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포인트

그리디접근법으로 문제를 풀었습니다. 그리디는 정렬을 필요로하는 문제가 많습니다. 최적의 해를 구해야하기 때문입니다.

소스코드

import java.util.*;

class Solution {
    public int solution(int n, int[] lost, int[] reserve) {
        int len = lost.length;
        int answer= n - len;
        Set<Integer> clothes = new HashSet<Integer>();
        boolean[] visited = new boolean[len];
        
        for(int num : reserve) {
            clothes.add(num);
        }
        
        Arrays.sort(lost);
        for(int i = 0; i < len; i++) {
            if(clothes.contains(lost[i])) {
                answer++;
                visited[i] = true;
                clothes.remove(lost[i]);
            }
        }


        for(int i = len - 1; i >= 0; i--) {
            if (visited[i]) continue;
            
            if(clothes.contains(lost[i] + 1)) {
                clothes.remove(lost[i] + 1);
                answer++;
            } else if(clothes.contains(lost[i] - 1)) {
                clothes.remove(lost[i] - 1);
                answer++;
            }
        }


        return answer;
    }
}

코드 설명

  • 초기화
    • n: 전체 학생 수.
    • len: lost 배열의 길이 (즉, 체육복을 잃어버린 학생들의 수).
    • answer: 체육수업에 참여할 수 있는 학생의 수 (초기값은 전체 학생 수에서 체육복을 잃어버린 학생 수를 뺀 값으로 설정됨).
    • clothes: 여벌 체육복을 가진 학생들의 번호를 저장할 HashSet 객체.
    • visited: lost 배열의 각 학생들이 여벌 체육복을 빌려서 해결되었는지 확인하는 배열.
  • Set<Integer> clothes = new HashSet<Integer>(); for(int num : reserve) { clothes.add(num); }
    • reserve 배열을 순회하여 여벌 체육복을 가진 학생들의 번호를 clothes HashSet에 추가합니다. 이로써 여벌 체육복을 가진 학생들을 빠르게 찾을 수 있게 됩니다.
  • for(int i = 0; i < len; i++) { if(clothes.contains(lost[i])) { answer++; visited[i] = true; clothes.remove(lost[i]); } }
    • 체육복을 잃어버린 학생 중 여벌 체육복이 있는 학생을 처리합니다.
  • 두번째 for문
    • 여벌 체육복을 빌려주지 않은 학생들에게 체육복을 빌려주는 부분입니다.
    • visited[i]가 false인 학생들에 대해 여벌 체육복을 빌려줄 수 있는지 확인합니다.
    • lost[i] + 1 또는 lost[i] - 1이 여벌 체육복을 가진 학생 목록(clothes)에 있으면 해당 학생에게 체육복을 빌려줍니다.
    • 이때 clothes.remove(lost[i] + 1) 또는 clothes.remove(lost[i] - 1)로 여벌 체육복을 빌려준 학생을 제거하고, answer를 증가시킵니다.

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포인트

모음 배열의 사전순으로 정렬합니다. 그 이후 인덱스를 찾습니다.

소스코드

import java.util.*;

class Solution {
    ArrayList<String> dict = new ArrayList<>();
    String std = "AEIOU";
    
    public void init(int num, int cnt, String cmd) {
        if(num == cnt) {
            dict.add(cmd);
            return;
        }
        
        for(int i = 0; i < 5; i++){
            init(num, cnt + 1, cmd + Character.toString(std.charAt(i)));
        }
    }
    
    public int solution(String word) {
        int answer = 0;
        
        for(int i = 1; i <= 5; i++) {
            init(i, 0, "");
        }
        Collections.sort(dict);
        int idx = 1;
        for(String s: dict) {
            if(s.equals(word)){
                answer = idx;
                return answer;
            }
            idx++;
        }
        return answer;
    }
}

