Super Kawaii Cute Cat Kaoani
๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

Algorithm/Python

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[Python] ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ์Šค - ํŠœํ”Œ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/64065 ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ์Šค ์ฝ”๋“œ ์ค‘์‹ฌ์˜ ๊ฐœ๋ฐœ์ž ์ฑ„์šฉ. ์Šคํƒ ๊ธฐ๋ฐ˜์˜ ํฌ์ง€์…˜ ๋งค์นญ. ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ์Šค์˜ ๊ฐœ๋ฐœ์ž ๋งž์ถคํ˜• ํ”„๋กœํ•„์„ ๋“ฑ๋กํ•˜๊ณ , ๋‚˜์™€ ๊ธฐ์ˆ  ๊ถํ•ฉ์ด ์ž˜ ๋งž๋Š” ๊ธฐ์—…๋“ค์„ ๋งค์นญ ๋ฐ›์œผ์„ธ์š”. programmers.co.kr ๐Ÿ’ก ์•„์ด๋””์–ด ๋ฌธ์ž์—ด ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ธฐ },{ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์Šฌ๋ผ์ด์‹ฑํ•˜๊ธฐ , ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์Šฌ๋ผ์ด์‹ฑํ•˜๊ธฐ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ๊ธธ์ด ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์˜ค๋ฆ„์ฐจ์ˆœ ์ •๋ ฌ ์ •๋‹ต ๋ฐฐ์—ด์— ํ•˜๋‚˜์”ฉ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ผ€์ด์Šค s = "{{4,2,3},{3},{2,3,4,1},{2,3}}" result = [3, 2, 4, 1] ๐Ÿ”Ž ํ’€์ด def solution(s): answer = [] ### ๋ฌธ์ž์—ด ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ธฐ ### s1 = s.lstrip('{').rstri..
[Python] DFS ๊นŠ์ด ์šฐ์„  ํƒ์ƒ‰ ๐Ÿ”Ž DFS (Depth-First Search) ๊นŠ์ด ์šฐ์„  ํƒ์ƒ‰, ๊ทธ๋ž˜ํ”„์—์„œ ๊นŠ์€ ๋ถ€๋ถ„์„ ์šฐ์„ ์ ์œผ๋กœ ํƒ์ƒ‰ํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ๊ธฐ๋ณธ ๊ตฌ์กฐ ๋…ธ๋“œ(node)์™€ ๊ฐ„์„ (edge)๋กœ ํ‘œํ˜„ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ํƒ์ƒ‰ ํ•˜๋‚˜์˜ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์‹œ์ž‘์œผ๋กœ ๋‹ค์ˆ˜์˜ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜๋Š” ๊ฒƒ ๋‘ ๋…ธ๋“œ๊ฐ€ ๊ฐ„์„ ์œผ๋กœ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด โžก ๋‘ ๋…ธ๋“œ๋Š” ์ธ์ ‘ํ•˜๋‹ค ๊ทธ๋ž˜ํ”„๋ฅผ ํ‘œํ˜„ํ•˜๋Š” 2๊ฐ€์ง€ ๋ฐฉ์‹ ์ธ์ ‘ ํ–‰๋ ฌ (Adjacency Matrix) : 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์—ฐ๊ฒฐ ๊ด€๊ณ„ ํ‘œํ˜„ ์ธ์ ‘ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ (Adjacency List) : ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋กœ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์—ฐ๊ฒฐ ๊ด€๊ณ„ ํ‘œํ˜„ ์ธ์ ‘ ํ–‰๋ ฌ ๋ฐฉ์‹ 2์ฐจ์› ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋กœ ๊ตฌํ˜„ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ์žˆ์ง€ ์•Š๋Š” ๋…ธ๋“œ๋ผ๋ฆฌ๋Š” ๋ฌดํ•œ์˜ ๋น„์šฉ (999999999 ๋“ฑ์˜ ํฐ ๊ฐ’์œผ๋กœ ์ดˆ๊ธฐํ™”) INF = 99999999 graph = [ [0, 7, 5], [7, 0, INF], [5..
