https://www.acmicpc.net/problem/17144
\n미세먼지를 제거하기 위해 구사과는 공기청정기를 설치하려고 한다. 공기청정기의 성능을 테스트하기 위해 구사과는 집을 크기가 R×C인 격자판으로 나타냈고, 1×1 크기의 칸으로 나눴다. 구사과는 뛰어난 코딩 실력을 이용해 각 칸 (r, c)에 있는 미세먼지의 양을 실시간으로 모니터링하는 시스템을 개발했다. (r, c)는 r행 c열을 의미한다.
\n
\n공기청정기는 항상 1번 열에 설치되어 있고, 크기는 두 행을 차지한다. 공기청정기가 설치되어 있지 않은 칸에는 미세먼지가 있고, (r, c)에 있는 미세먼지의 양은 Ar,c이다.
1초 동안 아래 적힌 일이 순서대로 일어난다.
\n다음은 확산의 예시이다.
\n
\n공기청정기가 작동한 이후 상태는 아래와 같다.
\n
시뮬레이션
\ndef spread():\n # A 리스트 deepcopy\n A_copy = copy.deepcopy(A)\n for i in range(R):\n for j in range(C):\n if A_copy[i][j] > 0:\n value = A_copy[i][j] // 5\n # 상하좌우 계산\n for k in range(4):\n next_x = j + dx[k]\n next_y = i + dy[k]\n # boundary 체크 후, 확산\n if 0 <= next_x < C and 0 <= next_y < R:\n if A[next_y][next_x] != -1:\n A[next_y][next_x] += value\n A[i][j] -= valueA를 deepcopy 해서 저장한 후 사용value 계산한 후, 상하좌우 계산value를 더해서 확산def wind(x, y, d):\n # x, y : 공기청정기 위치 , d : 1이면 위로 확산, -1이면 아래로 확산\n temp = A[y][x+1]\n A[y][x+1] = 0\n # 공기청정기 위치한 행 확산\n for i in range(x+2, C): temp, A[y][i] = A[y][i], temp\n # 마지막 열 확산\n if d == 1:\n for i in range(y-1, -1, -1): temp, A[i][C-1] = A[i][C-1], temp\n else:\n for i in range(y+1, R): temp, A[i][C-1] = A[i][C-1], temp\n # 맨 위 or 맨 아래 행 확산\n for i in range(C-2, x-1, -1): \n if d == 1: temp, A[0][i] = A[0][i], temp\n else: temp, A[R-1][i] = A[R-1][i], temp\n # 첫번째 열 확산\n if d == 1:\n for i in range(1, y): temp, A[i][0] = A[i][0], temp\n else:\n for i in range(R-2, y, -1): temp, A[i][0] = A[i][0], tempx, y : 공기청정기 위치 , d : 1이면 위로 확산, -1이면 아래로 확산d에 따라 방향이 다름def calculate():\n count = 0\n for i in range(R):\n for j in range(C):\n if A[i][j] > 0:\n count += A[i][j]\n return countimport sys, copy\nfrom collections import deque\nR, C, T = map(int, sys.stdin.readline().split())\nA = []\npurifier = []\ndx = [1, 0, -1, 0]\ndy = [0, 1, 0, -1]\nfor i in range(R):\n temp = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))\n for j in range(C):\n if temp[j] == -1:\n purifier.append((j, i))\n A.append(temp)\n\ndef spread():\n # A 리스트 deepcopy\n A_copy = copy.deepcopy(A)\n for i in range(R):\n for j in range(C):\n if A_copy[i][j] > 0:\n value = A_copy[i][j] // 5\n # 상하좌우 계산\n for k in range(4):\n next_x = j + dx[k]\n next_y = i + dy[k]\n # boundary 체크 후, 확산\n if 0 <= next_x < C and 0 <= next_y < R:\n if A[next_y][next_x] != -1:\n A[next_y][next_x] += value\n A[i][j] -= value\n\ndef wind(x, y, d):\n # x, y : 공기청정기 위치 , d : 1이면 위로 확산, -1이면 아래로 확산\n temp = A[y][x+1]\n A[y][x+1] = 0\n # 공기청정기 위치한 행 확산\n for i in range(x+2, C): temp, A[y][i] = A[y][i], temp\n # 마지막 열 확산\n if d == 1:\n for i in range(y-1, -1, -1): temp, A[i][C-1] = A[i][C-1], temp\n else:\n for i in range(y+1, R): temp, A[i][C-1] = A[i][C-1], temp\n # 맨 위 or 맨 아래 행 확산\n for i in range(C-2, x-1, -1): \n if d == 1: temp, A[0][i] = A[0][i], temp\n else: temp, A[R-1][i] = A[R-1][i], temp\n # 첫번째 열 확산\n if d == 1:\n for i in range(1, y): temp, A[i][0] = A[i][0], temp\n else:\n for i in range(R-2, y, -1): temp, A[i][0] = A[i][0], temp\n\ndef calculate():\n count = 0\n for i in range(R):\n for j in range(C):\n if A[i][j] > 0:\n count += A[i][j]\n return count\n\nfor _ in range(T):\n spread()\n wind(purifier[0][0], purifier[0][1], 1)\n wind(purifier[1][0], purifier[1][1], -1)\nprint(calculate())전형적인 시뮬레이션 문제
\n공기청정기 작동시키고 바람에 따라 한칸씩 이동하는 방법을 어떻게 효율적이게 할까 고민하다가
\n일단 그냥 편한대로 풀었다.. 더 효율적인 방법이 있는지 찾아봐야 할 듯
https://www.acmicpc.net/problem/15685
\n드래곤 커브는 다음과 같은 세 가지 속성으로 이루어져 있으며, 이차원 좌표 평면 위에서 정의된다. 좌표 평면의 x축은 → 방향, y축은 ↓ 방향이다.
\n0세대 드래곤 커브는 아래 그림과 같은 길이가 1인 선분이다. 아래 그림은 (0, 0)에서 시작하고, 시작 방향은 오른쪽인 0세대 드래곤 커브이다.
\n
\n1세대 드래곤 커브는 0세대 드래곤 커브를 끝 점을 기준으로 시계 방향으로 90도 회전시킨 다음 0세대 드래곤 커브의 끝 점에 붙인 것이다. 끝 점이란 시작 점에서 선분을 타고 이동했을 때, 가장 먼 거리에 있는 점을 의미한다.
\n
\n2세대 드래곤 커브도 1세대를 만든 방법을 이용해서 만들 수 있다. (파란색 선분은 새로 추가된 선분을 나타낸다)
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\n3세대 드래곤 커브도 2세대 드래곤 커브를 이용해 만들 수 있다. 아래 그림은 3세대 드래곤 커브이다.
\n
\n즉, K(K > 1)세대 드래곤 커브는 K-1세대 드래곤 커브를 끝 점을 기준으로 90도 시계 방향 회전 시킨 다음, 그것을 끝 점에 붙인 것이다.
크기가 100×100인 격자 위에 드래곤 커브가 N개 있다. 이때, 크기가 1×1인 정사각형의 네 꼭짓점이 모두 드래곤 커브의 일부인 정사각형의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 격자의 좌표는 (x, y)로 나타내며, 0 ≤ x ≤ 100, 0 ≤ y ≤ 100만 유효한 좌표이다.
\n첫째 줄에 드래곤 커브의 개수 N(1 ≤ N ≤ 20)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 드래곤 커브의 정보가 주어진다. 드래곤 커브의 정보는 네 정수 x, y, d, g로 이루어져 있다. x와 y는 드래곤 커브의 시작 점, d는 시작 방향, g는 세대이다. (0 ≤ x, y ≤ 100, 0 ≤ d ≤ 3, 0 ≤ g ≤ 10)
\n입력으로 주어지는 드래곤 커브는 격자 밖으로 벗어나지 않는다. 드래곤 커브는 서로 겹칠 수 있다.
\n방향은 0, 1, 2, 3 중 하나이고, 다음을 의미한다.
\n첫째 줄에 크기가 1×1인 정사각형의 네 꼭짓점이 모두 드래곤 커브의 일부인 것의 개수를 출력한다.