코드 설명

  • 클래스 변수
    • dict: "AEIOU"로만 이루어진 단어들을 담을 리스트입니다. 이 리스트는 가능한 모든 단어를 사전 순으로 정렬한 후, 주어진 단어의 순서를 찾는 데 사용됩니다.
    • std: 사용될 알파벳들이 담긴 문자열입니다. 즉, 'A', 'E', 'I', 'O', 'U'입니다.
  • init 메서드
    • 이 함수는 재귀적으로 호출되어 cmd라는 문자열을 구성해 나가면서 모든 가능한 단어를 dict 리스트에 추가합니다.
    • num은 현재 단어의 길이를 나타내며, cnt는 현재까지 구성된 문자열의 길이를 나타냅니다. num과 cnt가 같으면, 즉 cmd가 길이에 맞게 완성되면 그 단어를 dict에 추가합니다.
    • for 루프는 각 자리마다 'A', 'E', 'I', 'O', 'U' 중 하나의 문자를 선택하여, 해당 문자를 cmd에 붙여가며 재귀적으로 호출합니다.
    • 이 방식은 길이 1부터 길이 5까지의 모든 가능한 단어를 생성합니다.
  • solution 메서드
    • init 메서드를 호출하여 길이가 1부터 5까지인 모든 단어를 dict에 추가합니다.
    • 그런 후 dict를 사전 순으로 정렬합니다. 이때 사전 순 정렬은 문자열의 알파벳 순서에 맞춰 자동으로 이루어집니다.
    • 정렬된 dict에서 주어진 word와 일치하는 단어를 찾아 그 순서(idx)를 반환합니다. idx는 1부터 시작하는 순번입니다.
    • word가 발견되면 즉시 answer에 해당 값을 할당하고 반환합니다.

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포인트

union-find 함수를 사용하여 연결된 전선의 갯수를 구하는 문제를 사용합니다. 끊어진 전선에 대하여 완전탐색을 진행합니다. 

소스코드

class Solution {
    public int[] parent;
    
    public void init(int n) {
        for(int i = 1; i <= n; i++) {
            parent[i] = i;
        }
    }
    
    public int findParent(int n) {
        if (parent[n] != n) {
            parent[n] = findParent(parent[n]);
        }
        return parent[n];
    }
    
    public void union(int a, int b) {
        a = findParent(a);
        b = findParent(b);
        
        if (a < b) {
            parent[b] = a;
        } else {
            parent[a] = b;
        }
    }
    
    public int solution(int n, int[][] wires) {
        int answer = Integer.MAX_VALUE;
        int len = wires.length;
        for(int i = 0; i < len; i++) {
            // i는 끊는
            parent = new int[n+1];
            init(n);
            
            for(int j = 0; j < len; j++) {
                if(i == j) {
                    continue;
                }
                if(findParent(wires[j][0]) != findParent(wires[j][1])) {
                    union(wires[j][0], wires[j][1]);
                }
            }
            
            // 각 송전탑의 최상위 부모 노드 갱신 및 개수 세기
            Map<Integer, Integer> connect = new HashMap<>();
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                int root = findParent(j);
                connect.put(root, connect.getOrDefault(root, 0) + 1);
            }
            
            // 두 개의 그룹으로 나뉘었는지 확인하고 차이 계산
            if (connect.size() == 2) {
                List<Integer> counts = new ArrayList<>(connect.values());
                int diff = Math.abs(counts.get(0) - counts.get(1));
                answer = Math.min(answer, diff);
            }
            
        }
        return answer;
    }
}

코드 설명

  • 클래스 변수
    • parent: 각 노드의 부모를 나타내는 배열입니다. Union-Find에서 사용되는 핵심 배열입니다.
  • init 메서드
    • 부모 배열을 초기화합니다. 각 노드의 부모를 자기 자신으로 설정하여, 초기에는 모두 독립적인 집합으로 시작합니다.
  • findParent 메서드
    • 주어진 노드 n의 부모를 찾는 함수입니다. 경로 압축(Path Compression) 기법을 사용하여 부모를 재귀적으로 찾아, 트리의 높이를 낮추고 효율성을 높입니다.
  • union 메서드
    • 두 집합을 합치는 함수입니다. findParent를 이용해 각 노드의 부모를 찾고, 더 작은 부모를 선택하여 큰 부모를 그 아래로 합칩니다. 이로써 두 집합이 하나로 결합됩니다.
  • solution 메서드
    • 전선 끊기:
      • 전선이 여러 개 있는데, 각 전선에 대해서 하나씩 끊어보고 그 결과를 확인합니다. i == j일 때는 i번째 전선만 끊고 나머지 전선은 그대로 연결합니다.
    • 전선 연결:
      • 각 전선의 두 끝을 union으로 연결합니다. 즉, 전선들이 연결된 노드를 하나의 네트워크로 묶습니다.
    • 네트워크 크기 계산:
      • 연결된 네트워크의 부모 노드(parent[j])를 기준으로 각 네트워크의 크기를 계산합니다. 부모 노드별로 네트워크에 속한 노드의 개수를 connect 맵에 저장합니다.
    • 두 네트워크로 분리되었는지 확인:
      • connect.size()가 2일 때, 즉 두 개의 독립적인 네트워크로 나누어진 경우에만 그 크기 차이를 계산합니다.
      • counts.get(0)과 counts.get(1)을 비교하여 두 네트워크의 크기 차이를 diff로 구하고, 이 값이 최소가 되도록 answer를 갱신합니다.