[Python] ์žฌ๊ท€ํ•จ์ˆ˜ ๐Ÿ’ก ์žฌ๊ท€ํ•จ์ˆ˜๋ž€? ์ž๊ธฐ ์ž์‹ ์„ ๋‹ค์‹œ ํ˜ธ์ถœํ•˜๋Š” ํ•จ์ˆ˜ def recursive_function(): print('์žฌ๊ท€ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ํ˜ธ์ถœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.') recursive_function() recursive_function() '์žฌ๊ท€ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ํ˜ธ์ถœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค' ๋ผ๋Š” ๋ฌธ์ž์—ด์„ ๋ฌดํ•œํžˆ ํ˜ธ์ถœํ•œ๋‹ค. โœ”๏ธ ์žฌ๊ท€ํ•จ์ˆ˜์˜ ์ข…๋ฃŒ ์กฐ๊ฑด ์žฌ๊ท€ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋ฌธ์ œ ํ’€์ด์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•  ๋•Œ๋Š” ์žฌ๊ท€ ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์–ธ์ œ ๋๋‚  ์ง€, ์ข…๋ฃŒ ์กฐ๊ฑด์„ ๊ผญ ๋ช…์‹œํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. def recursive_function(i): if i == 100 : return print(i, '๋ฒˆ์งธ ์žฌ๊ท€ ํ•จ์ˆ˜์—์„œ', i + 1, '๋ฒˆ์งธ ์žฌ๊ท€ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ํ˜ธ์ถœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.') recursive_function(i + 1) print(i, '๋ฒˆ์งธ ์žฌ๊ท€ ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์ข…๋ฃŒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.') recursive_function(1) ์ปด..
[Python] ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ - ์Šคํƒ, ํ ๐Ÿ’ก ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋ž€? ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ‘œํ˜„ํ•˜๊ณ  ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ตฌ์กฐ. ๊ทธ ์ค‘ ์Šคํƒ๊ณผ ํ๋Š” ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ์˜ ๊ฐœ๋…์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ์˜ ๋‘ ํ•ต์‹ฌ์ ์ธ ํ•จ์ˆ˜๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋œ๋‹ค. โœ… ์‚ฝ์ž… (Push) : ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์‚ฝ์ž…ํ•œ๋‹ค. โœ… ์‚ญ์ œ (Pop) : ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์‚ญ์ œํ•œ๋‹ค. โœ๏ธ ์Šคํƒ Stack โœ”๏ธ ์„ ์ž…ํ›„์ถœ (First In Last Out) โœ”๏ธ ๋ฐ•์Šค ์Œ“๊ธฐ โžก๏ธ ์•„๋ž˜์— ์žˆ๋Š” ๋ฐ•์Šค๋ฅผ ์น˜์šฐ๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ ์œ„์— ์žˆ๋Š” ๋ฐ•์Šค๋ฅผ ๋จผ์ € ๋‚ด๋ ค์•ผ ํ•œ๋‹ค. ์ดˆ๊ธฐ๋‹จ๊ณ„ ์‚ฝ์ž… (5) 5 ์‚ฝ์ž… (2) 5 2 ์‚ฝ์ž… (3) 5 2 3 ์‚ญ์ œ 5 2 ์‚ฝ์ž… (7) 5 2 7 ์‚ญ์ œ 5 2 ํŒŒ์ด์ฌ ์ฝ”๋“œ stack = [] stack.append(5) stack.append(2) stack.append(3) stack.pop() stack.append(7) stack.pop() print(stack)..
[Python] BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๐Ÿ’ก BFS BFS(Breadth First Search : ๋„ˆ๋น„ ์šฐ์„  ํƒ์ƒ‰) ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์€ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋งํ•ด ๊ฐ€๊นŒ์šด ๋…ธ๋“œ๋ถ€ํ„ฐ ํƒ์ƒ‰ ํ ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ •์„ ์ธ์ ‘ํ•œ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๋ฐ˜๋ณต์ ์œผ๋กœ ํ์— ๋„ฃ๋„๋ก ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์ž‘์„ฑํ•˜๋ฉด ์ž์—ฐ์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ ๋จผ์ € ๋“ค์–ด์˜จ ๊ฒƒ์ด ๋จผ์ € ๋‚˜๊ฐ€๊ฒŒ ๋˜์–ด ๊ฐ€๊นŒ์šด ๋…ธ๋“œ๋ถ€ํ„ฐ ํƒ์ƒ‰ ์ง„ํ–‰ ๐Ÿ’ก ๋™์ž‘ ๋ฐฉ์‹ ํƒ์ƒ‰ ์‹œ์ž‘ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ํ์— ์‚ฝ์ž…ํ•˜๊ณ  ๋ฐฉ๋ฌธ ์ฒ˜๋ฆฌ ํ์—์„œ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๊บผ๋‚ด ํ•ด๋‹น ๋…ธ๋“œ์˜ ์ธ์ ‘ ๋…ธ๋“œ ์ค‘์—์„œ ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜์ง€ ์•Š์€ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ํ์— ์‚ฝ์ž…ํ•˜๊ณ  ๋ฐฉ๋ฌธ์ฒ˜๋ฆฌ 2๋ฒˆ์˜ ๊ณผ์ •์„ ๋” ์ด์ƒ ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์—†์„ ๋•Œ๊นŒ์ง€ ๋ฐ˜๋ณต ๐Ÿ’ก ํŒŒ์ด์ฌ ์ฝ”๋“œ from collections import deque # BFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๊ตฌํ˜„ def bfs(graph, start, visited): queue = deque([start]) # ์‹œ์ž‘ ๋…ธ๋“œ ํ์— ๋„ฃ๊ณ  ..
