Minjeong / 4월 5주차 / 4문제

[Mingguriguri]

🌱WIL

이번 한 주의 소감을 작성해주세요!

• 이번 주에는 발제 문제로 이분 탐색, 그 중에서도 매개변수 탐색에 대해 알게 되었다. 기존 이진 탐색은 정렬된 값 중에서 특정 원소를 찾는 방식이었다. 하지만 이 문제는 정답이 될 수 있는 "범위 내 값"을 이진 탐색으로 좁혀가야 했다. 처음에는 이게 너무 헷갈렸는데 이런 문제를 풀어볼 수 있어서 정말 다행이라는 생각이 들었다. 관련 문제를 많이 풀어서 내걸로 만들어야겠다.
• 단지번호붙이기 문제에서는 "플러드 필"이라는 개념을 새로 알게 되었다. 미로 탐색 문제도 풀면서 오랜만에 그래프 문제인 BFS 문제를 풀게 되었다. DFS로 접근해야 할 지, BFS로 접근해야 할 지 헷갈리는 게 좀 있었지만 문제들을 풀면서 다시 리마인드 하게 되었다.
• 이번 달(5월)에는 코테도 많아서 진짜 지금보다 더 많이 연습해야 할 것 같다. 이번 주는 살짝 뒷전이었던 코테연습.. 다음 주부터는 진짜 빡시게 해야겠다.

🚀주간 목표 문제 수: 4개

푼 문제

• 백준 #2110. 공유기 설치: 이분탐색 / 골드4
• 백준 #1654. 랜선 자르기: 이분탐색 / 실버2
• 백준 #2178. 미로 탐색: 그래프 / 실버1
• 백준 #2667. 단지번호 붙이기: 그래프 / 실버1

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백준 #2110. 공유기 설치: 이분탐색 / 골드4

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 집 좌표를 오름차순 정렬한다.
2. 공유기 사이의 거리 dist를 이진 탐색한다.
   • left = 1, right = 가장 먼 집 간 거리
3. mid 값을 기준 거리로 공유기를 설치할 수 있는지를 판별한다.
4. 설치 가능하다면 거리를 늘리고, 불가능하다면 줄인다.
5. 최종적으로 가능한 최대 거리(mid)를 출력한다.

🚩제출한 코드

import sys
input = sys.stdin.readline

N, C = map(int, input().split())  # N: 집 개수, C: 공유기 개수
houses = [int(input()) for _ in range(N)]  # 집 좌표 리스트
houses.sort()

left = 1  # 최소 거리
right = houses[N-1] - houses[0]
result = 0

while left <= right:
    mid = (left + right) // 2  # 현재 설정된 거리
    cnt = 1  # 공유기 최소 1대
    check = houses[0]

    for i in range(N):
        if houses[i] - check >= mid: # 현재 설정된 거리 이상이면 공유기 개수 늘리기
            cnt += 1
            check = houses[i]
    if cnt >= C:  # 공유기 설치 수가 C 이상이면, 공유기간 거리 늘리기
        left = mid + 1
        result = max(result, mid)
    else:  # 공유기 설치 수가 C보다 미만이면, 공유기간 거리 줄이기
        right = mid - 1

print(result)

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• 기존 이진 탐색은 정렬된 값 중에서 특정 원소를 찾는 방식이었다.

• 하지만 이 문제는 **정답이 될 수 있는 "범위 내 값"**을 이진 탐색으로 좁혀가야 했다.

• 처음에는 이게 왜 이진 탐색인지 헷갈렸지만,

  "조건을 만족하는 값이 있는지 여부"를 탐색하는 과정이 매개변수 탐색이라는 것을 이해하고 나서 개념이 정리되었다.

• 이진 탐색 = 정답을 직접 찾는 것이 아니라, 가능한지를 판단하며 답을 좁히는 과정임을 확실히 이해할 수 있었다.

