Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- group by
- join
- 파이썬
- 오블완
- Lv. 1
- Java
- Lv. 3
- C언어
- SQL
- 티스토리챌린지
- javascript
- DP
- 동적계획법
- bfs
- 너비 우선 탐색
- 깊이 우선 탐색
- dfs
- level 3
- SQL 고득점 KIT
- Dynamic Programming
- Lv. 2
- Lv. 0
- 자바스크립트
- LEVEL 2
- softeer
- 소프티어
- 프로그래머스
- programmers
- Python
- select
Archives
- Today
- Total
몸과 마음이 건전한 SW 개발자
Softeer Level 3 사물인식 최소 면적 산출 프로그램 Python 본문
문제 링크
https://softeer.ai/practice/6277
정답 코드
import sys
sys.setrecursionlimit(10**9)
input = sys.stdin.readline
N, K = map(int, input().split())
def newDfs(S, maxX, minX, maxY, minY):
global minSize
if S == K+1:
nowSize = (maxX - minX) * (maxY - minY)
if nowSize < minSize:
minSize = nowSize
return
for nextX, nextY in stackK[S]:
newMaxX = max(maxX, nextX)
newMinX = min(minX, nextX)
newMaxY = max(maxY, nextY)
newMinY = min(minY, nextY)
newSize = (newMaxX - newMinX) * (newMaxY - newMinY)
if newSize < minSize:
newDfs(S+1, newMaxX, newMinX, newMaxY, newMinY)
minSize = 4000000
stackK = [[] for _ in range(K+1)]
for _ in range(N):
x, y, color = map(int, input().split())
stackK[color].append((x, y))
for x, y in stackK[1]:
newDfs(2, x, x, y, y)
print(minSize)
풀이 방법
- 백트래킹이라고 볼 수 있다.
- 1부터 K까지의 점을 찾아가는 여정이다.
- 각각 한 번씩 지나면서 마지막 K에 도달하면 값을 추출한다.
- 시간초과를 벗어나자.
- 이 부분이 백트래킹이라고 봐야할 것 같다.
- newSize를 측정한다.
- 이 부분에서 minSize보다 크면 어차피 그 뒤에도 계산할 필요가 없다.
느낀점
- 어려운 문제는 아니지만 일단 시간초과를 어떻게 벗어날지 생각해야 했다.
- 내가 오래 걸려서 풀었길래 더 좋은 방법이 있나 싶어서 다른 사람들 코드를 봤는데 똑같았다.
- 문제를 잘 읽자. 이미 풀었는데 K개의 색깔이 있다는 말을 K가 3일 경우 {1, 9, 20}도 된다는 말로 착각했다.
- 28번 시도 끝에 드디어 성공했다. 몇 번 시도하는 것이 뭐가 중요하냐 풀었다는 것이 중요하지라고 위안 삼았다.
'알고리즘' 카테고리의 다른 글
프로그래머스 Lv3 이중우선순위큐 Python (0) | 2023.12.27 |
---|---|
Softeer Level 3 안전운전을 도와줄 차세대 지능형 교통시스템 Python (1) | 2023.12.17 |
Softeer Level 3 교차로 Python (0) | 2023.12.14 |
Softeer Level 3 업무 처리 Python (1) | 2023.12.12 |
프로그래머스 Lv2 튜플 Python (2) | 2023.12.11 |