[Python] ์ด์ง„ ํƒ์ƒ‰ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๐Ÿ’ก ์ด์ง„ ํƒ์ƒ‰ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์ˆœ์ฐจ ํƒ์ƒ‰ : ์•ž์—์„œ๋ถ€ํ„ฐ ํ•˜๋‚˜์”ฉ ํ™•์ธ. ์ด์ง„ ํƒ์ƒ‰ : ์ •๋ ฌ๋˜์–ด ์žˆ๋Š” ๋ฆฌ์ŠคํŠธ์—์„œ ํƒ์ƒ‰ ๋ฒ”์œ„ ์ ˆ๋ฐ˜์”ฉ ์ขํ˜€๊ฐ€๋ฉด์„œ ํƒ์ƒ‰. ์‹œ์ž‘์ , ๋์ , ์ค‘๊ฐ„์  ์ด์šฉ. โœ”๏ธ์˜ˆ์‹œ [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]์—์„œ 4 ์ฐพ๊ธฐ 1. ์‹œ์ž‘์ [0], ๋์ [9], ์ค‘๊ฐ„์ [4] (์†Œ์ˆ˜์  ์ดํ•˜ ์ œ๊ฑฐ) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 [0] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] ์ค‘๊ฐ„์  ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์™ผ์ชฝ์„ ํƒ์ƒ‰ํ• ์ง€, ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์„ ํƒ์ƒ‰ํ• ์ง€ ๊ณ ๋ฅด๊ธฐ : ์ฐพ๋Š” ๊ฐ’ 4๊ฐ€ 8๋ณด๋‹ค ์ž‘๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์™ผ์ชฝ์œผ๋กœ 2. ์‹œ์ž‘์ [0], ๋์ [3], ์ค‘๊ฐ„์ [1] 0 2 4 6 [0] [1] [2] [3] ์ฐพ๋Š” ๊ฐ’ 4๊ฐ€ ์ค‘๊ฐ„๊ฐ’ 2๋ณด๋‹ค ํฌ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์œผ๋กœ 3. ์‹œ์ž‘์ [2], ๋์ [3],..
[Python] ์„ฑ์  ํ‰๊ท  - ์ฝ”๋”ฉํ…Œ์ŠคํŠธ ๋ฌธ์ œ Softeer ์—ฐ์Šต๋ฌธ์ œ : https://softeer.ai/practice/6294 ๐Ÿงท ๋ฌธ์ œ N๋ช…์˜ ํ•™์ƒ๋“ค์˜ ์„ฑ์ ์ด ํ•™๋ฒˆ์ˆœ์„œ๋Œ€๋กœ ์ฃผ์–ด์กŒ๋‹ค. ํ•™๋ฒˆ ๊ตฌ๊ฐ„ [A, B]๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์กŒ์„ ๋•Œ ์ด ํ•™์ƒ๋“ค ์„ฑ์ ์˜ ํ‰๊ท ์„ ๊ตฌํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ์ž‘์„ฑํ•˜๋ผ. ๐Ÿงท ์ œ์•ฝ์กฐ๊ฑด 1 ≤ N < 10^6 ์ธ ์ •์ˆ˜ 1≤K < 10^4 ์ธ ์ •์ˆ˜ 1 ≤Si < 100 ์ธ ์ •์ˆ˜ 1 ≤ Ai ≤ Bi < N ๐Ÿงท ์ž…๋ ฅํ˜•์‹ ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ์ค„์— ํ•™์ƒ ์ˆ˜ N๊ณผ ๊ตฌ๊ฐ„ ์ˆ˜ K๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์ค„์—๋Š” ํ•™์ƒ์˜ ์„ฑ์  Si(1≤i≤N)๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. i + 2 (1≤i≤K)๋ฒˆ์งธ ์ค„์—๋Š” 1๋ฒˆ ์งธ ๊ตฌ๊ฐ„ Ai, Bi๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. ๐Ÿงท ์ถœ๋ ฅํ˜•์‹ i๋ฒˆ์งธ ์ค„์— i๋ฒˆ์งธ ๊ตฌ๊ฐ„์˜ ์„ฑ์ ํ‰๊ท (์†Œ์ˆ˜์…‹์งธ์ž๋ฆฌ์—์„œ ๋ฐ˜์˜ฌ๋ฆผ)์„ ์ถœ๋ ฅํ•œ๋‹ค. ์ฐจ์ด๊ฐ€ 0.01์ดํ•˜์ด๋ฉด ์ •๋‹ต์œผ๋กœ..
