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문제 설명

한자리 숫자가 적힌 종이 조각이 흩어져있습니다. 흩어진 종이 조각을 붙여 소수를 몇 개 만들 수 있는지 알아내려 합니다.

각 종이 조각에 적힌 숫자가 적힌 문자열 numbers가 주어졌을 때, 종이 조각으로 만들 수 있는 소수가 몇 개인지 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

제한사항

  • numbers는 길이 1 이상 7 이하인 문자열입니다.
  • numbers는 0~9까지 숫자만으로 이루어져 있습니다.
  • "013"은 0, 1, 3 숫자가 적힌 종이 조각이 흩어져있다는 의미입니다.

입출력 예

numbers return

"17" 3
"011" 2

입출력 예 설명

예제 #1

[1, 7]으로는 소수 [7, 17, 71]를 만들 수 있습니다.

예제 #2

[0, 1, 1]으로는 소수 [11, 101]를 만들 수 있습니다.

  • 11과 011은 같은 숫자로 취급합니다.
package LV2;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class H42839 {
    public int solution(String numbers) {
        int answer = 0; // 소수의 개수를 저장할 변수
        Set<Integer> set = new HashSet<>(); // 중복되는 숫자 조합을 제거하기 위해 Set 사용

        // 모든 숫자 조합을 생성
        permutation("", numbers, set);

        // 생성된 모든 숫자 조합에 대해 소수인지 체크
        for (Integer number : set) {
            // 소수인 경우 answer 증가
            if (isPrime(number)) {
                answer++;
            }
        }

        // 만들 수 있는 소수의 개수 반환
        return answer;
    }

    // 재귀적으로 모든 숫자 조합을 생성하는 함수
    private void permutation(String prefix, String str, Set<Integer> set) {
        int n = str.length();
        if (!prefix.equals("")) {
            set.add(Integer.valueOf(prefix)); // 숫자 조합을 Set에 추가
        }

        // 재귀적으로 숫자 조합 생성
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            permutation(prefix + str.charAt(i), str.substring(0, i) + str.substring(i+1, n), set);
        }
    }

    // 숫자가 소수인지 판단하는 함수
    private boolean isPrime(int number) {
        if (number <= 1) { // 1 이하의 수는 소수가 아님
            return false;
        }

        if (number == 2) { // 2는 소수
            return true;
        }

        // 2부터 number의 제곱근까지 나누어 보면서 소수인지 판별
        for (int i = 2; i <= Math.sqrt(number); i++) {
            // 나누어 떨어지는 경우 소수가 아님
            if (number % i == 0) {
                return false;
            }
        }

        // 위의 for loop를 통과하면 소수
        return true;
    }
}

모든 가능한 숫자의 조합을 만들어보고, 그 조합이 소수인지 아닌지를 판별하는 것으로 해결할 수 있다.

우선, 모든 가능한 숫자의 조합을 만들어내는 것은 순열 알고리즘을 사용하면 해결할 수 있다.

다음으로, 숫자의 조합이 소수인지 아닌지를 판별하는 것은 에라토스테네스의 체 알고리즘을 사용하면 해결할 수 있다.

먼저 permutation 함수는 재귀적으로 주어진 문자열로 가능한 모든 숫자의 조합을 만들어낸다. 그리고 이 숫자들을 **Set**에 넣어 중복을 제거한다.

그 다음 isPrime 함수는 주어진 숫자가 소수인지 판별한다. 2부터 해당 숫자의 제곱근까지 나눠본 결과 나머지가 0인 경우가 없으면 소수로 판별한다.

마지막으로 메인 함수인 **solution**에서는 **Set**에 있는 모든 숫자에 대해 isPrime 함수를 호출하여 소수인 경우 카운트를 증가시킨다. 그리고 이 카운트를 반환하여 주어진 문자열로 만들 수 있는 소수의 개수를 알아낸다.

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문제 설명

철수는 롤케이크를 두 조각으로 잘라서 동생과 한 조각씩 나눠 먹으려고 합니다. 이 롤케이크에는 여러가지 토핑들이 일렬로 올려져 있습니다. 철수와 동생은 롤케이크를 공평하게 나눠먹으려 하는데, 그들은 롤케이크의 크기보다 롤케이크 위에 올려진 토핑들의 종류에 더 관심이 많습니다. 그래서 잘린 조각들의 크기와 올려진 토핑의 개수에 상관없이 각 조각에 동일한 가짓수의 토핑이 올라가면 공평하게 롤케이크가 나누어진 것으로 생각합니다.

