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[백준알고리즘] 1744번: 수 묶기 -Python [백준알고리즘] 1744번: 수 묶기 -Python https://www.acmicpc.net/problem/1744 1744번: 수 묶기 길이가 N인 수열이 주어졌을 때, 그 수열의 합을 구하려고 한다. 하지만, 그냥 그 수열의 합을 모두 더해서 구하는 것이 아니라, 수열의 두 수를 묶으려고 한다. 어떤 수를 묶으려고 할 때, 위치에 상관없이 묶을 수 있다. 하지만, 같은 위치에 있는 수(자기 자신)를 묶는 것은 불가능하다. 그리고 어떤 수를 묶게 되면, 수열의 합을 구할 때 묶은 수는 서로 곱한 후에 더한다. 예를 들면, 어떤 수열이 {0, 1, 2, 4, 3, 5}일 때, 그냥 이 수열 www.acmicpc.net 주어진 조건은 아래와 같다. 수열에서 임의의 두 수를 곱할 수 있다. 한 번 묶여서 .. 더보기
[백준알고리즘] 2873번: 롤러코스터 -Python [백준알고리즘] 2873번: 롤러코스터 -Python https://www.acmicpc.net/problem/2873 2873번: 롤러코스터 문제 상근이는 우리나라에서 가장 유명한 놀이 공원을 운영하고 있다. 이 놀이 공원은 야외에 있고, 다양한 롤러코스터가 많이 있다. 어느 날 벤치에 앉아있던 상근이는 커다란 황금을 발견한 기분이 들었다. 자신의 눈 앞에 보이는 이 부지를 구매해서 롤러코스터를 만든다면, 세상에서 가장 재미있는 롤러코스터를 만들 수 있다고 생각했다. 이 부지는 직사각형 모양이고, 상근이는 R행 C열의 표 모양으로 나누었다. 롤러코스터는 가장 왼쪽 위 칸에서 시작할 것이고, 가 www.acmicpc.net 문제의 규칙만 잘 생각하면 된다. 분류는 그리디 알고리즘으로 되어있으나 내가 푼 .. 더보기
[백준알고리즘] 10610번: 30 -Python [백준알고리즘] 10610번: 30 -Python https://www.acmicpc.net/problem/10610 10610번: 30 문제 어느 날, 미르코는 우연히 길거리에서 양수 N을 보았다. 미르코는 30이란 수를 존경하기 때문에, 그는 길거리에서 찾은 수에 포함된 숫자들을 섞어 30의 배수가 되는 가장 큰 수를 만들고 싶어한다. 미르코를 도와 그가 만들고 싶어하는 수를 계산하는 프로그램을 작성하라. 입력 N을 입력받는다. N는 최대 105개의 숫자로 구성되어 있으며, 0으로 시작하지 않는다. 출력 미르코가 만들고 싶어하는 수가 존재한다면 그 수를 출력하라. 그 수가 존재하지 않는 www.acmicpc.net 만들 수 있는 30의 배수 중에서 가장 큰 수를 출력해야 한다. 여기서 배수 판정법을 .. 더보기
[백준알고리즘] 2875번: 대회 or 인턴 -Python [백준알고리즘] 2875번: 대회 or 인턴 -Python https://www.acmicpc.net/problem/2875 2875번: 대회 or 인턴 문제 백준대학교에서는 대회에 나갈 때 2명의 여학생과 1명의 남학생이 팀을 결성해서 나가는 것이 원칙이다. (왜인지는 총장님께 여쭈어보는 것이 좋겠다.) 백준대학교는 뛰어난 인재들이 많아 올해에도 N명의 여학생과 M명의 남학생이 팀원을 찾고 있다. 그런데 올해에는 대회에 참여하려는 학생들 중 K명을 반드시 인턴쉽 프로그램에 참여하라는 학교의 방침이 생기게 되었다. 인턴쉽에 참여하는 학생은 대회에 참여하지 못한다. 백준대학교에서는 뛰어난 인재들이 많기 때문 www.acmicpc.net 이번 문제는 간단하게 풀었다. 대회 팀의 수를 t라고 했을 때 대회에 .. 더보기
[백준알고리즘] 11047번: 동전 0 -Python [백준알고리즘] 11047번: 동전 0 -Python https://www.acmicpc.net/problem/11047 11047번: 동전 0 첫째 줄에 N과 K가 주어진다. (1 ≤ N ≤ 10, 1 ≤ K ≤ 100,000,000) 둘째 줄부터 N개의 줄에 동전의 가치 Ai가 오름차순으로 주어진다. (1 ≤ Ai ≤ 1,000,000, A1 = 1, i ≥ 2인 경우에 Ai는 Ai-1의 배수) www.acmicpc.net 그리디 알고리즘(탐욕 알고리즘)의 문제이다. 그리디 알고리즘의 경우에는 동적 계획법과 달리 항상 최적의 해를 준다고 보장되지 않는다. 각 Step에서 Decision에 의해서는 Optimization Value를 선택하지만, 전체를 봤을 때에는 Optimization이 보장되지는 .. 더보기

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