1. 문제 설명 📌문제 링크가중치 양방향 그래프가 주어질 때, 출발지에서 도착지 까지 한번의 이동으로 가져갈 수 있는 물건의 최대 중량을 구하여라.2. 접근 방식 🗃️KEY WORD: Parametric Search, Binary_Search,DFS(1) 가중치 양방향 그래프를 인접리스트로 구현한다.(2) 이분탐색을 활용해, 한번에 옮길 수 있는 물건의 최대 중량을 구한다. (이분 탐색은 다음과 같이 진행 된다.)a. 문제에서 주어진 최대 중량과 최소 중량을 활용해 중앙값을 구한다.b. 해당 중앙값을 한 번에 옮길 수 있는 최대 중량이라 쳤을 때, 도착지까지 옮기는 게 가능한지 확인한다.c-1. 가능하다면 최소 중량을 현 중앙값 + 1 올려서, 다음에 구할 중앙값을 상향 조정 한다.c-2 .불가능하다..

1. 문제 설명 📌문제 설명2. 접근 방식 🗃️KEY WORD: BLACK-RED TREE, BST(Binary_Search_Tree)(0) BLACK-RED TREE 로 구현된 TreeSet을 활용한다.일반 BST일 때의 Depth를 저장하는 int [] depth 배열도 만든다.(1) TreeSet에 0과 N-1을 넣는다. (Null Pointer Exception 방지)depth[0]과 depth[N-1] 의 값은 -1을 넣는다. (계산에 영향을 주지 않기 위함)(2) TreeSet에 root 노드부터 끝노드까지 차례로 조회한다.조회했을 당시의 해당 노드보다 작으면서 최대값과 크면서 최소값인 노드가 무엇인지 구한다.(3) depth[현재 노드] = (2)에서 구한 둘 중 depth 값이 더 큰 ..

1. 문제 설명 📌문제 설명2. 접근 방식 🗃️KEY WORD : Binary Search, Parametric Search(1) 모든 지방 예산의 합 총 예산, 그대로 예산 책정 하고, 제일 컸던 지방 예산을 출력(2) 모든 지방 예산의 합 > 총 예산: 예산 최소값과 최대값 사이에서 이분 탐색을 통해, 모든 예산을 처리하면서 최대인 값을 찾아서 출력 (1) Parametric Search 쓰인 곳모든 예산을 처리할 수 있는 최대값 구하기 ➜f(d) = 예산 상한액이 d일 때, 이걸로 총 예산 M 내에서 전부 처리 가능한가? 여러 개위와 같이 최적화 문제를 결정 문제 여러개로 바꾸어 푼다.f(d) = true가 나오는 값 중 최대한 오른쪽에 있는 값을 구하면 답이다. (즉 f(d) = true가..

1. 문제 설명 📌문제 링크문제x 중심선 위에 n개의 Thread가 존재한다. $T_{i}$라 불리는 i번째 Thread의 길이는 $l_{i}$와 해당 Thread의 시작 지점 위치인 $x_{i}$로 나타내어 진다. 두 변수 모두 Integer 이다. 우리는 각각의 Thread 마다 매듭을 짓고 싶어 한다. 매듭의 위치 또한 반드시 Integer여야 한다. 매듭은 Thread 안의 어느 지점에서든 상관 없이 만들어질 수 있고, Thread의 길이가 매듭에 의해 줄어들지 않는다고 가정한다. 당신은 또한 어떠한 Thread도 또 다른 Thread에 의해 완전히 포함되어지지 않는다고 가정한다. 어떤 의미냐면, $x_j$ 우리는 가장 가깝게 인접한 두 매듭 사이의 거리를 가능한 한 크게 만들기 위해서 각 Th..