예를 들어, 롤케이크에 4가지 종류의 토핑이 올려져 있다고 합시다. 토핑들을 1, 2, 3, 4와 같이 번호로 표시했을 때, 케이크 위에 토핑들이 [1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 2] 순서로 올려져 있습니다. 만약 세 번째 토핑(1)과 네 번째 토핑(3) 사이를 자르면 롤케이크의 토핑은 [1, 2, 1], [3, 1, 4, 1, 2]로 나뉘게 됩니다. 철수가 [1, 2, 1]이 놓인 조각을, 동생이 [3, 1, 4, 1, 2]가 놓인 조각을 먹게 되면 철수는 두 가지 토핑(1, 2)을 맛볼 수 있지만, 동생은 네 가지 토핑(1, 2, 3, 4)을 맛볼 수 있으므로, 이는 공평하게 나누어진 것이 아닙니다. 만약 롤케이크의 네 번째 토핑(3)과 다섯 번째 토핑(1) 사이를 자르면 [1, 2, 1, 3], [1, 4, 1, 2]로 나뉘게 됩니다. 이 경우 철수는 세 가지 토핑(1, 2, 3)을, 동생도 세 가지 토핑(1, 2, 4)을 맛볼 수 있으므로, 이는 공평하게 나누어진 것입니다. 공평하게 롤케이크를 자르는 방법은 여러가지 일 수 있습니다. 위의 롤케이크를 [1, 2, 1, 3, 1], [4, 1, 2]으로 잘라도 공평하게 나뉩니다. 어떤 경우에는 롤케이크를 공평하게 나누지 못할 수도 있습니다.

롤케이크에 올려진 토핑들의 번호를 저장한 정수 배열 topping이 매개변수로 주어질 때, 롤케이크를 공평하게 자르는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.


제한사항

  • 1 ≤ topping의 길이 ≤ 1,000,000
    • 1 ≤ topping의 원소 ≤ 10,000

입출력 예

topping result

[1, 2, 1, 3, 1, 4, 1, 2] 2
[1, 2, 3, 1, 4] 0

입출력 예 설명

입출력 예 #1

  • 롤케이크를 [1, 2, 1, 3], [1, 4, 1, 2] 또는 [1, 2, 1, 3, 1], [4, 1, 2]와 같이 자르면 철수와 동생은 각각 세 가지 토핑을 맛볼 수 있습니다. 이 경우 공평하게 롤케이크를 나누는 방법은 위의 두 가지만 존재합니다.

입출력 예 #2

  • 롤케이크를 공평하게 나눌 수 없습니다.
package LV2;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class H132265 {
    public int solution(int[] topping) {
        // 각 토핑의 종류와 그 개수를 저장하는 Map을 초기화한다.
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        int n = topping.length;  // 토핑의 개수

        // 각 위치에서의 토핑의 종류의 수를 저장하는 prefixSum과 suffixSum 배열을 초기화한다.
        int[] prefixSum = new int[n];
        int[] suffixSum = new int[n];

        // prefixSum을 계산한다.
        // 첫 번째 토핑부터 순서대로 더해가면서 각 위치에서의 토핑의 종류의 수를 구한다.
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 현재 위치의 토핑을 map에 추가하거나 개수를 업데이트한다.
            map.put(topping[i], map.getOrDefault(topping[i], 0) + 1);
            // 현재 위치에서의 토핑의 종류의 수를 prefixSum에 저장한다.
            prefixSum[i] = map.size();
        }

        // map을 초기화한다.
        map.clear();

        // suffixSum을 계산한다.
        // 마지막 토핑부터 역순으로 더해가면서 각 위치에서의 토핑의 종류의 수를 구한다.
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            // 현재 위치의 토핑을 map에 추가하거나 개수를 업데이트한다.
            map.put(topping[i], map.getOrDefault(topping[i], 0) + 1);
            // 현재 위치에서의 토핑의 종류의 수를 suffixSum에 저장한다.
            suffixSum[i] = map.size();
        }

        int answer = 0;
        // prefixSum[i]와 suffixSum[i+1]이 같은 경우의 수를 세어 answer에 저장한다.
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            if (prefixSum[i] == suffixSum[i + 1]) {
                answer++;
            }
        }

        // 롤케이크를 공평하게 자르는 방법의 수를 반환한다.
        return answer;
    }
}

먼저 양쪽 끝에서부터 같은 토핑의 수가 될 때까지의 거리를 구하고, 이를 이용하여 두 조각에 동일한 가짓수의 토핑이 오는 경우의 수를 찾아볼 수 있다. 이를 위해 우선 각 위치에서 토핑의 종류 수를 세는 데에 자료구조 map을 이용하고, prefixSum과 suffixSum 배열을 만든다. 그리고 나서, prefixSum[i]가 suffixSum[i+1]과 같은 i의 개수를 세면 된다.

