Python-CodingTest
이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬- 문제풀이
코딩과 알고리즘의 꾸준한 공부를 위해 만든 파일
예제 3-1 거스름돈 : 가장 큰 화폐 단위부터 거슬러주기 (큰 단위가 작은 단위의 배수이면 몫을 생각하기)
예제 3-2 큰 수의 법칙 : 큰 수와 그 다음 큰 수를 생각하기
예제 3-3 숫자 카드 게임 : min, max 함수의 사용
예제 3-4 1이 될 때까지 : 경우 나누기 - 우선적인 경우 생각하기
예제 4-1 상하좌우 : 미로찾기, 격자 움직임을 나눌 수 있는 리스트 [0,0,1,-1]/[1,-1,0,0] 기억하기
예제 4-2 시각 : 시간문제-> 문자열 변환도 좋은 방법
예제 4-3 왕실의 나이트 : for문 사용-> 시간 복잡도 증가 경우의 수가 작다면 경우를 직접 입력해주기
💥예제 4-4 게임 개발 : 방문 array, 위치 array 이용하기, 2차원에서 방향은 list로 설정하기
예제 5-1 스택 : 최하단 원소 출력, 최상단 원소 출력 방법 구분/ list 이용
예제 5-2 큐 : colletions-deque를 이용 popleft, pop 기억하기
예제 5-3 재귀 함수 : 재귀 함수 기억하기
예제 5-4 종료 재귀 : 종료문 설정 기억하기
예제 5-5 팩토리얼 : 두 가지 방법으로 구현
예제 5-6,7 인접 행렬, 리스트 : 탐색 알고리즘에서 가장 많이 사용되는 기본 형태, 모두 2차원 리스트 사용
예제 5-8 DFS : 재귀 함수를 이용한 함수-visit 리스트 필요
예제 5-9 BFS : 큐를 이용한 함수-visit 리스트 필요
예제 5-10 음료수 얼려 먹기 : BFS 이용, 상 하 좌 우 2차원 배열이라고 생각하기
예제 5-11 미로 탈출 : BFS 이용, 상 하 좌 우 2차원 배열이라고 생각하기 개수 카운트
예제 6-1 선택 정렬 : 처음 위치부터 가장 작은 값과 자리 바꾸기
예제 6-3 미로 탈출 : 처음 위치에서 시작, 하나씩 늘려가면서 정렬
예제 6-4 퀵 정렬 : 피벗의 위치를 기준으로 2구역으로 나누기 - 재귀함수
예제 6-5 파이썬 장점 퀵 정렬 : 비교 연산 횟수 증가로 참고만 하기
예제 6-6 계수 정렬 : 가장 빠르게 정렬 할 수 있음, 범위가 크지 않다는 조건 하
예제 6-7 sorted : 내부 정렬 함수 사용하기 리스트, 딕셔너리 모두 가능
예제 6-8 sort : 리스트 객체 내장함수
예제 6-9 정렬 라이브러리에서 Key를 활용 : 튜플 구성 데이터에서 sorted(key=지정)
예제 6-10 위에서 아래로 : 내림차순 정리 - 내부 함수 사용이 가장 빠름(코드작성)
예제 6-11 성적이 낮은 순서로 학생 출력하기 : Key 이용한 오름차순 lambda 함수 이용하면 빠름!
예제 6-12 두 배열의 원소 교체 : 가장 큰 변수와 작은 변수 바꾸기 list.sort() 이용
예제 7-1 순차 탐색 : 같은 문자 위치 찾기 for 이용
예제 7-2 재귀 함수로 구현한 이진 탐색 : 이진 탐색은 오직 정렬된 상태에서만 빠르게 위치를 찾을 수 있음 mid값을 통해 위치 파악하기
예제 7-3 반복문으로 구현한 이진 탐색 : while문 사용 7-2와 같은 코드
예제 7-4 한 줄 입력받아 출력 : 입력 데이터, 탐색 범위가 큰 이진 탐색 문제에서 입력을 받기 위해 sys 라이브러리 사용
예제 7-5 부품 찾기 : 큰 정수 입력, 범위가 클 경우 이진 탐색 생각하기
예제 7-6 부품 찾기 : index list생성
예제 7-7 부품 찾기 : set(집합)에서 존재 여부 확인
예제 7-8 떡볶이 떡 만들기 : 이진 탐색을 활용한 최소 수 찾기 - 중간지점을 기준으로 내리기 or 올리기
예제 8-1 피보나치 함수 : 재귀 함수를 이용한 피보나치 함수
예제 8-2 피보나치 수열 : 연산 기록하기 연산 list 생성 후 결과 이용
예제 8-3 호출 함수 확인 : 연산 순서 확인하기
예제 8-4 피보나치 수열(반복) : 연산 list 누적해서 기록 마지막 결과 사용
