YoonYn9915/ 5월 2주차/ 3문제

[YoonYn9915]

🌱WIL

이번 한 주의 소감을 작성해주세요!

• 이번 구현 문제들은 난이도가 낮아 쉽게 생각했는데 실버1이었음에도 시간이 꽤 오래 걸렸다. 문제를 빠르게 읽고 정확하게 이해하는 것이 중요하다고 생각했다. 발제 문제는 문제 설명에 플로우가 순서대로 다 나와있었기 때문에 코드만 잘 짜면 되었는데, 과제 문제는 그런 설명이 없다보니 더 애먹었다. 과제 문제의 경우 기준점(나같은 경우 (0,0))에서부터 시계방향으로 동근이의 거리, 상점의 거리 두 개를 구해서 그 차이를 구하면 되는 문제였다. 이 부분에 대해서는 인지하고 있었는데 거리계산 함수를 작성할 때 뭔가 오류가 있었던 모양이다. 계속 조금씩 틀려서 힌트를 봤다. 결국 아래와 같이 했는데 4번에서 +를 마이너스로 써서 틀린것 같았다.

    if dir == 1:
        return num
    elif dir == 2:
        return row + col + (row - num)
    elif dir == 3:
        return row + col + row + (col - num)
    elif dir == 4:
        return row + num

🚀주간 목표 문제 수: 3개

푼 문제

• 백준 #2110. 공유기 설치: 이분탐색 / 골드 4
• 백준 #1283. 단축키 지정: 구현 / 실버 1
• 백준 #2564. 경비원: 구현 / 실버 1

---

백준 #2110. 공유기 설치: 이분탐색 / 골드 4

정리한 링크: (바로가기)

🚩제출한 코드

import sys

inp = sys.stdin.readline


def install_router(mid):
    # 가장 왼쪽의 집은 무조건 설치
    router_count = 1
    previous_house = house[0]

    # 이전에 공유기를 설치했던 집 좌표 + mid <= 현재 집 좌표인지 확인
    for i in range(N):
        if previous_house + mid <= house[i]:
            router_count += 1
            previous_house = house[i]

    return router_count


# 입력받기
N, C = map(int, inp().split())
house = list(map(int, [inp() for _ in range(N)]))

# 정렬
house.sort()

# 인접한 두 집의 가능한 최소거리와 최대거리
start = 1
end = house[N - 1] - house[0]

# 정답
answer = 0

while start <= end:
    # 이분탐색을 위한 mid
    mid = (start + end) // 2

    # 설치한 공유기 개수를 반환
    router_count = install_router(mid)

    if router_count >= C:
        start = mid + 1
        answer = mid
    else:
        end = mid - 1

print(answer)

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• 풀이 중 발견한 문제점

• 문제점 1: while (start < end) 조건
  왜 문제인가?
  start < end 조건을 사용하면 start가 end와 같아지는 순간 루프가 종료됩니다.
  그런데 이분 탐색의 핵심은 모든 가능한 거리(mid)에 대해 최적값을 찾는 것입니다.
  start == end == mid인 상태에서도 한 번 더 검사를 해야 모든 mid를 확인할 수 있습니다.
  이 조건으로는 마지막 가능한 거리(mid)를 체크하지 않고 루프가 끝나므로 정답을 놓칠 수 있습니다.

• 올바른 방법: while (start <= end)
  이 조건을 쓰면 start == end일 때도 마지막으로 한 번 더 탐색하고 종료합니다.
  이는 이분 탐색의 표준 패턴이며, 모든 가능한 값에 대해 판단을 마친 뒤 루프를 종료시킵니다.

• 문제점 2: start = mid 사용과 System.out.println(start - 1)
  왜 문제인가?
  공유기 설치가 가능한 경우 start = mid로 설정하면 mid를 다시 검사하는 상황이 반복될 수 있습니다.
  예를 들어, start = 4, end = 5일 때 mid = 4가 됩니다.

