[이준희-11주차 알고리즘 스터디]

[JHLEE325]

🚀 싸피 15반 알고리즘 스터디 10주차 [이준희]

📌 문제 풀이 개요

• 이번 PR에서는 다음 5문제의 풀이를 포함합니다.
• 각 문제에 대한 풀이 과정과 접근 방식을 설명합니다.

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✅ 문제 해결 여부

• 문제 1
• 문제 2
• 문제 3
• 문제 4
• 문제 5

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💡 풀이 방법

문제 1: 알고스팟

문제 난이도
골드 4

문제 유형
그래프

접근 방식 및 풀이
다익스트라를 이용하는 문제였습니다. 벽은 가중치가 있고 벽이 아닌경우 0가중치로 계산했습니다.

static void dijkstra() { // 우선순위큐 활용한 다익스트라 사용
		cmap[0][0] = map[0][0];
		PriorityQueue<Node> pq = new PriorityQueue<>();
		pq.add(new Node(0, 0, cmap[0][0]));
		while (!pq.isEmpty()) {
			Node cur = pq.poll();
			if (visited[cur.y][cur.x])
				continue;
			visited[cur.y][cur.x] = true;

			for (int i = 0; i < 4; i++) {
				int dy = cur.y + dir[i][0];
				int dx = cur.x + dir[i][1];

				if (dy >= 0 && dy < n && dx >= 0 && dx < m) { // 4방탐색 하면서 값 갱신
					if (cmap[dy][dx] > cmap[cur.y][cur.x] + map[dy][dx]) {
						cmap[dy][dx] = cmap[cur.y][cur.x] + map[dy][dx];
						pq.add(new Node(dy, dx, cmap[dy][dx]));
					}
				}
			}
		}
	}

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문제 2: 거울설치

문제 난이도
골드 3

문제 유형
그래프

접근 방식 및 풀이
못풀었습니다. 추후 학습하여 풀이하겠습니다.

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문제 3: 2×n 타일링 2

문제 난이도
실버 3

문제 유형
DP

접근 방식 및 풀이
타일링 DP 문제였습니다. 규칙을 찾아서 풀이했습니다.

arr[1] = 1; // 첫번째 경우
		arr[2] = 3; // 두번째 경우

		for (int i = 3; i <= n; i++) {
			arr[i] = (arr[i - 1] + 2 * arr[i - 2]) % 10007; // 값이 크기 때문에 모듈러 연산
		}

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문제 4: LCS

문제 난이도
골드 5

문제 유형
DP

접근 방식 및 풀이
마찬가지로 DP 중 대표격인 LCS의 문제였습니다. 최장공통부분수열의 점화식을 학습하고 이를 구현했습니다.

public static int lcs(String A, String B) {
        int n = A.length();
        int m = B.length();

        int[][] dp = new int[n + 1][m + 1]; // 각 문자열 길이로 2차원 배열 만듬

        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= m; j++) { // 전부 탐색하면서
                if (A.charAt(i - 1) == B.charAt(j - 1)) { // 같은 문자를 발견하면
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; // 대각선 위의 경우에서 + 1
                } else { // 문자가 같지 않은 경우
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); // 이전것들 중 큰것 선택
                }
            }
        }
        
        return dp[n][m];
    }

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문제 5 : 평범한 배낭

문제 난이도
골드 5

문제 유형
DP

접근 방식 및 풀이
냅색문제였습니다. 가방 DP 점화식을 학습한 후 구현하였습니다.

//dp[i][w] = i번째 물건까지 고려했을 때 w무게에서의 가치
		int[][] dp = new int[N + 1][K + 1];

		for (int i = 1; i <= N; i++) {
			for (int w = 0; w <= K; w++) {
				if (weight[i - 1] > w) { // 물품이 제한보다 무거운 경우
					dp[i][w] = dp[i - 1][w];
				} else { // 아닌 경우 넣거나 안넣거나 해서 값 계산
					dp[i][w] = Math.max(dp[i - 1][w], dp[i - 1][w - weight[i - 1]] + value[i - 1]);
				}
			}
		}