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💡 문제징검다리(https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43236)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념1. 정렬 정렬은 데이터를 특정 순서대로 나열하는 작업입니다. 이 문제에서는 바위의 위치를 오름차순으로 정렬해야 하므로 정렬 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다. Java에서는 기본적으로 Arrays.sort() 메서드를 사용할 수 있습니다. 2. 이분 탐색 알고리즘이분 탐색은 정렬된 배열에서 특정 값을 찾거나, 특정 조건을 만족하는 값을 찾는 데 사용됩니다. 이 문제에서는 가능한 최소 거리의 최댓값을 찾기 위해 이분 탐색을 사용합니다.이분 탐색의 기본 원리: 정렬된 배열의 중간 값을 선택하고, 목표 값이 중간..

💡 문제N으로 표현 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42895)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념동적 프로그래밍 (Dynamic Programming): 이 문제는 동적 프로그래밍의 접근 방식을 사용하여 해결됩니다. 동적 프로그래밍은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법론으로, 각 부분 문제의 해결 방법을 저장하고 재활용함으로써 전체 문제를 해결합니다. 이러한 특성을 이용하여 중복 계산을 피하고 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있습니다.최적 부분 구조 (Optimal Substructure): 이 문제는 최적 부분 구조를 가지고 있습니다. 즉, 주어진 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해..

💡 문제섬연결하기 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42861)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념그래프 이론(Graph Theory):그래프는 정점(Vertex)과 간선(Edge)의 집합으로 이루어진 자료 구조입니다. 각 간선은 두 개의 정점을 연결하며, 방향이 있는 경우와 없는 경우로 나뉩니다.그래프는 방향성과 가중치가 있는 경우와 없는 경우로 구분됩니다. 이 문제에서는 방향성은 고려하지 않으며, 다리의 비용을 가중치로 취급합니다.최소 비용 신장 트리(Minimum Spanning Tree, MST):그래프의 모든 정점을 연결하는 트리 중에서, 간선의 가중치의 합이 최소인 트리를 의미합니다.이 때..

💡 문제단어변환 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43163)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념🤓 문제 풀이🔨 문제 설명두 개의 단어 begin과 target, 그리고 단어의 집합 words가 주어집니다. begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾고자 합니다. 변환 과정은 다음과 같은 규칙을 따릅니다:한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 있습니다.변환 과정에서 항상 words에 있는 단어로만 변환할 수 있습니다.예를 들어, begin이 "hit", target이 "cog", words가 ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]라면, "hit" -> ..

💡 문제아이템 줍기 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/87694)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념이 문제를 해결하려면 주로 그래프 탐색 알고리즘과 2차원 배열을 다루는 방법을 이해해야 합니다. 아래는 문제를 푸는 데 필요한 주요 개념들입니다.1. BFS (Breadth-First Search)BFS는 그래프 또는 트리의 탐색 알고리즘 중 하나로, 너비 우선 탐색이라고도 합니다. BFS는 특정 노드에서 시작하여 인접한 모든 노드를 방문한 후, 방문한 노드를 기준으로 다시 인접한 노드들을 방문하는 방식으로 진행됩니다. BFS의 주요 특징은 다음과 같습니다:최단 경로 탐색: BFS는 최단 경로 문제를 해..

💡 문제모음사전 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/84512)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념완전탐색 (Brute Force):- 가능한 모든 경우의 수를 탐색하여 해답을 찾는 방법입니다. 이 문제에서는 'A', 'E', 'I', 'O', 'U'라는 5개의 문자로 만들 수 있는 길이 1부터 5까지의 모든 단어를 생성해야 합니다. 이를 통해 사전의 모든 단어를 구할 수 있습니다. 재귀 함수 (Recursive Function):- 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방법입니다. 이 문제에서는 재귀 함수를 사용하여 길이 1부터 5까지의 모든 단어를 생성합니다. 예를 들어, 현재 단어가 "A"..

아래와 같은 기본 개념들을 학습하고 연습하면, 복잡한 문제를 더 쉽게 해결할 수 있습니다. 문제를 해결하는 과정에서 수학적 패턴을 발견하고 이를 코드로 구현하는 능력을 기르는 것이 중요하다고 생각한다. 이를 위해 다양한 알고리즘 문제를 풀어보고, 여러 가지 접근 방식을 시도해보자 문자열 처리 문자열 처리 (String Manipulation)문자열을 다루는 방법을 익혀야 합니다. 문자열의 길이를 구하는 방법, 특정 위치의 문자를 가져오는 방법 등을 학습해야 합니다.예제: String.length(), String.charAt(int index)public class StringExample { public static void main(String[] args) { String word..

💡 문제퍼즐조각채우기(https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/84021)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념🤓 문제 풀이문제 설명주어진 문제는 게임 보드의 빈 공간에 테이블 위의 퍼즐 조각을 적절히 놓아서 최대한 많은 칸을 채우는 것입니다. 퍼즐 조각을 회전시킬 수는 있지만 뒤집을 수는 없습니다. 각 퍼즐 조각은 인접한 칸이 비어있으면 안 됩니다.문제 접근 방법퍼즐 조각 추출:BFS를 사용하여 테이블에서 퍼즐 조각을 추출합니다.퍼즐 조각을 추출할 때, 모든 가능한 회전을 고려하여 저장합니다.빈 공간 추출:BFS를 사용하여 게임 보드에서 빈 공간을 추출합니다.퍼즐 조각 맞추기:각 빈 공간에 대해 모든 퍼즐 ..

💡 문제모음사전 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/84512)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념 🤓 문제 풀이이 문제는 완전탐색을 사용하여 각 자리수의 알파벳에 대한 가중치를 계산하여, 주어진 단어의 사전 순서를 찾아냅니다. 사전에 길이 5 이하의 모든 단어를 만들 수 있는 알파벳 모음 'A', 'E', 'I', 'O', 'U'가 사용된다고 합니다. 이 단어들을 사전 순서대로 배열했을 때, 주어진 단어 **word**가 몇 번째에 위치하는지 찾는 문제입니다. 이를 해결하기 위해 완전탐색을 사용합니다. 이를 통해 주어진 단어가 몇 번째 단어인지 효율적으로 찾을 수 있습니다.완전탐색을 위해서는 각 위..

💡 문제orderly-queue (https://leetcode.com/problems/orderly-queue/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념시간 복잡도:k == 1: O(n^2)k >= 2: O(n log n)공간 복잡도:k == 1: O(n)k >= 2: O(n)🤓 문제 풀이문제 번역문자열 s와 정수 k가 주어집니다. s의 처음 k개의 문자 중 하나를 선택하여 문자열 끝에 추가할 수 있습니다. 주어진 단계를 여러 번 적용한 후 얻을 수 있는 사전 순으로 가장 작은 문자열을 반환하세요. 예시 1:입력: s = "cba", k = 1출력: "acb"설명:첫 번째 , 첫 번째 문자 'c'를 끝으로 이동하여 문자열 "bac"를 얻습니다.두 번..