\n예제 입력 1
\n3\n3 3 0 1\n4 2 1 3\n4 2 2 1예제 출력 1
\n4예제 입력 2
\n4\n3 3 0 1\n4 2 1 3\n4 2 2 1\n2 7 3 4예제 출력 2
\n11예제 입력 3
\n10\n5 5 0 0\n5 6 0 0\n5 7 0 0\n5 8 0 0\n5 9 0 0\n6 5 0 0\n6 6 0 0\n6 7 0 0\n6 8 0 0\n6 9 0 0예제 출력 3
\n8예제 입력 4
\n4\n50 50 0 10\n50 50 1 10\n50 50 2 10\n50 50 3 10예제 출력 4
\n1992힌트\n
시뮬레이션
\ndef draw_curve(x, y, d, g):\n # 0세대 드래곤 커브 그리기\n dir_list = [d]\n map[y][x] = 1\n next_x = x + dx[d]\n next_y = y + dy[d]\n map[next_y][next_x] = 1\n cur = [(next_x, next_y)]\n\n # g세대 드래곤 커브 그리기\n for _ in range(g):\n # 이전 세대 선분 방향 리스트 복사\n temp = dir_list.copy()\n for _ in range(len(dir_list)):\n x, y = cur.pop()\n d = dir_list.pop()\n # 방향 90도 회전 후 다음 위치 계산\n if d == 3: next_d = 0\n else: next_d = d + 1\n next_x = x + dx[next_d]\n next_y = y + dy[next_d]\n temp.append(next_d)\n map[next_y][next_x] = 1\n cur.append((next_x, next_y))\n # 현재 세대 선분 방향 리스트 저장\n dir_list = temp.copy()x, y에 해당하는 map 값을 1로 변경d에 맞게 다음 위치에 해당하는 map 값도 1로 바꿔주고, cur 리스트에 appendg에 맞게 반복문 진행dir_list를 temp 리스트에 copy 한 다음,dir_list의 값을 pop 하면서 dir_list에 있던 만큼 반복문 진행dir_list에서 pop한 값 d를 90도 회전하기 위해 +1 해주고 (d==3이면 0으로), next_d는 temp에 appendmap 값을 1로 바꾼 다음, cur에 appendtemp에 저장된 현재 세대 선분 방향 리스트를 다시 dir_list에 copy하고 반복문 진행# 주어진 정보에 맞게 드래곤 커브 그리기\nfor x, y, d, g in curve_info:\n draw_curve(x, y, d, g)\n\n# 네 꼭짓점이 모두 드래곤 커브의 일부인 정사각형 개수 구한 후, 출력\ncount = 0\nfor i in range(100):\n for j in range(100):\n if map[i][j] == 1 and map[i][j+1] == 1 and map[i+1][j] == 1 and map[i+1][j+1] == 1:\n count += 1\nprint(count)curve_info에 입력된 정보 x, y, d, g 를 이용해서 draw_curve 함수 실행map 값이 1이면 count를 해주고count 값 출력import sys\nN = int(sys.stdin.readline())\ncurve_info = [[int(x) for x in sys.stdin.readline().split()] for _ in range(N)]\nmap = [[0 for _ in range(101)] for _ in range(101)]\ndx = [1, 0, -1, 0]\ndy = [0, -1, 0, 1]\n\ndef draw_curve(x, y, d, g):\n # 0세대 드래곤 커브 그리기\n dir_list = [d]\n map[y][x] = 1\n next_x = x + dx[d]\n next_y = y + dy[d]\n map[next_y][next_x] = 1\n cur = [(next_x, next_y)]\n\n # g세대 드래곤 커브 그리기\n for _ in range(g):\n # 이전 세대 선분 방향 리스트 복사\n temp = dir_list.copy()\n for _ in range(len(dir_list)):\n x, y = cur.pop()\n d = dir_list.pop()\n # 방향 90도 회전 후 다음 위치 계산\n if d == 3: next_d = 0\n else: next_d = d + 1\n next_x = x + dx[next_d]\n next_y = y + dy[next_d]\n temp.append(next_d)\n map[next_y][next_x] = 1\n cur.append((next_x, next_y))\n # 현재 세대 선분 방향 리스트 저장\n dir_list = temp.copy()\n\n# 주어진 정보에 맞게 드래곤 커브 그리기\nfor x, y, d, g in curve_info:\n draw_curve(x, y, d, g)\n\n# 네 꼭짓점이 모두 드래곤 커브의 일부인 정사각형 개수 구한 후, 출력\ncount = 0\nfor i in range(100):\n for j in range(100):\n if map[i][j] == 1 and map[i][j+1] == 1 and map[i+1][j] == 1 and map[i+1][j+1] == 1:\n count += 1\nprint(count)주어진 방향이 규칙이 있을 것이라고 생각했고, 생각대로 주어진 방향을 이용하니 쉽게 90도 회전할 수 있었다.
