https://www.acmicpc.net/problem/1149

 

1149번: RGB거리

첫째 줄에 집의 수 N(2 ≤ N ≤ 1,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 각 집을 빨강, 초록, 파랑으로 칠하는 비용이 1번 집부터 한 줄에 하나씩 주어진다. 집을 칠하는 비용은 1,000보다 작거나

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문제 해결을 위한 과정

이 문제 역시 전형적인 dp 즉 다이내믹 프로그래밍으로 해결할 수 있는 문제였습니다.

이해하기 쉽게 그림으로 그리면 다음과 같습니다. 간략하게 예시 1에 대해서 살펴봅시다.

먼저 3행 3열 이면서 int(1e9)으로 이루어진 이차원 리스트 dp는 다음과 같습니다.

 

그 후 0행에 예제의 정보들을 넣어주면 다음과 같습니다.

그 후 같은 열을 제외한 값을 더한 후 min값을 넣어주면 다음과 같습니다.

0행 1열에 대해서는 다음과 같습니다.

이러한 방식에 대해서 반복해나가면 쉽게 해결할 수 있습니다. 


소스코드 - python
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= int(input())
data = []
for _ in range(n):
  a, b, c = map(int, input().split())
  data.append((a, b, c))
 
dp = [[int(1e9)] * 3 for _ in range(n)]
a, b, c = data[0]
dp[0][0= a; dp[0][1= b; dp[0][2= c
 
for i in range(n-1):
  for j in range(3):
    for k in range(3):
      if j == k:
        continue
      else:
        dp[i+1][k] = min(dp[i+1][k], dp[i][j]+data[i+1][k])
 
print(min(dp[n-1]))
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소스코드 - c++
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#include <bits/stdc++.h>
#define MAX 1001
using namespace std;
 
int main(void) {
  int n;
  scanf("%d"&n);
 
  int house[MAX][3];
  for(int i = 0; i < n; i++) {
    for (int j = 0; j < 3; j++) {
      scanf("%d"&house[i][j]);
    }
  }
 
  long long dp[MAX][3];
 
  fill(&dp[0][0], &dp[MAX-1][3], 1e9);
  dp[0][0= house[0][0];
  dp[0][1= house[0][1];
  dp[0][2= house[0][2];
 
  for(int i = 0; i < n-1; i++) {
    for (int j = 0; j < 3; j++) {
      for (int k = 0; k < 3; k++) {
        if (j == k)
          continue;
        else
          dp[i+1][k] = min(dp[i+1][k], dp[i][j] + house[i+1][k]);
      }
    }
  }
 
  long long minValue = 1e9;
  for (int i = 0; i < 3; i++) {
    if(minValue > dp[n-1][i])
      minValue = dp[n-1][i];
  }
  printf("%lld", minValue);
  return 0;
}
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위의 코드는 언뜻보면 O(n^3)인 것처럼 보이지만 사실상 두 번째, 세 번째 루프가 3까지 반복하므로 시간 복잡도가 O(n^3)이 아닌 것을 알 수 있습니다. 따라서 시간 초과 판정을 받지 않고 해결할 수 있습니다.

 

https://www.acmicpc.net/problem/11053

 

11053번: 가장 긴 증가하는 부분 수열

수열 A가 주어졌을 때, 가장 긴 증가하는 부분 수열을 구하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어, 수열 A = {10, 20, 10, 30, 20, 50} 인 경우에 가장 긴 증가하는 부분 수열은 A = {10, 20, 10, 30, 20, 50} 이

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문제 해결을 과정

이 문제의 경우 기존에 비슷한 문제를 포스팅 한게 있어서 그것으로 대체 하도록 하겠습니다.

https://bgspro.tistory.com/33?category=981927 

 

가장 긴 증가하는 부분 수열 - Longest Increasing Subsequence (Python)

개념 가장 긴 증가하는 부분 수열 다시 말하면 LIS라고도 하는 이것은 다이나믹 프로그래밍 기법 중에 하나입니다. 말 그대로 어떤 수열이 주어졌을 때 해당하는 수열에서 오름차순 혹은 내림차

bgspro.tistory.com


 

 

https://www.acmicpc.net/problem/2579

 

2579번: 계단 오르기

계단 오르기 게임은 계단 아래 시작점부터 계단 꼭대기에 위치한 도착점까지 가는 게임이다. <그림 1>과 같이 각각의 계단에는 일정한 점수가 쓰여 있는데 계단을 밟으면 그 계단에 쓰여 있는 점

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문제 해결을 위한 과정

이 문제를 해결하는데 있어서 가장 중요한 것은 마지막 계단을 밟아야 한다는 것이며 첫번째 계단을 밟지 않아도 된다는 것 입니다. 문제의 규칙에 따르면 다음과 같습니다.

  1. 계단은 한 번에 한 계단씩 또는 두 계단씩 오를 수 있다. 즉, 한 계단을 밟으면서 이어서 다음 계단이나, 다음 다음 계단으로 오를 수 있다.
  2. 연속된 세 개의 계단을 모두 밟아서는 안 된다. 단, 시작점은 계단에 포함되지 않는다.
  3. 마지막 도착 계단은 반드시 밟아야 한다.

먼저 계단이 한개일때 최대 점수는 다음과 같습니다.

첫 번째 계단이자 마지막 계단을 밟는 경우 -> 10점

 

계단이 두개일때 최대 점수는 다음과 같습니다.

첫 번째 계단과 마지막 계단을 밟는 경우 ->10 + 20점

 

계단이 세개일때 최대 점수는 다음과 같습니다.

두번째 계단과 마지막 계단을 밟는 경우 -> 20 + 15점

 

계단이 네개일때 최대 점수는 다음과 같습니다.