O(n)의 시간 복잡도를 가지고 있으며, 이는 토핑 배열의 길이에 비례한다. 한편, 공간 복잡도는 O(n + m)으로 토핑 배열의 길이(n)와 토핑의 종류의 수(m)에 비례한다. 이는 prefixSum과 suffixSum 배열을 저장하기 위해 필요한 공간 때문이다.

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문제 설명

자연수 x를 y로 변환하려고 합니다. 사용할 수 있는 연산은 다음과 같습니다.

  • x에 n을 더합니다
  • x에 2를 곱합니다.
  • x에 3을 곱합니다.

자연수 x, y, n이 매개변수로 주어질 때, x를 y로 변환하기 위해 필요한 최소 연산 횟수를 return하도록 solution 함수를 완성해주세요. 이때 x를 y로 만들 수 없다면 -1을 return 해주세요.


제한사항

  • 1 ≤ x ≤ y ≤ 1,000,000
  • 1 ≤ n < y

입출력 예

x y n result

10 40 5 2
10 40 30 1
2 5 4 -1

입출력 예 설명

입출력 예 #1

x에 2를 2번 곱하면 40이 되고 이때가 최소 횟수입니다.

입출력 예 #2

x에 n인 30을 1번 더하면 40이 되고 이때가 최소 횟수입니다.

입출력 예 #3

x를 y로 변환할 수 없기 때문에 -1을 return합니다.

너비 우선 탐색(BFS)를 사용하여 풀 수 있다. 주어진 연산에 대하여 모든 가능한 결과를 큐에 넣고, 이를 반복하면서 y에 도달할 때까지의 최소 연산 횟수를 찾을 수 있다.

package LV2;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class H154538 {
    public int solution(int x, int y, int n) {
        // 연산 결과 범위를 1_000_001로 설정
        final int MAX = 1_000_001;

        // check 배열은 각 숫자에 도달하기 위한 최소 연산 횟수를 저장
        // 아직 도달하지 못한 숫자는 -1로 초기화하기
        int[] check = new int[MAX];
        for (int i = 0; i < MAX; i++) {
            check[i] = -1;
        }

        // 큐를 생성하고 시작 숫자 x를 넣는다.
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
        queue.add(x);
        // x에 대한 연산 횟수를 0으로 설정한다.
        check[x] = 0;

        // 큐가 비어있지 않은 동안 다음을 반복!
        while (!queue.isEmpty()) {
            // 큐에서 숫자를 꺼낸다.
            int current = queue.remove();

            // 꺼낸 숫자가 y와 같다면, 그 때의 연산 횟수를 반환한다.
            if (current == y) {
                return check[current];
            }

            // 꺼낸 숫자에 n을 더하거나, 2를 곱하거나, 3을 곱하여 다음 숫자를 계산한다.
            int[] next = {current + n, current * 2, current * 3};
            for (int i = 0; i < 3; i++) {
                // 다음 숫자가 범위 내에 있고 아직 방문하지 않았다면,
                if (next[i] > 0 && next[i] < MAX && check[next[i]] == -1) {
                    // 큐에 다음 숫자를 넣고 연산 횟수를 업데이트한다.
                    queue.add(next[i]);
                    check[next[i]] = check[current] + 1;
                }
            }
        }

        // 큐가 비어도 y에 도달하지 못했다면, y에 도달할 수 없다는 의미이므로 -1을 반환한다.
        return -1;
    }
}

입력값 범위가 1,000,000 이하라는 것을 이용한다. check 배열은 각 숫자에 도달하기 위한 최소 연산 횟수를 저장하며, 아직 도달하지 못한 숫자는 -1로 초기화한다.

큐에 시작 숫자 x를 넣고, x에 대한 연산 횟수를 0으로 설정한다. 그 후, 큐가 비어있지 않은 동안 다음을 반복한다:

  1. 큐에서 숫자를 꺼내온다.
  2. 꺼낸 숫자가 y와 같다면, 그 때의 연산 횟수를 반환한다.
  3. 꺼낸 숫자에 n을 더하거나, 2를 곱하거나, 3을 곱하여 다음 숫자를 계산한다.
  4. 만약 다음 숫자가 범위 내에 있고 아직 방문하지 않았다면, 큐에 다음 숫자를 넣고 연산 횟수를 업데이트한다.

만약 큐가 비어도 y에 도달하지 못했다면, y에 도달할 수 없다는 의미이므로 -1을 반환한다.

https://aihtnyc-h.tistory.com/entry/%EB%84%88%EB%B9%84-%EC%9A%B0%EC%84%A0-%ED%83%90%EC%83%89BFS

 

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