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포인트

던전의 순서를 지정한 후 단순히 피로도를 비교하여 탐험 가능한 최대 던전 수를 구합니다.

소스코드

import java.util.*;

class Solution {
    boolean[] visited = new boolean[9];
    List<Integer> list = new ArrayList<>();
    int ans = 0, K = -1;
    int[][] pDungeons;
    
    public void find(int cur, int size) {
        if (cur == size) {
            int pirodo = K, stage = 0;
            for(int num: list) {
                if (pirodo >= pDungeons[num][0]) {
                    pirodo -= pDungeons[num][1];
                    stage++;
                }
            }
            
            ans = Math.max(ans, stage);
            return;
        }
        
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            if (visited[i]) continue;
            list.add(i);
            visited[i] = true;
            
            find(cur + 1, size);
            
            visited[i] = false;
            list.remove(list.size() -1);   
        }
    }
    
    public int solution(int k, int[][] dungeons) {
        int n = dungeons.length;
        pDungeons = new int[n][2];
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            pDungeons[i][0] = dungeons[i][0];
            pDungeons[i][1] = dungeons[i][1];
        }
        K = k;
        
        find(0, n);
        
        return ans;
    }
}

코드 설명

  • 클래스 변수 선언
    • visited: 방문 여부를 추적하는 배열로, 최대 9개의 던전을 탐색할 수 있다고 가정하여 크기가 9로 설정됩니다.
    • list: 현재 탐색 중인 던전 순서의 인덱스를 저장합니다.
    • ans: 탐험 가능한 최대 던전 수를 저장하는 변수입니다.
    • K: 초기 피로도를 저장하는 변수입니다.
    • pDungeons: 입력으로 받은 던전 배열을 저장하는 2차원 배열입니다.
  • 탐색 메서드 (find)
    • cur는 현재 재귀 깊이(탐색 중인 단계)를 나타내며, size는 던전의 총 개수입니다.
    • 기저 조건: cur가 size와 같으면 현재 순열에 대해 탐험을 시도합니다.
    • 탐험 가능 여부 확인: list에 저장된 인덱스 순서대로 던전을 탐험하며, 탐험할 수 있으면 피로도를 차감하고 stage를 증가시킵니다.
    • 최대 탐험 가능한 던전 수(ans)를 업데이트합니다.
    • for 루프: 방문하지 않은 던전을 탐색하여 list에 추가하고 재귀적으로 다음 탐색을 진행합니다. 이후 방문 표시를 해제하고 마지막 요소를 제거하여 상태를 되돌립니다.

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포인트

갈색 타일과 노란색 타일의 합이 카펫의 전체 넓이를 구할 수 있습니다. 그를 이용해서 소인수를 통해 맞는 가로와 세로 값을 구하고 갈색 타일 수가 일치하는 값을 리턴합니다. 가로가 더 길어야 하므로 i가 큰 값으로 시작합니다.