첫번째 계단과 두번째 계단 및 네번째 계단을 밟는 경우 -> 10 + 20 + 25점

 

다만 세번째 부터 다음과 같은 규칙이 적용되는것을 알 수 있습니다. (단, 마지막 계단이 n번째 일때)

최대의 점수 = max(n번째 계단 + n-2번째 까지의 최대 점수, n번째 계단 + n-1번째 계단 n-3번째 까지의 최대 점수)

이를 소스코드로 표현하면 다음과 같습니다.


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= int(input())
data = [0* 301
for i in range(n):
    data[i] = int(input())
 
 
dp = [0* 301
dp[0= data[0]
dp[1= data[0+ data[1]
dp[2= max(data[2+ data[1], data[2+ data[0])
for i in range(3, n+1):
  dp[i] = max(data[i] + data[i-1+ dp[i-3], data[i] + dp[i-2])
 
print(dp[n-1])
 
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https://www.acmicpc.net/problem/1003

 

1003번: 피보나치 함수

각 테스트 케이스마다 0이 출력되는 횟수와 1이 출력되는 횟수를 공백으로 구분해서 출력한다.

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문제 해결을 위한 과정

이 문제의 경우 0을 호출하는 횟수, 1을 호출하는 횟수에 관한 것입니다. dp는 우선 n에 따른 결괏값을 나열한 뒤 규칙성을 파악하는 것이 가장 중요합니다. 따라서 n에 따른 규칙성을 파악해 보겠습니다. N의 값에 따른 0이 출력되는 횟수, 1이 출력되는 수를 표로 정리하면 다음과 같습니다.

4를 예시로 들어보면 다음의 그림과 같습니다.

위의 그림과 표에서 볼 수 있듯 fibonacci(4) 는 0을 2회 출력, 1을 3회 출력하는 것을 확인할 수 있다.

위의 표를 잘 살펴 보면 N >= 2일 때의 0, 1의 출력 횟수는 각각 N-1, N-2의 0, 1의 출력 횟수의 합인 것을 알 수 있다.

즉 이러한 규칙성을 가지고 문제를 해결하면 다음과 같다.


소스코드
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tc = int(input())
data = []
for i in range(tc):
  data.append(int(input()))
 
zeroCount = [10]
oneCount = [01]
 
for i in range(241):
  zeroCount.append(zeroCount[i-1+ zeroCount[i-2])
  oneCount.append(oneCount[i-1+ oneCount[i-2])
 
for i in range(tc):
  print(zeroCount[data[i]], oneCount[data[i]])
cs

https://www.acmicpc.net/problem/1463

 

1463번: 1로 만들기

첫째 줄에 1보다 크거나 같고, 106보다 작거나 같은 정수 N이 주어진다.

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문제 해결을 위한 과정

이 문제의 경우 전형적인 Dynamic programming 방식으로 풀 수 있는 문제입니다. 풀이 역시 정형화되어있기 때문에 쉽게 해결할 수 있습니다. 

문제에서 정수 X에 사용할 수 있는 연산은 다음과 같이 3가지라고 합니다.

 

1. X가 3으로 나누어 떨어지면, 3으로 나눈다.

2. X가 2로 나누어 떨어지면, 2로 나눈다.

3. 1을 뺀다.

즉 이 문제는 먼저 문제에서 주어진 대로 10^6크기의 dp라는 리스트를 만든 후 INF로 초기화해줍니다. 그 후 dp[0], dp[1]은 0으로 재정의 해줍니다. (1로 만드는 것이므로 1은 이미 1이기 때문에 0번의 연산이 필요하므로) 그 후 반복문으로 차근차근 조회해나가면서 1을 빼는 방법, 2를 나누는 방법, 3을 나누는 방법의 필요한 최솟값을 구해주면 됩니다. 

예시에서 보여준 10의 경우를 살펴보겠습니다. 즉 필요한 식은 다음과 같습니다.

min(dp[i-1]+1, dp[i//2]+1, dp[i//3]+1)


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= int(input())
INF = int(1e9)
 
dp = [INF] * (1+n)
dp[0= 0
dp[1= 0
 
for i in range(2, n+1):
  dp[i] = dp[i-1+ 1
  if i % 2 == 0:
    dp[i] = min(dp[i], dp[i//2+ 1)
  if i % 3 == 0:
    dp[i] = min(dp[i], dp[i//3+ 1)
 
print(dp[n])
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개념

가장 긴 증가하는 부분 수열 다시 말하면 LIS라고도 하는 이것은 다이나믹 프로그래밍 기법 중에 하나입니다. 말 그대로 어떤 수열이 주어졌을 때 해당하는 수열에서 오름차순 혹은 내림차순으로 가장 긴 증가하는 부분의 숫자가 몇 개가 존재하는지를 카운트하는 알고리즘입니다. 예시와 함께 알아보겠습니다.

 

array = [10, 20, 10, 30, 20, 50]일때 가장 긴 증가하는 부분의 숫자를 출력하시오 라는 문제가 있다고 가정하면 10, 20, 30, 50 즉 4가 정답입니다. 이중 for문이 있다면 쉽게 해결할 수 있습니다. array의 길이만큼의 리스트 dp를 1로 초기화한 후 이중 for문으로 조회하면서 해당하는 값에 1을 더한 값과 원래 값의 max값을 넣어주면 되는 것입니다.

소스코드는 다음과 같습니다.


소스코드
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arr = [102010302050]
= len(arr)
dp = [1* n
 
for i in range(1, n):
  for j in range(i):
    if arr[j] < arr[i]:
      dp[i] = max(dp[i], dp[j]+ 1)
 
print(dp)
print(max(dp))
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