  • 설치 가능해서 start = mid 하면 여전히 start = 4, end = 5.
  • 다음 루프에서 또 mid = 4이고 무한 반복 가능성 발생 → 무한 루프 혹은 탐색 누락

• 올바른 방법:
  공유기를 설치할 수 있는 경우는 더 넓은 거리를 확인해야 하므로 start = mid + 1로 가야 합니다.
  정답 후보는 따로 answer 변수에 저장해두고, 탐색 후 출력해야 합니다.

백준 #1283. 단축키 지정: 구현 / 실버 1

정리한 링크: (바로가기)

🚩제출한 코드

import sys

inp = sys.stdin.readline

N = int(inp())

# 단축키로 지정된 대문자 알파벳들
used_shortcuts = set()

# 결과 저장용 리스트
results = []

for _ in range(N):
    original = inp().strip()
    shortcut_index = -1
    words = original.split()
    index_in_string = 0

    # 1단계: 각 단어의 첫 글자 확인
    for word in words:
        char = word[0].upper()
        if char not in used_shortcuts:
            used_shortcuts.add(char)
            shortcut_index = index_in_string
            break
        index_in_string += len(word) + 1  # 공백 포함해서 다음 인덱스 계산

    # 2단계: 전체 문자열 순회
    if shortcut_index == -1:
        for i, char in enumerate(original):
            if char != ' ' and char.upper() not in used_shortcuts:
                used_shortcuts.add(char.upper())
                shortcut_index = i
                break

    # 단축키 표시
    if shortcut_index != -1:
        marked = (
            original[:shortcut_index]
            + '[' + original[shortcut_index] + ']'
            + original[shortcut_index + 1:]
        )
        results.append(marked)
    else:
        results.append(original)

# 출력
print('\n'.join(results))

💡TIL

배운 점이 있다면 입력해주세요

• 단축키 저장 자료구로 list대신 set이 더 유리한 이유 정리

• 이유 1: in 연산의 성능 차이
  list는 in 연산시 O(n)소모, set은 in 연산시 O(1)소모
  N개의 문장을 처리할 때 단축키 등록 여부를 매번 검사해야 하므로, list보다 set이 훨씬 빠르다.

• 이유 2: 의미적으로 중복이 없어야 하는 자료
  단축키는 중복되면 안 되기 때문에, 중복을 자동으로 방지하는 set이 더 알맞은 자료형이다.

백준 #2564. 경비원: 구현 / 실버 1

정리한 링크: (바로가기)

🚩제출한 코드

import sys

inp = sys.stdin.readline

row, col = map(int, inp().strip().split())

# 전체 둘레
round_length = row * 2 + col * 2
answer = 0

# 동근이의 위치와 상점의 좌표 저장
locations = []
n = int(inp().strip())

for _ in range(n + 1):
    dir, num = map(int, inp().strip().split())
    locations.append((dir, num))


def calculate_distance(dir, num):
    if dir == 1:
        return num
    elif dir == 2:
        return row + col + (row - num)
    elif dir == 3:
        return row + col + row + (col - num)
    else:
        return row + num


for i in range(n):
    # 동근이 좌표
    dir, num = locations[n]

    # 상점 좌표
    store_dir, store_num = locations[i]

    # (0,0)에서부터 시계방향으로 동근이의 거리
    d1 = calculate_distance(dir, num)

    # (0,0)에서부터 시계방향으로 상점의 거리
    d2 = calculate_distance(store_dir, store_num)

    # 시계방향 동근이 - 상점간 거리
    distance = abs(d2 - d1)

    if distance < round_length // 2:
        answer += distance
    else:
        answer += round_length - distance

print(answer)

[Mingguriguri]

한 주간 고생 많으셨습니다!

[Mingguriguri]

boolean 변수가 아니라 인덱스를 저장하는 변수를 두어서 접근하여, 마지막에 인덱스가 -1이 아닌 경우에만 마크 표시를 하는 것이 인상적이었습니다!

[Mingguriguri]

그리고 입력받은 값을 바로바로 출력하는 것이 아니라 result에 저장해두고, 마지막에 하나씩 출력하는 것도 인상 깊었어요! 참고가 되었습니다 :D

[Mingguriguri]

저는 min()함수를 썼는데 이런 조건식으로 접근할 수도 있는 것, 알아갑니다!

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