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백준 #1654. 랜선 자르기: 이분탐색 / 실버2

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 입력 처리
   • K, N: 현재 가진 랜선의 수 K, 필요한 랜선의 수 N을 입력받는다.
   • arr: K개의 랜선 길이를 리스트로 저장한다.
2. 탐색 범위 설정
   • start = 1: 만들 수 있는 최소 길이 (0은 나눌 수 없으므로 1부터 시작)
   • end = max(arr): 만들 수 있는 최대 길이 (가장 긴 랜선)
3. 이분 탐색 루프 시작
   • start가 end 이하일 때까지 반복한다.
4. 중간값 계산 (mid)
   • mid = (start + end) // 2: 현재 시도할 랜선의 길이로 설정
5. 랜선 개수 계산
   • cnt = sum(x // mid for x in arr): 각 랜선을 mid 길이로 잘라서 만들 수 있는 랜선 총합을 구한다.
6. 조건 검사 및 탐색 범위 조정
   • cnt >= N이면: 현재 길이로도 N개 이상 만들 수 있음 → 더 긴 길이도 가능할 수 있음 → start = mid + 1
   • cnt < N이면: 랜선이 부족함 → 더 짧은 길이 시도 → end = mid - 1
7. 최대 길이 출력
   • end는 조건을 만족하는 최대 길이이므로 결과로 출력한다.

🚩제출한 코드

import sys
input = sys.stdin.readline

K, N = map(int, input().split())  # K: 기존 랜선 수, N: 필요한 랜선 수
arr = [int(input()) for _ in range(K)]

start = 1
end = max(arr)

while start <= end:
    mid = (start + end) // 2  # 현재 시도할 랜선 길이
    cnt = sum(x // mid for x in arr)  # 해당 길이로 만들 수 있는 랜선 개수

    if cnt >= N:
        start = mid + 1  # 더 길게 잘라도 됨
    else:
        end = mid - 1  # 너무 길어서 N개 못 만듦

print(end)  # 조건을 만족하는 최대 길이

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• 매개변수 탐색의 핵심은 “정답을 가정하고, 조건을 판단하는 함수”를 만드는 것이다.
• 기존 이분 탐색은 정렬된 배열에서 값을 찾는 것이었다면, 매개변수 탐색은 **"범위 자체에서 정답을 찾아가는 과정"**이다.
• 이 문제를 통해 그 개념을 확실하게 익힐 수 있었다.
• 매개변수 탐색은 이외에도 공유기 설치, 징검다리 건너기, 예산 분배 등에서 자주 활용된다.

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백준 #2178. 미로 탐색: 그래프 / 실버1

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 입력 처리
   • N, M: 미로의 세로, 가로 크기를 입력받는다.
   • graph: 각 행마다 정수 리스트로 변환된 미로 정보를 2차원 리스트로 저장한다.
2. BFS 함수 정의
   • bfs(x, y) 함수는 시작 좌표 (0, 0)에서 출발하여 목적지 (N-1, M-1)까지 최소 칸 수를 구하는 함수이다.
3. 방향 설정
   • 상, 하, 좌, 우 네 방향을 탐색하기 위한 dx, dy 배열을 정의한다.
4. 큐 초기화
   • 시작 위치 (x, y)를 큐에 삽입하고 BFS 탐색을 시작한다.
5. 큐가 빌 때까지 반복
   • 현재 좌표 (x, y)를 꺼내고, 4방향에 대해 이동 가능한 위치인지 체크한다.
     • 범위를 벗어나면 continue
     • 벽(0)이면 continue
     • 이동 가능한 칸(1)이면:
       • graph[nx][ny] 값을 graph[x][y] + 1로 갱신 (거리 누적)
       • 해당 좌표를 큐에 삽입
6. 탐색 종료 후 결과 반환
   • graph[N-1][M-1]에 저장된 값이 최소 칸 수이므로 이를 반환한다.
7. 출력
   • print(bfs(0, 0))을 통해 결과 출력

🚩제출한 코드

import sys
from collections import deque
input = sys.stdin.readline

# 입력 처리
N, M = map(int, input().split())
graph = [list(map(int, input().strip())) for _ in range(N)]

def bfs(x, y):
    # 방향: 상, 하, 좌, 우
    dx = [-1, 1, 0, 0]
    dy = [0, 0, -1, 1]

    queue = deque()
    queue.append((x, y))

    while queue:
        x, y = queue.popleft()

        for i in range(4):
            nx = x + dx[i]
            ny = y + dy[i]

