Eclir

eclir/BOJ/SILVER/[10816]숫자 카드2.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+'''
+{입력}
+
+'''
+import sys
+input = sys.stdin.readline
+
+origin_number = int(input()) #상근이가 가지고 있는 카드 개수
+card_origin = sorted(list(map(int, input().split()))) #상근이가 가지고 있는 카드들
+compare_number = int(input()) #비교해볼 카드의 개수
+card_compare = list(map(int, input().split())) #각각 비교해볼 카드들
+
+
+
+'''
+{이분 탐색 재귀 함수}
+
+상근이가 가지고 있는 카드가 target값을 포함할 때 개수를 반환.
+'''
+def binarySearch(array, target, left, right):
+    if left > right: #예외 경우 처리
+        return 0
+    middle_idx = (left + right) // 2
+    middle = array[middle_idx]
+
+    if middle < target:
+        return(binarySearch(array, target, middle_idx + 1, right))
+    elif middle > target:
+        return(binarySearch(array, target, left, middle_idx - 1))
+    else: #middle = target 인 경우
+        return array[left:right+1].count(target) #middle(=target) 값을 포함하는 그 때의 범위(인덱스 : left ~ right) 안에서 target과 같은 값의 개수를 세준다. 
+
+
+
+'''
+{메인}
+
+비교할 카드 각각마다의 개수를 저장하는 딕셔너리를 만든다.
+'''
+dic = {}
+for i in sorted(card_compare): #
+    if i not in dic: #아직 이 카드의 개수가 딕셔너리에 저장되지 않았을 때.
+        dic[i] = binarySearch(card_origin, i, 0, origin_number - 1)
+
+
+'''
+{출력}
+
+비교할 카드들 순서대로 돌아가는 for문 :
+    if 우리가 만든 딕셔너리 안에 그 카드의 숫자가 있다면, 그 때의 값(숫자의 개수)을 출력
+    else 딕셔너리 안에 해당값이 존재하지 않는다면, '0'을 출력
+'''
+print(' '.join(str(dic[x]) if x in dic else "0" for x in card_compare))

eclir/BOJ/SILVER/[10816]숫자 카드2_수정 전.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+from sys import stdin
+origin_number = int(stdin.readline())
+card_origin = sorted(list(map(int, stdin.readline().split())))
+compare_number = int(stdin.readline())
+card_compare = list(map(int, stdin.readline().split()))
+
+def binarySearch(array, target, left, right):
+    if left > right:
+        return 0
+    middle_idx = (left + right) // 2
+    middle = array[middle_idx]
+
+    if middle < target:
+        return(binarySearch(array, target, middle_idx + 1, right))
+    elif middle > target:
+        return(binarySearch(array, target, left, middle_idx - 1))
+    else:
+        return array[left:right+1].count(target)
+
+dic = {}
+for i in card_origin:
+    if i not in dic:
+        dic[i] = binarySearch(card_origin, i, 0, origin_number)
+
+for i in range(compare_number):
+    if card_compare[i] in dic:
+        print(dic[card_compare[i]], end = ' ')
+    else:
+        print(0, end = ' ')

eclir/BOJ/SILVER/[1260]DFS와BFS.py

@@ -0,0 +1,77 @@
+'''
+{입력}
+
+첫째 줄: 정점의 개수, 간선의 개수, 시작 정점 번호
+나머지 : 간선이 연결하는 두 정점의 번호
+
+input값으로 그래프를 만든 뒤 오름차순으로 정렬해주었다.(위의 규칙 참고)
+'''
+import sys
+input = sys.stdin.readline
+
+total_node, node_pairs, start_node = map(int, input().split())
+graph = [[] for _ in range(total_node + 1)] #딕셔너리 내부에 딕셔너리를 만듦.
+for _ in range(node_pairs):
+    n, m = map(int, input().split())
+    graph[n].append(m)
+    graph[m].append(n)
+    graph[n].sort()
+    graph[m].sort()
+
+
+
+'''
+{dfs와 bfs 함수 정의}
+
+두 함수에서 공통적으로 visited 리스트를 써서 노드를 재방문하지 않도록 했다.
+
+1. dfs
+재귀로 구현하였다.
+시작점(start_node)에서 한 번에 갈 수 있는 다른 노드들을 확인하는 for문을 돌렸다.
+for문 안에서 if조건을 만족시 그 노드로 이동하고(dfs 호출)
+호출한 dfs함수 안에서 다시 dfs함수를 호출하며. 갈 수 있는 끝까지 탐색한다.
+탐색이 종료되면 상위의 for문이 돌아간다.
+
+2. bfs
+시작점(start_node)에서 한 번에 갈 수 있는 다른 노드들을 확인하는 for문을 돌린다.
+이때 이 경로가 queue에 다 쌓이면 for문이 종료된다.(이동하지 x)
+그리고 queue 가장 아래에 쌓인 값으로 기준점이 이동하여 for문이 돌아가고
+그곳에서의 경로를 탐색한다. 이 값들도 queue에 쌓인다.
+이 과정이 반복된다.
+'''
+def dfs(graph, start_node, visited):
+    visited[start_node] = True
+    print(start_node, end = ' ') #방문한 노드 출력
+
+    for i in graph[start_node]:
+        if not visited[i]:
+            dfs(graph, i, visited)
+
+
+from collections import deque
+
+def bfs(graph, start_node):
+    visited[start_node] = True
+    queue = deque([start_node])
+
+    while queue:
+        node = queue.popleft() #가장 아래에 있는 값 빼내기
+        print(node, end = ' ')
+        for i in graph[node]:
+            if not visited[i]:
+                queue.append(i) #queue에 값 넣기
+                visited[i] = True
+
+
+
+'''
+{메인}
+
+노드 방문 여부를 포함하는 리스트 visited를 초기화하고
+dfs와 bfs를 돌렸다.
+'''
+visited = [False] * (total_node + 1) #노드 개수가 8개라면 8번칸까지 필요하므로  0~8 즉, 9칸을 만듦.
+dfs(graph, start_node, visited)
+print()
+visited = [False] * (total_node + 1) #visited 리스트 다시 초기화
+bfs(graph, start_node)

