[프로그래머스] 이진 변환 반복하기

문자열 x 를 입력받아 이진 변환을 반복하여 걸리는 값을 출력 문제 설명 0과 1로 이루어진 어떤 문자열 x에 대한 이진 변환을 다음과 같이 정의합니다. x의 모든 0을 제거합니다. x의 길이를 c라고 하면, x를 "c를 2진법으로 표현한 문자열"로 바꿉니다. 예를 들어, x = "0111010"이라면, x에 이진 변환을 가하면 x = "0111010" -> "1111" -> "100" 이 됩니다. 0과 1로 이루어진 문자열 s가 매개변수로 주어집니다. s가 "1"이 될 때까지 계속해서 s에 이진 변환을 가했을 때, 이진 변환의 횟수와 변환 과정에서 제거된 모든 0의 개수를 각각 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요. 제한 사항 s의 길이는 1 이상 150,000 이하입니다..

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• · 2023. 11. 13.
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[프로그래머스] k번째 수 in python

입력받은 배열의 i번부터 j번 안에서 k번째로 작은 수를 출력하는 프로그램을 작성하는 문제 1. 문제 설명 배열 array의 i번째 숫자부터 j번째 숫자까지 자르고 정렬했을 때, k번째에 있는 수를 구하려 합니다. 예를 들어 array가 [1, 5, 2, 6, 3, 7, 4], i = 2, j = 5, k = 3이라면 array의 2번째부터 5번째까지 자르면 [5, 2, 6, 3]입니다. 1에서 나온 배열을 정렬하면 [2, 3, 5, 6]입니다. 2에서 나온 배열의 3번째 숫자는 5입니다. 배열 array, [i, j, k]를 원소로 가진 2차원 배열 commands가 매개변수로 주어질 때, commands의 모든 원소에 대해 앞서 설명한 연산을 적용했을 때 나온 결과를 배열에 담아 return 하도록 ..

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• · 2023. 10. 27.
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[알고리즘] Kruskal & Prim Algorithm in Python

Kruskal & Prim Algorithm을 Python으로 구현해보고 해당 알고리즘에 대해 분석해보자 Kruskal Algorithm 그래프 이론에서 사용되는 그래프 최소 신장 트리 (Minimum Spanning Tree,MST)를 찾는 알고리즘 중 하나 그래프의 모든 정점을 연결하면서 가중치가 작은 간선들로 이루어진 트리를 구성 간선의 가중치 기반 선택 사이클 방지 그리디 알고리즘 그래프의 모든 간선을 가중치 순으로 정렬 정렬된 간선 목록을 처음부터 순회하면서 사이클을 형성하지 않는 간선 선택 선택한 간선을 트리에 추가 > 해당 알고리즘을 통해 MST를 리턴 G = { 'vertices' : [], 'edges': [] } parent = dict() rank = dict() def initial..

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• · 2023. 10. 11.
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[알고리즘] 벨만-포드 알고리즘 vs 존슨 알고리즘

그래프에서 한 정점에서 다른 모든 정점으로의 최단 경로를 구하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그 중에서도 벨만포드 알고리즘과 존슨 알고리즘은 음의 간선이 포함된 그래프에서 최단 경로를 찾는 데 효과적인 두 가지 알고리즘입니다. 벨만-포드 알고리즘 벨만포드 알고리즘은 그래프의 모든 간선을 반복적으로 순회하면서, 해당 간선을 거쳐가는 경로의 거리가 현재까지 알려진 최단 거리보다 짧다면 최단 거리를 갱신하는 방식으로 최단 경로를 구합니다. def bellman_ford(graph, start): """ 그래프에서 한 정점에서 다른 모든 정점으로의 최단 경로를 구하는 알고리즘 Args: graph: 그래프 start: 출발 정점 Returns: 각 정점까지의 최단 경로 """ dist = [float("inf..

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• · 2023. 9. 21.
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