\n드래곤 커브를 그리는 과정도, 검사하는 과정도 쉬웠지만
\n검사하는 과정에서 index를 하나씩 더 많게 계산해서 런타임 에러가 떴었다,,
\n시뮬레이션은 주어진 문제대로만 풀면 되니까 문제를 더 열심히 다시 읽자..!
https://www.acmicpc.net/problem/17140
\n크기가 3×3인 배열 A가 있다. 배열의 인덱스는 1부터 시작한다. 1초가 지날때마다 배열에 연산이 적용된다.
\n한 행 또는 열에 있는 수를 정렬하려면, 각각의 수가 몇 번 나왔는지 알아야 한다. 그 다음, 수의 등장 횟수가 커지는 순으로, 그러한 것이 여러가지면 수가 커지는 순으로 정렬한다. 그 다음에는 배열 A에 정렬된 결과를 다시 넣어야 한다. 정렬된 결과를 배열에 넣을 때는, 수와 등장 횟수를 모두 넣으며, 순서는 수가 먼저이다.
\n예를 들어, [3, 1, 1]에는 3이 1번, 1가 2번 등장한다. 따라서, 정렬된 결과는 [3, 1, 1, 2]가 된다. 다시 이 배열에는 3이 1번, 1이 2번, 2가 1번 등장한다. 다시 정렬하면 [2, 1, 3, 1, 1, 2]가 된다.
\n정렬된 결과를 배열에 다시 넣으면 행 또는 열의 크기가 달라질 수 있다. R 연산이 적용된 경우에는 가장 큰 행을 기준으로 모든 행의 크기가 변하고, C 연산이 적용된 경우에는 가장 큰 열을 기준으로 모든 열의 크기가 변한다. 행 또는 열의 크기가 커진 곳에는 0이 채워진다. 수를 정렬할 때 0은 무시해야 한다. 예를 들어, [3, 2, 0, 0]을 정렬한 결과는 [3, 2]를 정렬한 결과와 같다.
\n행 또는 열의 크기가 100을 넘어가는 경우에는 처음 100개를 제외한 나머지는 버린다.
\n배열 A에 들어있는 수와 r, c, k가 주어졌을 때, A[r][c]에 들어있는 값이 k가 되기 위한 최소 시간을 구해보자.
\n첫째 줄에 r, c, k가 주어진다. (1 ≤ r, c, k ≤ 100)
\n둘째 줄부터 3개의 줄에 배열 A에 들어있는 수가 주어진다. 배열 A에 들어있는 수는 100보다 작거나 같은 자연수이다.
\nA[r][c]에 들어있는 값이 k가 되기 위한 연산의 최소 시간을 출력한다. 100초가 지나도 A[r][c] = k가 되지 않으면 -1을 출력한다.