[Python] ์ •๋ ฌ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ - ์„ ํƒ, ์‚ฝ์ž…, ํ€ต, ๊ณ„์ˆ˜ ๐Ÿ’ก ์„ ํƒ ์ •๋ ฌ (Selection Sort) ์ฒ˜๋ฆฌ๋˜์ง€ ์•Š์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ค‘์—์„œ ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์„ ํƒํ•ด ๋งจ ์•ž์— ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ๋ฐ”๊พผ๋‹ค. ์ฒ˜๋ฆฌ๋˜์ง€ ์•Š์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ค‘ ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋งจ ์•ž ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ๋ฐ”๊ฟˆ ์ด๋Ÿฌํ•œ ๊ณผ์ • ๋ฐ˜๋ณต (๋งˆ์ง€๋ง‰ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜์ง€ ์•Š์•„๋„ ๋œ๋‹ค) ํƒ์ƒ‰ ๋ฒ”์œ„๋Š” ์ ์  ์ค„์–ด๋“ ๋‹ค. ๋งค๋ฒˆ ์„ ํ˜• ํƒ์ƒ‰ํ•œ๋‹ค. ๋ณต์žก๋„ O(N^2) : n๋ฒˆ ๋งŒํผ ๊ฐ€์žฅ ์ž‘์€ ์ˆ˜๋ฅผ ์ฐพ์•„์„œ ๋งจ ์•ž์œผ๋กœ ๋ณด๋‚ธ๋‹ค. n + (n-1) + (n-2) = (n^2 +n - 2) / 2 ๐Ÿงท ๊ตฌํ˜„ ๊ณผ์ • array = [๋ฆฌ์ŠคํŠธ] for : ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ๊ธธ์ด๋งŒํผ for : i๋ถ€ํ„ฐ 0๊นŒ์ง€ 1์”ฉ ์ค„๋ฉด์„œ if : ํ˜„์žฌ ์›์†Œ๊ฐ€ ์•ž์˜ ์›์†Œ๋ณด๋‹ค ์ž‘๋‹ค๋ฉด : ์„œ๋กœ ๋ฐ”๊ฟˆ else : break print(๋ฆฌ์ŠคํŠธ) ๐Ÿงท ํŒŒ์ด์ฌ ์ฝ”๋“œ array = [7, 5, 9, 0, 3, 1,..
