파이썬

접근 dictionary 에 키에 해당하는 리스트를 만들고 오름차순의 input 을 받는다. get 부를때 해당 키의 리스트에서 binary search 로 최댓값을 찾는다. 사고 평범한 binary search 문제이다. 문제 조건에서 들어오는 timestamp 는 오름차순으로 찍힌다고 하는게 큰 길잡이이다. from collections import defaultdict class TimeMap: dic = None def __init__(self): self.dic = defaultdict(list) def set(self, key: str, value: str, timestamp: int) -> None: self.dic[key].append([timestamp, value]) def get(self, key: str, timestamp: int) -> str: lo, hi = 0, len(self.dic) - 1 ans = "" while lo <= hi: mid = (lo + hi) // 2 if self.dic[key][mid][0] > timestamp: hi = mid - 1 else: ans = self.dic[key][mid][1] lo = mid + 1 return ans

접근 열 길이가 기차의 수 + 1이고, 행 길이가 3인 dp 행렬로 접근한다. 13번째 행은 각각 현재 인덱스에서 13번째 열차가 골라졌다면 실을 수 있는 최대 손님의 수다. 입력으로 받은 train 리스트를 탐색하며 window 만큼 떨어져 있는 dp 를 업데이트 한다. dp 업데이트는 dp[현재 열 - window][현재행 - 1] 과 dp[현재 열 - 1][현재 행] 중 큰 것을 고른다. 사고 반복되는 연산을 최소화하는 DP 문제를 연습하는 중이니 다른 최적화도 가능하다면 시도해보자. 문제에서 소형 기관차의 길이가 길다면 겹치는 구간을 반복해서 구해야 할 것이다. ...

접근 위상 정렬을 이용해 현재 접근 가능한 수 중 가장 작은 값을 출력한다 N 사이즈의 풀 수 있는 다음 문제가 담긴 2차원 리스트, 접근하기 위해 풀어야 하는 선행 문제의 갯수가 담긴 int 리스트를 선언한다. M 개의 조건문을 받고 A -> B 를 바라보도록 리스트에 추가해준다. B 의 선행문제 갯수는 하나 올라간다. 선행문제 카운트 리스트를 훑으며 지금 진입 가능한 (선행문제가 0인) 문제 번호들을 Priority Queue 에 넣는다. Priority Queue 에서 값을 뽑는다. 이 문제가 바라보는 다음 문제들을 훝으며 각각의 선행 문제 갯수를 하나씩 뺀다. 이 과정에서 선행 문제 갯수가 0이 된 문제들을 Queue 에 추가해준다. 사고 혹시나 나처럼 헷갈리는 이들이 있을까 싶어 문제 조건을 확실히 해두고 싶다. ...

접근 처음 두 줄의 LCS 를 찾고, 그 결과와 마지막 줄의 LCS 를 찾는 순차적인 방법으로도 가능하다. 하지만 3차원 dp 로 처리하는 방법이 확장 가능성이 있기에 더 좋은 접근법이라 생각한다. import sys input = sys.stdin.readline f = input().strip() s = input().strip() t = input().strip() fl = len(f) sl = len(s) tl = len(t) dp = [[[-1] * tl for i in range(sl)] for j in range(fl)] def LCS(a, b, c): if a < 0 or b < 0 or c < 0: return 0 if dp[a][b][c] == -1: dp[a][b][c] = 0 if f[a] == s[b] == t[c]: dp[a][b][c] = LCS(a - 1, b - 1, c - 1) + 1 else: dp[a][b][c] = max(max(LCS(a, b - 1, c), LCS(a - 1, b, c)), LCS(a, b, c - 1)) return dp[a][b][c] print(LCS(fl - 1, sl - 1, tl - 1))

접근 dfs로 탐색을 하다 탐색한 부분이 다시 발견되면 cycle 이 성립한다. directed-graph 이기에 가능한 성질이다. 사고 단방향 그래프를 많이 다뤄보지 않아서 시간이 걸렸다. 처음에는 깊이 우선으로 탐색하다 방문한 곳이 나온다면 그 자리부터 한 바퀴를 세 주는 방법을 고려했다. 하지만 하나의 방문 확인 리스트로는 그 자리가 사이클 탐색까지 완료한 자리인지 아니면 사이클이 시작되는 자리인지 판단할 수 없다. 그래서 각각의 dfs가 시작될 때 temp_visited 를 따로 선언해주고 dfs 가 끝나면 temp_visited 에 들어간 자리들을 global_visited 에서도 업데이트해주었다. 우회적인 방법이라 판단되어 더 좋은 접근법이 얼마든지 있을 것 같다. ...