[2023-09-22] wooyeol #240

Programmers/방문 길이/wooyeol.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""
+ 방문 길이
+ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49994
+
+ 풀이시간 
+ 10:50 ~ 11:33 (43분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= len(dirs) : D <= 500
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(D * (D + D)) = O(D^2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
+
+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
+"""
+from collections import defaultdict
+
+def solution(dirs):
+ # 중복이 제거된 이동한 거리
+ answer = 0
+
+ # 지나간 길 해쉬 테이블
+ visited = defaultdict(list)
+
+ # 현재 위치 초기화
+ cur_x, cur_y = 0, 0
+
+ # 주어진 방향에 따라 이동 시뮬레이션
+ for d in dirs:
+ prev_y, prev_x = cur_y, cur_x
+
+ # 좌표 업데이트
+ if d == "U":
+ if -5 <= cur_y+1 <= 5:
+ cur_y += 1
+ elif d == "D":
+ if -5 <= cur_y-1 <= 5:
+ cur_y -= 1
+ elif d == "R":
+ if -5 <= cur_x + 1 <= 5:
+ cur_x += 1
+ elif d == "L":
+ if -5 <= cur_x - 1 <= 5:
+ cur_x -= 1
+
+ # 이동했는지 여부 체크
+ if (prev_x, prev_y) == (cur_x, cur_y):
+ continue
+
+ # 길 체크
+ if ((prev_x, prev_y) not in visited[(cur_x, cur_y)]) and ((cur_x, cur_y) not in visited[(prev_x, prev_y)]):
+ visited[(cur_x, cur_y)].append((prev_x, prev_y))
+ visited[(prev_x, prev_y)].append((cur_x, cur_y))
+ answer += 1
+
+ return answer
+
+
+case1 = "ULURRDLLU" # 7
+case2 = "LULLLLLLU" # 7
+case3 = "UDU" # 7
+
+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))

Programmers/방문 길이/wooyeol.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""
+ 방문 길이
+ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49994
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+ 풀이시간 
+ 10:50 ~ 11:33 (43분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= len(dirs) : D <= 500
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(D * (D + D)) = O(D^2)
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+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
+
+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
+"""
+from collections import defaultdict
+
+def solution(dirs):
+ # 중복이 제거된 이동한 거리
+ answer = 0
+
+ # 지나간 길 해쉬 테이블
+ visited = defaultdict(list)
+
+ # 현재 위치 초기화
+ cur_x, cur_y = 0, 0
+
+ # 주어진 방향에 따라 이동 시뮬레이션
+ for d in dirs:
+ prev_y, prev_x = cur_y, cur_x
+
+ # 좌표 업데이트
+ if d == "U":
+ if -5 <= cur_y+1 <= 5:
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+ continue
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+
+ return answer
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+
+case1 = "ULURRDLLU" # 7
+case2 = "LULLLLLLU" # 7
+case3 = "UDU" # 7
+
+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))

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+ 방문 길이
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+ 10:50 ~ 11:33 (43분)
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+ O(D * (D + D)) = O(D^2)
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+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
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+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
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+from collections import defaultdict
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+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))

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+ 방문 길이
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+ 10:50 ~ 11:33 (43분)
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+ 문제 조건
+ 1 <= len(dirs) : D <= 500
+
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+ O(D * (D + D)) = O(D^2)
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+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
+
+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
+"""
+from collections import defaultdict
+
+def solution(dirs):
+ # 중복이 제거된 이동한 거리
+ answer = 0
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+ # 지나간 길 해쉬 테이블
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+case2 = "LULLLLLLU" # 7
+case3 = "UDU" # 7
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+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))

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+ 10:50 ~ 11:33 (43분)
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+ 1 <= len(dirs) : D <= 500
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+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
+
+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
+"""
+from collections import defaultdict
+
+def solution(dirs):
+ # 중복이 제거된 이동한 거리
+ answer = 0
+
+ # 지나간 길 해쉬 테이블
+ visited = defaultdict(list)
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+ # 현재 위치 초기화
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+ for d in dirs:
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+case2 = "LULLLLLLU" # 7
+case3 = "UDU" # 7
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+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))

Programmers/방문 길이/wooyeol.py

@@ -0,0 +1,72 @@
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+ 1 <= len(dirs) : D <= 500
+
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+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
+
+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
+"""
+from collections import defaultdict
+
+def solution(dirs):
+ # 중복이 제거된 이동한 거리
+ answer = 0
+
+ # 지나간 길 해쉬 테이블
+ visited = defaultdict(list)
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+ # 현재 위치 초기화
+ cur_x, cur_y = 0, 0
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+case1 = "ULURRDLLU" # 7
+case2 = "LULLLLLLU" # 7
+case3 = "UDU" # 7
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+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))

Programmers/방문 길이/wooyeol.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""
+ 방문 길이
+ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49994
+
+ 풀이시간 
+ 10:50 ~ 11:33 (43분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= len(dirs) : D <= 500
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(D * (D + D)) = O(D^2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
+
+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
+"""
+from collections import defaultdict
+
+def solution(dirs):
+ # 중복이 제거된 이동한 거리
+ answer = 0
+
+ # 지나간 길 해쉬 테이블
+ visited = defaultdict(list)
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+ # 현재 위치 초기화
+ cur_x, cur_y = 0, 0
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+case1 = "ULURRDLLU" # 7
+case2 = "LULLLLLLU" # 7
+case3 = "UDU" # 7
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+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))

Programmers/방문 길이/wooyeol.py

@@ -0,0 +1,72 @@
+"""
+ 방문 길이
+ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49994
+
+ 풀이시간 
+ 10:50 ~ 11:33 (43분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= len(dirs) : D <= 500
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(D * (D + D)) = O(D^2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 시뮬레이션(해쉬 테이블)
+
+ - 방문했던 장소를 기억해야하는 해쉬 테이블 설계
+
+ 1. 좌표를 업데이트하는데 범위 밖으로 넘어가서 이동하지 않으면 거리 체크 X
+ 2. 이동한 좌표와 이동하기 전 좌표의 이동한 길을 방문한적 있는지 확인 후 없으면 중복이 제거된 이동한 거리 증가
+ - 무방향성으로 길을 체크해야하기 때문에 (이동 전 좌표에서 이동 후 좌표)와 (이동 후 좌표에서 이동 전 좌표) 모두 체크
+"""
+from collections import defaultdict
+
+def solution(dirs):
+ # 중복이 제거된 이동한 거리
+ answer = 0
+
+ # 지나간 길 해쉬 테이블
+ visited = defaultdict(list)
+
+ # 현재 위치 초기화
+ cur_x, cur_y = 0, 0
+
+ # 주어진 방향에 따라 이동 시뮬레이션
+ for d in dirs:
+ prev_y, prev_x = cur_y, cur_x
+
+ # 좌표 업데이트
+ if d == "U":
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+ cur_x -= 1
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+ # 길 체크
+ if ((prev_x, prev_y) not in visited[(cur_x, cur_y)]) and ((cur_x, cur_y) not in visited[(prev_x, prev_y)]):
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+ answer += 1
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+ return answer
+
+
+case1 = "ULURRDLLU" # 7
+case2 = "LULLLLLLU" # 7
+case3 = "UDU" # 7
+
+# print(solution(case1))
+# print(solution(case2))
+print(solution(case3))