCountMap 을 거쳐야만 했습니다. 안거치고 넣을 수 있는 방법이 있을까요?

 

 

 

이하는 코드입니다.

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import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
 
public class Solution {
    public String[] solution(String[][] tickets) {
        Map<Ticket, Integer> tmpCountMap = new HashMap<>();    // 표별 개수 세는 용도로 임시
 
        for (String[] ticketStr : tickets) {
            Ticket ticket = new Ticket();
 
            ticket.start = ticketStr[0];
            ticket.end = ticketStr[1];
 
            Integer count = tmpCountMap.get(ticket);
 
            if (count == null) {
                tmpCountMap.put(ticket, 1);
            } else {
                tmpCountMap.put(ticket, count + 1);
            }
        }
 
        Set<Ticket> ticketSet = new TreeSet<>();
 
        for (Ticket ticket : tmpCountMap.keySet()) {
            int count = tmpCountMap.get(ticket);
            ticket.count = count;    // 위에서 tmpCountMap으로 측정한 count
            ticketSet.add(ticket);
        }
 
        String[] answer = new String[tickets.length + 1];
 
        List<String> path = getPath("ICN", ticketSet);
        path.toArray(answer);
 
        return answer;
    }
 
    private LinkedList<String> getPath(String start, Set<Ticket> tickets) {
        LinkedList<String> path = null;
 
        if (allUsed(tickets)) {
            path = new LinkedList<>();
            path.add(start);
            return path;
        }
 
        for (Ticket ticket : tickets) {
            if (ticket.count < 1 || !ticket.start.equals(start)) {
                continue;
            }
 
            ticket.count--;
            path = getPath(ticket.end, tickets);
            ticket.count++;
 
            if (path != null) {
                path.addFirst(start); // This is why use LinkedList
                break;
            }
        }
 
        return path;
    }
 
    private boolean allUsed(Set<Ticket> tickets) {
        for (Ticket ticket : tickets) {
            if (ticket.count > 0) {
                return false;
            }
        }
 
        return true;
    }
 
    private class Ticket implements Comparable<Ticket> {
        String start;
        String end;
        int count;
 
        @Override
        public int compareTo(Ticket that) {
            int startComp = this.start.compareTo(that.start);
 
            if (startComp != 0) {
                return startComp;
            }
 
            return this.end.compareTo(that.end);
        }
 
        @Override
        public boolean equals(Object arg0) {
            if (!(arg0 instanceof Ticket)) {
                return false;
            }
 
            Ticket that = (Ticket) arg0;
 
            return this.start.equals(that.start) && this.end.equals(that.end);
        }
 
        @Override
        public int hashCode() {
            return (start + "," + end).hashCode();
        }
    }
}
cs

 

난이도 

 

문제를 보시려면 여기를 클릭

 

 

 

힌트

전형적인 너비우선탐색(BFS) 문제입니다.

최소값을 찾는 문제이므로 전역(혹은 그런느낌)으로 최소값을 저장할 변수(minCountMap)를 잘 운용하셔야 해요.

 

구현하실 때, 이미 방문한 녀석인지 체크할 변수가 필요할텐데 Java는 객체지향 언어잖아요?
별도 배열을 두지마시고 저처럼 객체(Word.used)로 만드시길 추천드립니다.
익숙치 않아도 노력해보시길!

 

 

 

이하는 코드입니다.

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import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
 
public class Solution {
    private Map<String, Integer> minCountMap;
    private int MAX_COUNT;
 
    public int solution(String start, String target, String[] words) {
        minCountMap = new HashMap<>();
        MAX_COUNT = words.length;
        Set<Word> wordSet = new HashSet<>();
 
        for (String word : words) {
            Word wordObj = new Word();
 
            wordObj.word = word;
            wordObj.used = false;
 
            wordSet.add(wordObj);
        }
 
        int answer = getMinCount(start, target, wordSet);
 
        if (answer > MAX_COUNT) { // no way
            return 0;
        }
 
        return answer;
    }
 
    private int getMinCount(String start, String target, Set<Word> words) {
        Integer minCount = minCountMap.get(start);
 
        if (minCount == null) {
            minCount = MAX_COUNT + 1;
        }
 
        for (Word word : words) {
            if (word.used || !isNext(start, word.word)) {
                continue;
            }
 
            if (target.equals(word.word)) {
                minCount = 1;
                break;
            }
 
            word.used = true;
            int count = getMinCount(word.word, target, words) + 1;
            word.used = false;
 
            if (count < minCount) {
                minCount = count;
            }
        }
 
        minCountMap.put(start, minCount);
        return minCount;
    }
 
    private boolean isNext(String a, String b) {
        int diffCount = 0;
 
        for (int i = 0; i < a.length(); i++) {
            if (a.charAt(i) != b.charAt(i)) {
                diffCount++;
 
                if (diffCount > 1) {
                    return false;
                }
            }
        }
 
        return true;
    }
 
    private class Word {
        String word;
        boolean used;
 
        @Override
        public int hashCode() {
            return word.hashCode();
        }
    }
}
cs