소스코드

class Solution {
    public int[] solution(int brown, int yellow) {
        int[] answer = {0, 0};
        int area = brown + yellow;
        for (int row = area; row > 1; row--) {
            if (area % row == 0) {
                int col = area / row;
                if ((row * 2 + (col - 2) * 2) == brown) {
                    answer[0] = row;
                    answer[1] = col;
                    return answer;
                }
            }
        }
        return answer;
    }
}

코드 설명

  • for (int row = area; row > 1; row--) { if (area % row == 0) { int col = area / row;
    • row는 카펫의 가로 길이로, 전체 면적(area)의 약수를 찾기 위해 area부터 2까지 역순으로 탐색합니다.
    • if (area % row == 0) 조건은 row가 area의 약수인지 확인합니다.
      약수인 경우, 대응되는 세로 길이 col을 계산합니다 (col = area / row).
  • if ((row * 2 + (col - 2) * 2) == brown) { answer[0] = row; answer[1] = col; return answer; } }
    • (row * 2 + (col - 2) * 2) == brown 조건은 주어진 row와 col이 brown 타일 수를 만족하는지 확인합니다.
      • row * 2는 위와 아래 테두리를 포함하는 타일 수입니다.
      • (col - 2) * 2는 양쪽의 세로 테두리를 포함하는 타일 수입니다. 여기서 -2는 모서리 타일이 중복 계산되지 않도록 하는 역할을 합니다.
    • 조건이 만족되면 answer 배열에 row와 col 값을 저장하고 반환합니다.

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포인트

인덱스를 통해서 해당 인덱스가 소수인 지를 확인하고 조합을 통해서 해당 값이 소수인지 확인하는 알고리즘입니다.

소스코드

import java.util.*;

class Solution {
    boolean[] isPrime;
    Set<Integer> uniqueNumbers = new HashSet<>();
    
    public void initPrimeArray(int max) {
        isPrime = new boolean[max + 1];
        Arrays.fill(isPrime, true);
        isPrime[0] = false;
        isPrime[1] = false;
        for (int i = 2; i <= max; i++) {
            if (isPrime[i]) {
                for (int j = i * 2; j <= max; j += i) {
                    isPrime[j] = false;
                }
            }
        }
    }

    public void findCombinations(String prefix, String str) {
        if (!prefix.isEmpty()) {
            int num = Integer.parseInt(prefix);
            if (isPrime[num]) {
                uniqueNumbers.add(num);
            }
        }
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            findCombinations(prefix + str.charAt(i), str.substring(0, i) + str.substring(i + 1));
        }
    }

    public int solution(String numbers) {
        int maxNum = (int) Math.pow(10, numbers.length());
        initPrimeArray(maxNum);

        // 모든 조합을 탐색
        findCombinations("", numbers);

        return uniqueNumbers.size();
    }
}

코드 설명

  • 소수 배열 초기화 메소드(initPrimeArray)
    • initPrimeArray는 max까지의 숫자에 대해 소수 여부를 판별해 isPrime 배열에 저장합니다.
    • 에라토스테네스의 체 알고리즘을 사용하여 소수 판별을 효율적으로 수행합니다.
    • isPrime[i]가 true이면 i는 소수입니다. false로 변경된 값은 소수가 아닙니다.
  • 순열 생성 및 소수 판별 메소드(findCombinations)
    • findCombinations는 prefix를 통해 현재까지의 숫자 조합을 나타내며, str은 사용 가능한 숫자입니다.
    • prefix가 비어 있지 않으면, 숫자로 변환하여 소수 여부를 확인합니다.
    • prefix와 str을 활용해 재귀적으로 모든 가능한 조합을 생성합니다.
    • 발견된 소수는 uniqueNumbers에 저장됩니다. => 동일한 값을 넣지 않기 위해 Set 자료구조를 이용합니다.
  • solution 메소드
    • maxNum은 입력된 숫자 문자열의 길이에 따라 가장 큰 숫자를 계산합니다 (10^length).
    • initPrimeArray를 통해 maxNum까지의 소수 여부를 미리 계산합니다.
    • findCombinations 메서드를 호출해 모든 가능한 숫자 조합을 탐색하고 소수를 찾습니다.
    • uniqueNumbers.size()를 반환하여 발견된 소수의 개수를 출력합니다.

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포인트

모의고사를 제일 많이 맞춘 사람을 구하는 문제입니다. 각 수포자가 규칙이 있으니 문제 번호에 패턴의 길이만큼의 나머지로 문제를 푸는 방법으로 구현하였습니다.