eclir/BOJ/SILVER/[1920]수 찾기.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+'''
+{이분 탐색 재귀 함수}
+
+middle:중간값과 타겟의 크기를 비교하여 비교 범위를 줄여나간다.
+만약 타겟값이 array에 존재한다면 1을 반환하고
+그렇지 않다면 0을 반환한다.
+'''
+
+def binarySearch(array, target, left, right):
+    if left > right: #예외 처리. target값이 array에 없을 때 0을 반환.
+        return(0)
+    middle_idx = (left + right) // 2
+    middle = array[middle_idx]
+
+    #array는 오름차순으로 정렬된 상태. 중간값을 기준으로 비교할 범위를 새로 선정.       
+    if middle < target: 
+        return(binarySearch(array, target, middle_idx + 1, right))
+    elif middle > target:
+        return(binarySearch(array, target, left, middle_idx - 1))
+    else:
+        return (1)
+
+
+
+'''
+{입력}
+
+'''
+list_origin = []
+list_compare = []
+
+length_origin = int(input())
+list_origin = list(map(int, input().split()))
+list_origin.sort() #오름차순으로 정렬
+
+length_compare = int(input())
+list_compare = list(map(int, input().split()))
+
+
+
+'''
+{출력}
+
+
+'''
+for i in range(length_compare):
+    print(binarySearch(list_origin, list_compare[i], 0, length_origin - 1))

eclir/BOJ/SILVER/[2606]바이러스.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+'''
+{입력}
+
+첫째 줄 : 컴퓨터의 수, 둘쨰 줄 : 직접 연결되어 있는 컴퓨터 쌍의 수
+나머지 줄: (둘째 줄 수만큼) 한 쌍씩 직접 연결되어 있는 컴퓨터 번호
+
+
+'''
+import sys
+input = sys.stdin.readline
+
+total_node = int(input())
+node_pairs = int(input())    
+graph = [[] for _ in range(total_node + 1)] #딕셔너리 내부에 딕셔너리를 만듦
+for _ in range(node_pairs):
+    n, m = map(int, input().split())
+    graph[n].append(m)
+    graph[m].append(n)
+
+
+
+'''
+{dfs 함수(재귀) 정의}
+
+먼저 visited 리스트를 써서 노드를 재방문하지 않도록 했다.
+
+그리고 시작점(start_node)에서 한 번에 갈 수 있는 다른 노드들을 확인하는 for문을 돌렸다.
+for문 안에서 if조건을 만족시 그 노드로 이동하고(dfs 호출)
+호출한 dfs함수 안에서 다시 dfs함수를 호출하며. 갈 수 있는 끝까지 탐색한다.
+탐색이 종료되면 상위의 for문이 돌아간다.
+
+리턴값은 방문한 노드의 정보를 담고 있는 visited 리스트.
+'''
+def dfs(graph, start_node, visited):
+    visited[start_node] = True
+
+    for i in graph[start_node]:
+        if not visited[i]:
+            dfs(graph, i, visited)
+    return visited
+
+
+
+'''
+{메인}
+
+노드 방문 여부를 포함하는 리스트 visited를 초기화하고
+dfs를 돌렸다.
+dfs가 반환하는 visited 리스트에서 count함수로
+방문 노드의 개수를 추출하였다.(단, 첫번째 시작 노드는 제외)
+'''
+visited = [False] * (total_node + 1)
+print(dfs(graph, 1, visited).count(True) - 1)