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📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식자료 만들 생각에 벌써부터 피곤하다. 하하하 문제 풀이에 앞서, 명색이 그래프 문제인 만큼 그래프에 대해 간략히 설명하고자 한다.2-1. 그래프의 구조노드: 원(circle)으로 표시하고, 숫자로 번호를 적는다.간선: 노드를 연결하는 선(segment)으로, 모든 간선이 양방향임을 보여주기 위해 화살표 없이 직선으로 그린다.return 하고자 하는 값은 1번 노드에서 가장 멀리 떨어진 노드의 수 이다.즉 1번 노드에서 다른 노드들로 이동하는 최단 거리를 계산해서 최단 거리가 가장 먼 노드들이 몇 개인지를 구해야 한다. 2-2. 해결 방법(1) 인접 리스트로 그래프 만들기 List> graph = new ArrayList(); 예를 들어 문제에서 제시된 vertex ..

📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식n명의 선수가 있을 때, 각 선수는 모든 다른 선수와 경기를 하여 n-1번의 승패를 기록한다.즉, 전체 승패 결과만 있으면 각 선수의 상대적 위치를 정확히 판단해서 순위를 확정 할 수 있다. 승패를 통해 순위를 결정하는 방법은 간단히 말하면 모든 선수들 간의 직접적인 경기 결과를 반영하는 것이다. 예를 들어, 선수 i와 선수 j가 경기를 하여 승패가 결정되면, 그 결과를 기록한다.  플로이드 워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘모든 쌍 최단 경로(all-pairs shortest path)를 구하는 알고리즘으로 그래프의 모든 노드 쌍에 대해 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘이다. 이 알고리즘을 사용하면 그래프의 모든 노드에 대해 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 ..

📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식동적계획법(Dynamic Programming)이란?동적 계획법을 아주 쉽게 설명하자면, '이미 계산한 건 기억해 두었다가, 다시 하지 말자'는 전략이다.동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결하고, 그 결과를 저장하여 동일한 하위 문제를 다시 계산하지 않도록 하는 알고리즘 설계 기법이다. 주로 최적화 문제나 조합 문제를 효율적으로 해결할 때 사용된다. 동적 계획법에는 Top-Down 방식인 메모이제이션과 Bottom-Up 방식인 테이블링이 있다.  Top-Down (메모이제이션)재귀를 사용하여 문제를 해결. 하위 문제의 결과를 저장하여 중복 계산 방지Bottom-Up (테이블링)작은 문제부터 차례대로 해결..

📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식이 문제는 너무 어려워서 스스로 풀기 힘들어서 검색의 도움을 받음.주어진 문제는 그래프 이론의 최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree) 문제이다. 이 문제를 풀기 위해 필요한 전제지식- Union-Find(유니온 파인드) 자료구조- Kruskal's Algorithm (크루스칼) 알고리즘 Kruskal's Algorithm (크루스칼 알고리즘)크루스칼 알고리즘은 위에 말한 최소신장트리(MST)를 구하는 알고리즘이다. 문제의 분류 답게 greedy알고리즘으로 결정의 순간마다 최선의 결정을 함으로서 최종적인 답을 구하는 방식으로 모든 정점을 최소 비용으로 연결할 수 있게 해준다.크루스칼 알고리즘의 핵심은 모든 간선을 가중치 기준(여기서는 다리 개설..

📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식입출력 예로 주어진 route 배열을 막대그래프로 그려 봤다. 최소한의 카메라를 배치해야 하므로 구간 종료 위치를 기준으로 오름차순 정렬 차량이 구간에서 카메라를 단 한 번만이라도 만나면 됨종료 지점에서 다음 구간과 겹치게 되므로 최소한의 카메라를 배치가능카메라 배치는 도로의 가장 왼쪽 끝부터 탐색하며 시작된다.입출력 예시에서 MIN_VALUE인 -20 지점부터 오른쪽으로 가며 종료구간과 시작구간이 겹치는 부분에 카메라가 배치된다.구간 중 가장 처음으로 만나는 종료 위치는 -15이다.따라서 이 위치에 첫 번째 카메라를 설치한다. 그리고 -13지점에서 현재 구간과 다음 구간이 만나지만 이미 해당 구간에는 카메라가 설치 완료 되었으므로 스킵한다. 그리고 다음 구간인 [-..

📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식 문제 제한조건1. 한 번에 최대 두명까지 보트에 태울 수 있음2. 몸무게 합이 `limit` 이하여야 함 따라서 최소보트를 사용하는 전략을 짜려면 배열을 정렬하여 가장 가벼운 사람 + 가장 무거운 사람 조합을 짝지어야 함.가장 큰 몸무게를 가진 사람을 최대한 빨리 처리하면서도 보트 사용을 줄일 가능성이 높기 때문이다.만약 두 사람의 몸무게 합이 limit 이하라면, 한 보트에 태울 수 있다. 합이 limit을 초과한다면, 무거운 사람을 반드시 한 명만 보트에 태워야 한다.이렇게 하는 것이 남은 사람들을 효율적으로 처리하기 위한 최선의 선택이다. ⭐ 3. 정답코드import java.util.*;class Solution {    public int solution(i..

📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식완전탐색은 안되는 이유문제에서 number≤1,000,000으로 최대 백만자리 숫자가 될 수 있다. number 값이 너무 커서 완전 탐색은 현실적으로 불가능하다. k는 1 이상 len(number) - 1 이하예를 들어, 숫자가 1,000,000자리라면 최대 999,999개의 숫자를 제거해야 한다. 왜 그리디 알고리즘을 써야 하는가?숫자를 한 번만 순회하면서 적절한 숫자를 선택하거나 제거한다. 숫자가 백만 자리여도 1,000,000번의 비교만 하면 되기 때문에 효율이 좋다.문제의 핵심 = '앞에서부터 뒤로 큰 숫자 유지'앞자리부터 순서대로 숫자를 선택하며 큰 숫자를 유지하는 방식으로 풀어야 한다.나는 이중포문으로 풀었는데 다른 분들이 풀이한 걸 보니 스택을 사용해 더..

📑 1. 문제설명💡 2. 접근방식 조이스틱을 양 옆으로 이동하는 좌우 이동 횟수(move) 조이스틱 좌우로 이동하면서 알파벳 변경를 위해 상하 이동 하는 횟수(answer) 두 개를 answer에 누적하면서 더해줘야 한다. 여기서 문제되는 것은 단방향이 아니아 양쪽(좌,우)로 조이스틱이 움직일 수 있기 때문에 가장 빠른 경로를 찾아야 한다는 것이다. 이 때 연속된 AAA의 개수를 계산 해 주어야 한다.  ✅ 알파벳 변경 현재 인덱스에서 A를 빼준 값  vs Z부터 시작해서 현재 인덱스를 빼준 값 + 1두 개를 비교해서 더 작은 값을 선택해 준다.전자는 스틱을 정방향▼ A부터 순차적으로 Z로 내려가면서 바꾸는 거고후자는 스틱을 먼저 역방향▲으로 1칸 돌려서 Z를 만든 다음에 반대로 해당 알파벳을 찾아가..