[Python] DFS ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๐Ÿ’ก DFS DFS(๊นŠ์ด์šฐ์„ ํƒ์ƒ‰)๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ๋ชจ๋“  ์ •์ ์„ ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ํ•œ ์ •์ ์—์„œ ์‹œ์ž‘ํ•˜์—ฌ ๋‹ค์Œ ๋ถ„๊ธฐ๋กœ ๋„˜์–ด๊ฐ€๊ธฐ ์ „์— ํ•ด๋‹น ๋ถ„๊ธฐ๋ฅผ ์™„์ „ํžˆ ํƒ์ƒ‰ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹ ๐Ÿ’ก ๋™์ž‘ ๊ณผ์ • ํƒ์ƒ‰ ์‹œ์ž‘ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์Šคํƒ์— ์‚ฝ์ž…ํ•˜๊ณ  ๋ฐฉ๋ฌธ ์ฒ˜๋ฆฌ ํ•œ๋‹ค. ์Šคํƒ์˜ ์ตœ์ƒ๋‹จ ๋…ธ๋“œ์— ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜์ง€ ์•Š์€ ์ธ์ ‘ ๋…ธ๋“œ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๋ฉด ๊ทธ ์ธ์ ‘ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์Šคํƒ์— ๋„ฃ๊ณ  ๋ฐฉ๋ฌธ ์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ํ•œ๋‹ค. ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜์ง€ ์•Š์€ ์ธ์ ‘ ๋…ธ๋“œ๊ฐ€ ์—†์œผ๋ฉด ์Šคํƒ์—์„œ ์ตœ์ƒ๋‹จ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๊บผ๋‚ธ๋‹ค. 2๋ฒˆ์˜ ๊ณผ์ •์„ ๋” ์ด์ƒ ์ˆ˜ํ–‰ํ•  ์ˆ˜ ์—†์„ ๋•Œ ๊นŒ์ง€ ๋ฐ˜๋ณตํ•œ๋‹ค. ๐Ÿ’ก ํŒŒ์ด์ฌ ์ฝ”๋“œ # DFS ํ•จ์ˆ˜ ๊ตฌํ˜„ def dfs(graph, v, visited): visited[v] = True # ํ˜„์žฌ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ๋ฐฉ๋ฌธ ์ฒ˜๋ฆฌ print(v, end = ' ') # ๋ฐฉ๋ฌธํ•œ ๋…ธ๋“œ ์ถœ๋ ฅ # ํ˜„์žฌ ๋…ธ๋“œ์™€ ์—ฐ๊ฒฐ๋œ ๋‹ค๋ฅธ ๋…ธ๋“œ๋ฅผ ์žฌ๊ท€์ ์œผ๋กœ ๋ฐฉ๋ฌธ for..
[Python] 1์ด ๋  ๋•Œ๊นŒ์ง€ (๊ทธ๋ฆฌ๋”” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜) ๐Ÿ’ก ๋ฌธ์ œ ์„ค๋ช…. • ์–ด๋– ํ•œ ์ˆ˜ N์ด 1์ด ๋  ๋•Œ๊นŒ์ง€ ๋‹ค์Œ์˜ ๋‘ ๊ณผ์ • ์ค‘ ํ•˜๋‚˜๋ฅผ ๋ฐ˜๋ณต์ ์œผ๋กœ ์„ ํƒํ•˜์—ฌ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋ ค๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹จ, ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์—ฐ์‚ฐ์€ N์ด K๋กœ ๋‚˜๋ˆ„์–ด ๋–จ์–ด์งˆ ๋•Œ๋งŒ ์„ ํƒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. N์—์„œ 1์„ ๋บ๋‹ˆ๋‹ค. N์„ K๋กœ ๋‚˜๋ˆ•๋‹ˆ๋‹ค. • ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด N์ด 17, K๊ฐ€ 4๋ผ๊ณ  ๊ฐ€์ •ํ•ฉ์‹œ๋‹ค. ์ด๋•Œ 1๋ฒˆ์˜ ๊ณผ์ •์„ ํ•œ ๋ฒˆ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋ฉด N์€ 16์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ดํ›„์— 2๋ฒˆ์˜ ๊ณผ์ •์„ ๋‘ ๋ฒˆ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋ฉด N์€ 1์ด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฒฐ๊ณผ์ ์œผ๋กœ ์ด ๊ฒฝ์šฐ ์ „์ฒด ๊ณผ์ •์„ ์‹คํ–‰ํ•œ ํšŸ์ˆ˜๋Š” 3์ด ๋ฉ๋‹ˆ ๋‹ค. ์ด๋Š” N์„ 1๋กœ ๋งŒ๋“œ๋Š” ์ตœ์†Œ ํšŸ์ˆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. • N๊ณผ K๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ N์ด 1์ด ๋  ๋•Œ๊นŒ์ง€ 1๋ฒˆ ํ˜น์€ 2๋ฒˆ์˜ ๊ณผ์ •์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์ตœ์†Œ ํšŸ์ˆ˜๋ฅผ ๊ตฌํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ์ž‘์„ฑํ•˜์„ธ์š”. ๐Ÿ’ก ๋ฌธ์ œ ์กฐ๊ฑด. ๋‚œ์ด๋„ ๐ŸŸขโšช๏ธโšช๏ธ | ํ’€์ด ์‹œ๊ฐ„ 15๋ถ„ | ์‹œ๊ฐ„์ œํ•œ 2์ดˆ | ๋ฉ”..

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