\n시뮬레이션, 정렬
\ndef sort(arr):\n d = {}\n rt = []\n for i in arr:\n # 0은 무시\n if i == 0: continue\n # 값이 key에 있으면 ++\n if i in d.keys(): d[i] += 1\n # 없으면 key-value 추가\n else: d[i] = 1\n # key 기준 sort\n d = dict(sorted(d.items()))\n # value 기준 sort\n temp = sorted(d.items(), key=lambda x:x[1])\n for i in range(len(temp)):\n # 100개 지나면 버림\n if i >= 100: break\n # key, value 순으로 append\n rt.append(temp[i][0])\n rt.append(temp[i][1])\n return rtrt 리스트에 key, value 순으로 appenddef cal_R():\n global row_size\n # 행마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(len(A)):\n A[i] = sort(A[i])\n row_size = max(len(A[i]), row_size)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for i in range(len(A)):\n if len(A[i]) < row_size:\n for _ in range(row_size-len(A[i])):\n A[i].append(0)sort 함수 실행하고, row_size 최대 길이 저장def cal_C():\n global row_size, col_size\n # 열마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(row_size):\n temp = []\n for j in range(col_size):\n temp.append(A[j][i])\n A[j][i] = 0\n temp = sort(temp)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for j in range(len(temp)):\n if j >= col_size:\n A.append([0 for _ in range(row_size)])\n A[j][i] = temp[j]\n col_size = max(len(temp), col_size)temp 리스트에 저장한 후,temp 리스트로 sort 함수 실행하고, col_size 최대 길이 저장count = 0\nwhile True:\n # boundary 안에서 종료조건 확인\n if 0 < r <= col_size and 0 < c <= row_size:\n if A[r-1][c-1] == k: \n break\n # 100초 지나면 종료하고 -1 출력\n if count >= 100:\n count = -1\n break\n # 행의 개수 >= 열의 개수면 R 연산\n if row_size <= col_size: cal_R()\n # 행의 개수 < 열의 개수면 C 연산\n else: cal_C()\n count += 1\nprint(count)count 출력import sys\nr, c, k = map(int, sys.stdin.readline().split())\nA = [[int(x) for x in sys.stdin.readline().split()] for _ in range(3)]\nrow_size, col_size = 3, 3\n\ndef sort(arr):\n d = {}\n rt = []\n for i in arr:\n # 0은 무시\n if i == 0: continue\n # 값이 key에 있으면 ++\n if i in d.keys(): d[i] += 1\n # 없으면 key-value 추가\n else: d[i] = 1\n # key 기준 sort\n d = dict(sorted(d.items()))\n # value 기준 sort\n temp = sorted(d.items(), key=lambda x:x[1])\n for i in range(len(temp)):\n # 100개 지나면 버림\n if i >= 100: break\n # key, value 순으로 append\n rt.append(temp[i][0])\n rt.append(temp[i][1])\n return rt\n\ndef cal_R():\n global row_size\n # 행마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(len(A)):\n A[i] = sort(A[i])\n row_size = max(len(A[i]), row_size)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for i in range(len(A)):\n if len(A[i]) < row_size:\n for _ in range(row_size-len(A[i])):\n A[i].append(0)\n\ndef cal_C():\n global row_size, col_size\n # 열마다 정렬하고 최대 길이 계산\n for i in range(row_size):\n temp = []\n for j in range(col_size):\n temp.append(A[j][i])\n A[j][i] = 0\n temp = sort(temp)\n # 최대 길이보다 작으면 그만큼 0 추가\n for j in range(len(temp)):\n if j >= col_size:\n A.append([0 for _ in range(row_size)])\n A[j][i] = temp[j]\n col_size = max(len(temp), col_size)\n\ncount = 0\nwhile True:\n # boundary 안에서 종료조건 확인\n if 0 < r <= col_size and 0 < c <= row_size:\n if A[r-1][c-1] == k: \n break\n # 100초 지나면 종료하고 -1 출력\n if count >= 100:\n count = -1\n break\n # 행의 개수 >= 열의 개수면 R 연산\n if row_size <= col_size: cal_R()\n # 행의 개수 < 열의 개수면 C 연산\n else: cal_C()\n count += 1\nprint(count)정렬하는 방법은 바로 딕셔너리가 생각나서 딕셔너리를 사용해서 빠르게 해결했다.
\n행 기준으로 정렬하는 것까지는 빠르게 할 수 있었는데 열 기준으로 정렬하는 과정에서 어떻게 효율적으로 할지 고민을 조오금 했다.
\n전치행렬로 바꿔서 하면 되겠다고 생각했는데 numpy는 사용 못한다고 해서 그냥 반복문으로 품,,
r, c, k 입력에서 r, c 값이 3보다 큰 값이 들어올 수도 있다는 것을 생각 못해서 런타임에러 났었음,,
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