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문제https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/144855 프로그래머스코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.programmers.co.kr  풀이SELECT b.CATEGORY, SUM(bs.SALES) AS TOTAL_SALEFROM BOOK bJOIN BOOK_SALES bsON b.BOOK_ID = bs.BOOK_IDWHERE bs.SALES_DATE LIKE '2022-01%'GROUP BY b.CATEGORYORDER BY b.CATEGORY

문제https://www.acmicpc.net/problem/1167     코드#include #include #include using namespace std;// BFS 함수: 시작 노드 v에서 가장 먼 노드를 찾고, 그 거리와 함께 반환pair bfs(int v, int n, const vector>>& graph) { queue> q; // BFS 탐색을 위한 큐, (노드 번호, 거리) vector visited(n+1); // 방문 여부를 체크하는 배열 q.push(make_pair(v, 0)); // 시작 노드와 거리를 큐에 삽입 visited[v] = 1; // 시작 노드 방문 처리 int farthestV = v; // 가장 먼 노드를 저장할 변수 (..

프림(Prim) 알고리즘이란?프림 알고리즘(Prim's Algorithm)은 최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)를 찾기 위한 또 다른 그리디 알고리즘이다.알고리즘의 기본 아이디어는 시작점에서 출발해 인접한 간선을 선택하며 최소 신장 트리를 점진적으로 확장해가는 방식이다. 프림 알고리즘은 힙(heap)이나 우선순위 큐(priority queue)를 사용하여 효율적으로 최소 가중치의 간선을 선택할 수 있다.  시간복잡도프림 알고리즘의 시간 복잡도는 그래프를 구현하는 방식에 따라 다르다인접 리스트를 사용하고, 우선순위 큐로 구현:O(ElogV), 여기서 E는 간선의 수, V는 정점의 수우선순위 큐를 통해 간선 선택을 효율적으로 처리인접 행렬을 사용:O(V^2) 시간이 걸립니다. ..

크루스칼(Kruskal) 알고리즘이란?최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree) 를  찾기 위한 대표적인 그리디 알고리즘 중 하나이다.알고리즘의 기본 아이디어는 간선을 가중치 순으로 정렬한 후, 가장 작은 가중치의 간선을 하나씩 선택하면서, 선택된 간선이 사이클을 이루지 않는 경우에만 최소 신장 트리에 포함하는 것이다.  시간복잡도크루스칼 알고리즘의 시간 복잡도는 O(Elog⁡E)이다. 여기서 E는 그래프의 간선 수를 의미한다. 주요 연산은 다음과 같다:간선 정렬: 간선들을 가중치 순으로 정렬하는 데 O(Elog⁡E)의 시간이 소요된다.유니온-파인드 연산: 각 간선에 대해 유니온-파인드를 사용하여 사이클을 판별하는 데 O(Eα(V))의 시간이 소요된다. α(V)는 아커만 함수의 역..

문제https://www.acmicpc.net/problem/1149    코드1. Pythonimport sysinput = sys.stdin.readline # 빠른 입력을 위해 sys.stdin.readline 사용# 집의 수 입력n = int(input())# 각 집을 칠하는 비용을 저장할 리스트 pp = []for _ in range(n): p.append(list(map(int, input().split()))) # 각 집을 칠하는 비용을 입력받아 리스트에 추가# 1번째 집부터 n번째 집까지 최소 비용을 누적 계산for i in range(1, n): # 현재 집을 빨간색으로 칠하는 최소 비용은 이전 집을 초록색 또는 파란색으로 칠한 비용 중 최소값에 현재 집을 빨간색으로 칠하는..

문제https://www.acmicpc.net/problem/1043    코드1. Pythonimport sysinput = sys.stdin.readline # 빠른 입력을 위해 sys.stdin.readline 사용# n: 사람 수, m: 파티 수n, m = map(int, input().split())# 진실을 알고 있는 사람들의 집합. 처음 입력은 첫 번째 숫자가 진실을 아는 사람 수이므로 [1:]로 슬라이싱하여 사람들의 번호만 가져옴knowing = set(input().split()[1:])# 각 파티에 참여하는 사람들의 정보를 저장하는 리스트 (각 파티는 집합으로 표현)parties = [set(input().split()[1:]) for _ in range(m)]# 모든 파티에 대해 진..

유니온-파인드(Union-Find) 알고리즘이란? 유니온-파인드 알고리즘은 서로소 집합(Disjoint Set)을 효율적으로 관리하는 자료구조이다. 주로 그래프에서 사이클을 판별하거나, 네트워크 연결 문제에서 각 노드 간의 연결 여부를 확인하는 데 사용된다.알고리즘의 기본 아이디어는 여러 개의 원소가 존재하는 집합을 트리 구조로 표현하고, 두 집합을 합치거나(Union) 특정 원소가 속한 집합을 찾는(Find) 연산을 효율적으로 수행하는 것이다.  시간복잡도유니온-파인드 알고리즘의 시간 복잡도는 경로 압축(Path Compression)과 랭크에 의한 합치기(Union by Rank)를 사용할 경우, 거의 상수 시간인 O(α(n))이 된다. 여기서 α(n)은 아커만 함수의 역함수로, 매우 느리게 증가하는..

문제https://www.acmicpc.net/problem/30804     코드1. C++#include #include #include using namespace std;int main() { int n; cin >> n; // 과일의 수 입력 vector fruits(n); // 과일의 종류를 저장할 벡터 // 과일 종류 입력 for (int i = 0; i > fruits[i]; } unordered_map cnt; // 과일의 종류별 개수를 저장할 맵 int left = 0, max_len = 0; // 슬라이딩 윈도우의 왼쪽 포인터와 최대 길이를 저장할 변수 // 슬라이딩 윈도우를 사용하여 최대 연속 부분 배열 찾기 for (in..