🔗 [1차] 뉴스 클러스터링 import java.util.*;class Solution { public int solution(String str1, String str2) { String []arr1=toArr(str1); String []arr2=toArr(str2); int sum= 0;//합집합 개수 int cross=0;//교집합 개수 double answer=0; Mapmap1=new HashMap(); Mapmap2=new HashMap(); for(int i=0;ilist=new ArrayList(); int i=0; while(true){ ..
🔗 배달import java.util.*;class Solution { public int solution(int N, int[][] road, int K) { // 그래프를 인접 리스트 형태로 초기화 List> graph = new ArrayList(); for (int i = 0; i ()); } for (int[] r : road) { int a = r[0], b = r[1], c = r[2]; graph.get(a).add(new int[] { b, c });//도착 노드, 시간 graph.get(b).add(new int[] { a, c }); } ..
시작 노드에서 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 찾는 알고리즘⚠️ 음의 가중치를 가지지 않는 그래프에서만 동작(음의 가중치 → Bellman-Ford Algorithm)🔎 핵심그래프 : edge에는 weight(가중치) 존재최단 경로탐욕 알고리즘 기반 : 현재 가장 비용이 적은 경로를 우선적 탐색🔎 Flow초기화시작 노드의 최단 거리 = 0나머지 모든 노드의 거리 = ∞방문하지 않은 노드 배열(or 우선순위 큐 생성)방문 처리최단 거리 업데이트 필요 없는 노드는 방문 완료로 처리방문하지 않은 노드 중 최단 거리가 가장 작은 노드를 선택해 탐색최단 거리 업데이트현재 노드에서 연결된 인접 노드들의 최단 거리 계산 → 기존의 최단 거리보다 작다면 갱신모든 노드를 방문할 때까지 반복🔎 배열import ja..
🔗 가장 큰 정사각형 찾기 dp는 해당 위치에서 확장가능한 정사각형의 한 변의 길이를 저장첫 행, 첫 열은 board 배열과 동일하게 함dp[i][j] 을 기준으로 위쪽, 왼쪽, 대각선 위치의 dp에서 가능한 한 변의 길이를 확인대각선으로 확장되므로 최솟값으로 저장해야 함이때, 한 변이 증가 되므로 최솟값+1🔎 점화식dp[n] = min( dp[i-1][j-1] , dp[i-1][j], dp[i][j-1] ) + 1class Solution{ public int solution(int [][]board) { int rows=board.length; int cols=board[0].length; // 최대 한 변의 길이 int area=0; ..
🔗 3 x n 타일링🔎 점화식$f(n) = f(n-2) * f(2) + f(n-4) * 2 + f(n-6) * 2 + ... + f(2) * 2 + 2$class Solution { static int MOD=1000000007; public int solution(int n) { long [] dp = new long [n+1]; // 초기 값 dp[2] = 3; for(int i = 4; i
🔗 등굣길🔎 Dynamic Programming작은 문제를 통해 큰 문제 해결 가능(i, j)의 값을 구하려면 이전 칸들의 값(dp[i-1][j], dp[i][j-1])을 이용하여 구할 수 있음중복계산 많음dp[i][j]에 최단 경로의 개수를 저장해 재사용최적 부분 구조문제의 최적 해가 하위 문제들의 최적 해로 구성될 수 있음(i, j)로 가는 경로의 개수는 (i-1, j)와 (i, j-1)에서의 경로 개수만 알면 구할 수 있음점화식 기반의 계산웅덩이인 경우 dp[i][j]=0나머지 dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]class Solution { static int MOD=1000000007; static int[][]dp; public int solution(in..