            # 범위 벗어나면 무시
            if nx < 0 or nx >= N or ny < 0 or ny >= M:
                continue

            # 벽이면 무시
            if graph[nx][ny] == 0:
                continue

            # 이동 가능한 칸이면 거리 갱신 후 방문 처리
            if graph[nx][ny] == 1:
                graph[nx][ny] = graph[x][y] + 1
                queue.append((nx, ny))

    return graph[N-1][M-1]

print(bfs(0, 0))

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• BFS 문제는 특히 격자형 탐색 문제, 미로 탈출, 불 퍼짐 문제 등에서 자주 등장한다. 처음에는 DFS로 풀어야 하는 줄 알고 헷갈렸는데 최단 거리나 격자형 탐색은 BFS로 풀어야 한다는 것을 알게 됐다.

---

백준 #2667. 단지번호 붙이기: 그래프 / 실버1

정리한 링크: (바로가기)

🚩플로우 (선택)

코드를 풀이할 때 적었던 플로우가 있나요?

1. 입력 처리
   • n을 입력받고, n x n 크기의 2차원 리스트 graph를 생성한다.
2. 탐색 방향 설정
   • 상, 하, 좌, 우를 나타내는 dx, dy 리스트를 정의한다.
3. BFS 함수 정의
   • (x, y) 좌표를 시작으로 BFS를 수행한다.
   • 방문한 노드는 0으로 바꿔 재방문을 방지한다.
   • 큐를 사용하여 연결된 모든 1을 탐색하며 단지 내 집의 개수를 센다.
4. 전체 격자 순회
   • 모든 좌표 (i, j)를 순회하며 graph[i][j] == 1인 경우 BFS를 호출한다.
   • BFS의 리턴값(단지 크기)을 result 리스트에 저장한다.
5. 결과 출력
   • result 리스트를 오름차순으로 정렬한다.
   • 단지 수(len(result))와 각 단지에 속한 집의 수를 한 줄씩 출력한다.

🚩제출한 코드

from collections import deque

# 방향 벡터: 상, 하, 좌, 우
dx = [-1, 1, 0, 0]
dy = [0, 0, -1, 1]

def bfs(start_x, start_y):
    queue = deque()
    queue.append((start_x, start_y))
    graph[start_x][start_y] = 0  # 방문 처리
    house_count = 1  # 단지 내 집 수

    while queue:
        x, y = queue.popleft()
        for i in range(4):  # 상하좌우 탐색
            nx, ny = x + dx[i], y + dy[i]

            # 좌표가 유효한지 확인
            if 0 <= nx < n and 0 <= ny < n and graph[nx][ny] == 1:
                graph[nx][ny] = 0  # 방문 처리
                queue.append((nx, ny))
                house_count += 1
    return house_count

# 입력
n = int(input())
graph = [list(map(int, input().strip())) for _ in range(n)]

result = []

# 모든 좌표 순회하며 BFS 수행
for i in range(n):
    for j in range(n):
        if graph[i][j] == 1:
            result.append(bfs(i, j))

# 결과 출력
result.sort()
print(len(result))
for count in result:
    print(count)

[zaqquum]

이번 주도 고생 많으셨습니다!

[zaqquum]

저는 아래처럼 작성했는데 for문을 리스트 컴프리헨션 사용해서 한 줄로 축약한 것이 인상적입니다.

    for line in lines:
        cnt += line // mid

[YoonYn9915]

WIL로 문제유형 및 핵심을 잘 정리해 주신 것 같습니다. 적어주신 것처럼 새로운 유형 많이 풀어보고 습득해야 될 것 같아요!
"탐색 대상은 답이 아니라 '조건'이다, 일반적인 이분 탐색은 값을 찾는 데 집중하지만, 이 문제는 mid가 될 수 있는 가장 큰 값을 찾기 위해 조건(cnt >= C)을 체크하고, 탐색 범위를 조정해 나간다."

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🔥2025-05 챌린지 진행 상황

👉 그래프

• YoonYn9915: 0개 ❌
• Mingguriguri: 2개 ❌

👉 DP

• YoonYn9915: 2개 ❌
• Mingguriguri: 0개 ❌