소스코드

import java.util.*;

class Solution {
    public int[] solution(int[] answers) {
        int[][] omr = {
                {1, 2, 3, 4, 5},
                {2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 5},
                {3, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 5, 5}
        };
        
        int[] correctCount = new int[3]; // 정답 수를 저장할 배열
        
        for (int i = 0; i < answers.length; i++) {
            for (int j = 0; j < 3; j++) {
                if (omr[j][i % omr[j].length] == answers[i]) {
                    correctCount[j]++;
                }
            }
        }
        
        // 최대 정답 수 찾기
        int maxCorrect = Arrays.stream(correctCount).max().getAsInt();
        
        // 최대 정답 수와 일치하는 사람을 리스트에 추가
        List<Integer> answer = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            if (correctCount[i] == maxCorrect) {
                answer.add(i + 1); // 사람 번호는 1부터 시작하므로 i + 1
            }
        }
        
        return answer.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
    }
}

코드 설명

  • int[][] omr
    • omr 배열은 각 수포자가 문제를 푸는 패턴을 저장합니다.
    • 각 수포자는 해당 배열에 정의된 주기를 반복하여 답을 제출합니다.
  • int[] correctCount = new int[3];
    correctCount는 각 수포자가 맞힌 문제의 수를 저장하는 배열입니다.
  • for (int num: nums) { ponkets.put(num, ponkets.getOrDefault(num, 0) + 1); }
    nums 배열을 순회하면서 각 숫자가 ponkets 맵에 이미 존재하는지 확인합니다.
    • 존재하면 해당 숫자의 값에 +1을 합니다.
    • 존재하지 않으면 기본값 0에서 +1을 하여 새로운 키-값 쌍으로 추가합니다.
  • for (int i = 0; i < answers.length; i++) {
      for (int j = 0; j < 3; j++) {
        if (omr[j][i % omr[j].length] == answers[i]) {
          correctCount[j]++; } } }
    • 외부 for 루프는 주어진 answers 배열을 순회하면서, 각 문제의 정답을 확인합니다.
    • 내부 for 루프는 각 수포자의 답안 패턴을 현재 문제 번호에 맞게 가져옵니다. i % omr[j].length를 사용하여 패턴의 길이에 맞게 인덱스를 순환시킵니다.
    • 만약 해당 수포자의 답이 실제 answers의 답과 일치한다면, 그 수포자의 correctCount 값을 증가시킵니다.
  • int maxCorrect = Arrays.stream(correctCount).max().getAsInt();
    correctCount 배열에서 가장 높은 정답 수를 찾아 maxCorrect에 저장합니다.
  • 가장 높은 정답 수를 가진 수포자의 번호를 찾고, answer 리스트에 추가합니다. 사람 번호는 1부터 시작하므로 i + 1을 사용합니다.
  • return answer.stream().mapToInt(Integer::intValue).toArray();
    answer 리스트를 정수 배열로 변환하여 반환합니다.

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포인트

하나의 명함의 최대 값을 가로로 설정하고 각 명함마다의 최대의 가로와 세로를 설정해야 모든 명함이 들어가는 명함 케이스의 최소 크기를 측정할 수 있습니다.

소스코드

class Solution {
    public int solution(int[][] sizes) {
        int row = Integer.MIN_VALUE, col = Integer.MIN_VALUE;
        for(int[] size: sizes) {
            row = Math.max(row, Math.max(size[0], size[1]));
            col = Math.max(col, Math.min(size[0], size[1]));
        }
        
        return row * col;
    }
}

코드 설명

  • for(int[] size: sizes) {
    row = Math.max(row, Math.max(size[0], size[1]));
    col = Math.max(col, Math.min(size[0], size[1])); }
    sizes 배열을 순회하면서 각 명함의 크기를 확인합니다.
    • Math.max(size[0], size[1])를 사용해 현재 명함의 긴 변을 찾습니다. 이 값을 row와 비교하여 row에 더 큰 값을 저장합니다.
    • Math.min(size[0], size[1])를 사용해 현재 명함의 짧은 변을 찾습니다. 이 값을 col과 비교하여 col에 더 큰 값을 저장합니다.
  • return row * col
    가장 큰 row와 col 값의 곱을 반환하여 지갑의 최소 크기를 계산합니다. 이 값은 모든 명함이 들어갈 수 있는 최소 크기의 지갑입니다.

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