예제 8-5 1로 만들기 : 경우의 수 최소의 계산-> min 이용 => 계산 수 이므로 +1 잊지말기
예제 8-6 개미 전사 : 모르겠다 -> i 번째 사용 할 수 있는가? 그 중 최소,최대 무엇을 구하는가 생각하기
예제 8-7 바닥 공사 : i 번째 필요한 개수 i-1인 경우, i-2인 경우의 합으로
예제 8-8 효율적인 화폐 구성 : 작은 화폐 단위부터 계산 후 큰 단위로 그 후 mini 찾기 m원에서 list 전 위치가 불가능이 아닐 때 +1과 mini
예제 9-1 간단한 다익스트라 알고리즘 : visited, distance 방문 기록을 이용하여 거리 계산
예제 9-2 개선된 다익스트라 알고리즘 : 최단거리를 큐 우선순위로 대체
예제 9-3 플로이드 워셜 알고리즘 : 전체 노드에서 최단거리를 알고 싶을 때 3중 for문을 사용한다 min(d[a][b],d[a][k]+d[k][b])
예제 9-4 미래 도시 : 플로이드 워셜 알고리즘 이용, k를 거치고 도착지 까지 가는 최단 거리 구하기
예제 9-5 전보 : 출발지에서 전파되는 노드의 수, 시간 구하기- 플로이드 워셜로 해결
예제 9-5-1 전보 : 이번엔 dijkstra로 해결하기 heapq.heappush, heapq.heappop 이용
예제 10-1 기본적인 서로소 집합 알고리즘 : union과 find 함수를 생성 -> 부분집합 분류, 노드 연결 가능
예제 10-2 경로 압축 기법 : find함수 루트 노드를 바로 부모 노드로 바꾸기
예제 10-3 개선된 서로소 집합 알고리즘 : 10-2로 find함수 교체
예제 10-4 서로소 집합을 활용한 사이클 판별 : 입력 간선에서 부모가 같은 노드-> 사이클 있음을 출력
예제 10-5 크루스칼 알고리즘 : 최소 신장 트리 찾기-비용 오름차순 정리->사이클 발생 여부 확인->합집합
예제 10-6 위상 정렬 : 들어오는 간선의 개수를 이용한 정렬 - 노드를 꺼내면서 간선의 수가 0이 되도록
예제 10-7 팀 결성 : union과 find를 이용하여 서로소 집합 찾기, 부모를 비교하기
예제 10-8 도시 분할 계획 : 2개의 최소 신장 트리 만들기 크루스칼 알고리즘 최소신장 트리 찾고 가장 큰 간선 제거
예제 11-1 모험가 길드 : 정렬 후 공포도 비교 -> 그룹의 수 증가시키기
예제 11-2 곱하기 혹은 더하기 : 두 수 중에 하나라도 1 이하이면 더하기, OW 곱하기
예제 11-3 문자열 뒤집기 : 모두 0으로 만드는 경우, 1로 만드는 경우 mini 처음을 찾아두고 다음부터 i, i+1 비교
예제 11-4 만들 수 없는 금액 : target변수를 업데이트하는 방법으로 최적의 해를 계산하기
target = 1
for x in data:
if target < x: break
target +=x
예제 12-7 럭키 스트레이트 : 각 자리수 합 이용 str -> int(leftsum, rightsum)
예제 12-8 문자열 재정렬 : 아스키 코드 이용시 ord(string) 각 번호에 맞춰서 사용.
예제 12-9 문자열 압축 : 문자열 크기 1~길이/2 늘려가면서 문자열 개수 세기
예제 12-11 뱀 : 2차원 배열 초기화 [[0 for i in range(n+1)] for j in range(n+1)], 동서남북 방향 dx, dy 생각하기
예제 13-15 특정 거리의 도시 찾기 : 단방향 도로 예제 9-1 아이디어와 동일 다익스트라 알고리즘 익히기 get_smallest_node() dijkstra(start)
예제 13-16 연구소 : 바이러스의 퍼짐 예측, DFS 이용하여 경우의 수 최대 스코어 계산 쉽지 않았던 문제😈
예제 14-1 국영수 : sort() 함수의 key를 이용한 정렬 lambda 함수를 이용하여 튜플 원소 정렬하기
예제 14-2 안테나 : sort(), 중간 위치 출력하기 가장 최소의 거리는 정확히 중간값에 해당하는 위치,, 중간위치 -> data[(n-1)//2]
예제 14-3 실패율 : sorted() lambda이용, list에 (위치,값) 으로 저장하면 위치와 값으로 모두 정렬 가능하다. 내림차순 정렬시 reverse = True