[01주차 김동주] 소트 #1
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| def solve(N: int, A: list[int]): | ||
| counter = [0] * (MAX_NUM+1) | ||
| for a in A: | ||
| counter[a] += 1 | ||
| build(N, counter) |
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문제에서 숫자의 배열이 주어지는데 숫자는 최대 50개고, 각 숫자는 1,000보다 작거나 같은 자연수 또는 0입니다.
이것을 연속된 두 수가 연속된 값이 아니게만 정렬하면 되는데,
우선 각 숫자의 등장 횟수를 세어봅시다.
| def build(N: int, counter: list[int], stack: list[int] = []): | ||
| if len(stack) == N: | ||
| print(' '.join(map(str, stack))) | ||
| exit() | ||
| for n in generate_possible_numbers(counter, stack): | ||
| stack.append(n) | ||
| counter[n] -= 1 | ||
| build(N, counter, stack) | ||
| counter[n] += 1 | ||
| stack.pop() |
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이어서 각 숫자 별 등장 횟수를 센 counter 배열과, 스택만으로 문제에서 요구하는 수열을 만들 수가 있습니다.
스택에는 만들어진/완성된 수열이 담기게 됩니다.
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오 아직 스택 활용하는 부분이 익숙치 않은데 이런식으로 적용하면 비슷한 다른 문제도 다양하게 적용시킬 수 있겠군요 참고하겠습니다 ㅎㅎ
| if len(stack) == N: | ||
| print(' '.join(map(str, stack))) | ||
| exit() |
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모든 숫자를 다 채웠으면 완성된 수열을 출력하고 프로그램을 종료합니다.
| stack.append(n) | ||
| counter[n] -= 1 | ||
| build(N, counter, stack) | ||
| counter[n] += 1 | ||
| stack.pop() |
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여기서는 가능한 수열 조합을 그리디하게 만들어가다가, 더 이상 문제의 조건을 만족하는 수열을 만들 수 없을 때 다시 stack의 top으로 되돌아가며 다른 조합을 찾아보게 됩니다.
뒤로 돌아가서 다시 추적을 한다는 의미에서 백트레킹이라고 부를 수 있지 않을까 싶네요
| stack.pop() | ||
|
|
||
|
|
||
| def generate_possible_numbers(counter: list[int], stack: list[int]): |
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저.. 좀 초짜같은 놀라움이긴 한데요, 파이썬에서 이렇게 타입 지정할 때 리스트 안에 들어갈 타입까지도 지정이 가능한 걸 지금 알았네요.
요즘 파이썬으로 프로그램 작성하면 최대한 타입 지정해서 사용하려고 하는데, 참고해보겠습니당..
| def generate_possible_numbers(counter: list[int], stack: list[int]): | ||
| for i in range(MAX_NUM+1): | ||
| if counter[i] > 0 and (not stack or i != stack[-1]+1): | ||
| yield i |
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yield 라는 키워드를 처음봐서 검색해보고 왔는데 성능 측면에서 이점을 보기위해서 사용한다고 하는데 그점을 노리고 사용하신건지 아님 또 다른 이유가 있는지 궁금합니다
| def build(N: int, counter: list[int], stack: list[int] = []): | ||
| if len(stack) == N: | ||
| print(' '.join(map(str, stack))) | ||
| exit() | ||
| for n in generate_possible_numbers(counter, stack): | ||
| stack.append(n) | ||
| counter[n] -= 1 | ||
| build(N, counter, stack) | ||
| counter[n] += 1 | ||
| stack.pop() |
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오 아직 스택 활용하는 부분이 익숙치 않은데 이런식으로 적용하면 비슷한 다른 문제도 다양하게 적용시킬 수 있겠군요 참고하겠습니다 ㅎㅎ
🖊️ 풀이
스택과 카운터에 기반한 탐욕 알고리즘으로 풀이하였습니다.
플레티넘 문제 치고는 상당히 쉬운 난이도였던 것 같습니다. 여러분도 도전해보세요!