[백준] 3184번: 양 - Kotlin[코틀린]
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알고리즘/Baekjoon
문제  3184번: 양첫 줄에는 두 정수 R과 C가 주어지며(3 ≤ R, C ≤ 250), 각 수는 마당의 행과 열의 수를 의미한다. 다음 R개의 줄은 C개의 글자를 가진다. 이들은 마당의 구조(울타리, 양, 늑대의 위치)를 의미한다.www.acmicpc.net  풀이  큐를 이용한 너비 우선 탐색(BFS)으로 해결하였다. 반복문을 통해 울타리가 아닌 경우에 BFS 탐색을 수행하고 방문을 처리 해준다.  BFS 탐색에서는 큐의 현재 위치에서 네 방향으로 탐색을 수행한다. 만약 울타리가 아닌 경우에 큐에 해당 위치를 넣어준다. 탐색 범위 내에서 양과 늑대의 수를 세어준다. 탐색이 끝났을 때 양의 수가 늑대보다 많은 경우에는 살아 있는 양으로 판단하여 값을 더해주고, 아니 경우에는 늑대의 값을 더해준다. 코..
[백준] 2023번: 신기한 소수 - Kotlin[코틀린]
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문제 2023번: 신기한 소수 수빈이가 세상에서 가장 좋아하는 것은 소수이고, 취미는 소수를 가지고 노는 것이다. 요즘 수빈이가 가장 관심있어 하는 소수는 7331이다. 7331은 소수인데, 신기하게도 733도 소수이고, 73도 소수 www.acmicpc.net 풀이 입력받은 자릿수의 모든 수를 차례대로 소수 판정하는 것은 시간이 오래걸린다. 대신, 신기한 소수는 왼쪽의 한 자리 수부터 소수여야 한다는 점을 이용하여 경우의 수를 줄일 수 있다. 백트래킹을 이용해 현재 소수인 수들만 다음 자리수를 더한 소수를 찾는 탐색을 진행하면된다. 먼저 신기한 소수가 되려면 첫째 자리 수가 소수인 2, 3, 5, 7 중 하나여야 한다. 그 외의 수로 시작하는 수는 다음 단계로 진행하지 않는다. 예를 들어 첫째 자리가 ..
[백준] 15903번: 카드 합체 놀이 - Kotlin[코틀린]
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문제 15903번: 카드 합체 놀이 첫 번째 줄에 카드의 개수를 나타내는 수 n(2 ≤ n ≤ 1,000)과 카드 합체를 몇 번 하는지를 나타내는 수 m(0 ≤ m ≤ 15×n)이 주어진다. 두 번째 줄에 맨 처음 카드의 상태를 나타내는 n개의 자연수 a1, www.acmicpc.net 풀이 모든 과정이 끝났을 때, 카드의 합을 최소화하려면 카드들 중에서 가장 작은 두 카드를 더해야 한다. 이를 위해 우선순위 큐를 사용하여 가장 작은 두 카드를 꺼내어 합을 구하고, 합한 값으로 변한 두 카드를 다시 우선순위 큐에 넣어주면 된다. 코드 import java.util.* fun main() { val br = System.`in`.bufferedReader() val bw = System.out.buffer..
[백준] 11441번: 합 구하기 - Kotlin[코틀린]
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문제 11441번: 합 구하기 첫째 줄에 수의 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 100,000) 둘째 줄에는 A1, A2, ..., AN이 주어진다. (-1,000 ≤ Ai ≤ 1,000) 셋째 줄에는 구간의 개수 M이 주어진다. (1 ≤ M ≤ 100,000) 넷째 줄부터 M개의 줄에는 www.acmicpc.net 풀이 입력받은 수의 누적 합을 sum 배열에 저장한다. 구간 [x, y]의 합은 sum[y]에서 sum[x-1]을 빼면 구할 수 있다. 코드 fun main() { val br = System.`in`.bufferedReader() val bw = System.out.bufferedWriter() val num = br.readLine().toInt() val arr = br.readLi..
[백준] 11047번: 동전 0 - Kotlin[코틀린]
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문제 11047번: 동전 0 첫째 줄에 N과 K가 주어진다. (1 ≤ N ≤ 10, 1 ≤ K ≤ 100,000,000) 둘째 줄부터 N개의 줄에 동전의 가치 Ai가 오름차순으로 주어진다. (1 ≤ Ai ≤ 1,000,000, A1 = 1, i ≥ 2인 경우에 Ai는 Ai-1의 배수) www.acmicpc.net 풀이 이 문제는 그리디 알고리즘을 사용하여 해결하는 문제다. 그리디 알고리즘이란 현재 상황에서 최선의 선택을 고르며 해답을 찾는 알고리즘이다. 유의할 점은 그리디 알고리즘은 항상 최적해를 보장하는 것이 아니라는 것이다. 예를 들어 어떤 경로 이동에서 매 순간 최적을 따라가면 1 - 1 - 1 - 100 순서로 이동하지만, 1 - 1 - 10 - 10 으로 움직이는 방법이 있을 수 있기 때문이다...