1. 슬라이딩 단조 큐란 무엇인가요?슬라이딩 단조 큐란, DECK을 활용해 구현한 슬라이딩 윈도우로, 슬라이딩 윈도우 구간 내의 최소값, 최대값을 O(1)에 찾기 위해 고안한 구현체이다. 단조라는 이름이 붙은 이유는, 구간 내 최소값을 찾고 싶을 경우, Deck 내부 원소들이 오름차순으로 유지되고, 구간 내 최대값이 찾고 싶은 경우 내림차순으로 유지되기 때문이다.사실 내가 만든 이름이다...😂슬라이딩 윈도우 심화 문제를 풀면서, 슬라이딩 윈도우를 Deck으로 구현한 형태가 꾸준히 나오는데, 인터넷 여기 저기 찾아봐도, 형태만 있을 뿐 이것의 제대로 된 이름이 없었다.따라서 정식 명칭은 아니지만! 설명의 편의를 위해 앞으로 현 구간 내의 최소값과 최대값을 찾기 위해 Deck으로 구현한 슬라이딩 윈도우를 ..

0. 그래프 탐색의 기본인 DFS와 BFS그래프 탐색이란 무엇인가?그래프 탐색이란, 정점과 간선으로 이루어진 그래프에서 특정 정점을 선택하고, 해당 정점에서 인접한 정점을 방문하는 것을 말한다. 이러한 정점 방문 방법에는 크게 2가지가 있는데, 이것이 앞으로 살펴볼 DFS와 BFS이다.우리는 위의 그래프를 예시로 사용하며 하나씩 이해해 보겠다.1. DFSDFS는 Depth First Search의 약자로 깊이 우선 탐색을 뜻한다. 말 그대로 방문하기로 정한 인접 정점의 최대 깊이까지 탐색을 마친 후, 다음 인접 정점을 확인하는 것이다. 알고리즘 논리는 다음과 같다.(1) 현재 정점과 인접한 정점을 방문한다.(2) 방문한 정점에서 아직 방문하지 않은 정점이 있다면 방문하지 않은 정점을 모두 방문할 때까지 ..

1. 문제 설명 📌문제 링크최소한으로 플러그 빼는 횟수 세라! (다시 꽂는 횟수는 세지 마라!)2. 접근 방식 🗃️KEY WORD: GREEDY ALGORITHM(0) 사전 세팅: 멀티탭을 나타내는 SET, 각 전자 기기의 현재 조회 중인 위치 기준 가장 가까운 index를 나타내는 QUEUE[전자기기 번호], 명령 순서를 나태는 ORDER[]를 미리 구현해둔다.(1) QUEUE[] 채우기: 앞서 말했다시피, index는 각 기기의 번호이고, 배열마다 자신만의 큐를 가지고 있다. 큐에는 해당 index 번호 기기가 나온 index를 만날 때마나 삽입한다. 이렇게 되면, 큐의 front에는 가장 처음 조우한 index가 적혀 있을 것이다.(2) SET(멀티탭) 채우기: 멀티탭을 나타내는 SET을 채운다..

1. 문제 설명 📌✨ 문제 링크 ✨문제 설명이 꽤 직관적이다. 다만 내가 한 번에 이해하지 못한 부분이 있어, 그에 대한 부연 설명을 하고 다음 장으로 넘어가겠다.교준이는 i번 공장에서 정확하게 Ai개의 라면을 구매하고자 한다(1 ≤ i ≤ N).문제의 입력으로 일련의 데이터가 공백으로 구분되어 주어지는데, 해당 데이터의 index = 공장, value = 해당 공장에서 사야할 라면의 개수 라는 뜻이다.2. 접근 방식 🗃️KEY WORD: DP(가) 문제에서 주어진 3가지 방법을 숙지한다.i번 공장에서 라면을 하나 구매한다(1 ≤ i ≤ N). 이 경우 비용은 3원이 든다.i번 공장과 (i+1)번 공장에서 각각 라면을 하나씩 구매한다(1 ≤ i ≤ N-1). 이 경우 비용은 5원이 든다.i번 공장과 ..