def solution(clothes): answer = 1 dict = {} for i in clothes: if i[1] not in dict: dict[i[1]] = [i[0]] else: dict[i[1]].append(i[0]) for key in dict: answer *= len(dict[key])+1 return answer-1
코테
def solution(phone_book): dict = {} for i in phone_book: dict[i] = 1 for i in phone_book: temp = '' for j in i: temp += j if temp in dict and temp != i: return False answer = True return answer
내 풀이 import collections def solution(nums): dict = collections.Counter(nums) if (len(nums) // 2) >= len(dict): return len(dict) else: return len(nums) // 2 다른사람 풀이 def solution(ls): return min(len(ls)/2, len(set(ls)))
#dfs 풀이 1 graph = [] def solution(n, computers): global graph graph = [[] for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(n): if i != j and computers[i][j] == 1: graph[i].append(j) visited = [False] * n answer = 0 for i in range(n): if not visited[i]: dfs(visited,computers,i) answer +=1 return answer def dfs(visited, computers, x): visited[x] = True for i in graph[x]: if not visited[i]: dfs..
dfs로 풀면 시간초과가 뜬다. 이번 게임 맵 최단거리 문제 풀이의 알고리즘에서 가장 키포인트는 최단 거리 구하는 알고리즘을 선택하는 것입니다. 최단거리 구하기는 모든 지역을 깊이 있게 훑어봐야하는 깊이 우선 탐색(DFS)보다 현재 위치에서부터 가까운 위치를 탐색하면서 넓게 거리를 탐색하는 너비 우선 탐색(BFS) 알고리즘을 선택하는 것이 바람직합니다. #dfs 풀이 -> 시간초과 뜸 n= 0 m = 0 ans = -1 xs = [0, 1, 0, -1] # right, up, left, down ys = [1, 0, -1, 0] map = [] def solution(maps): global n,m global map map = maps n = len(maps) m = len(maps[0]) visite..
N = 0 ans = 0 def solution(numbers, target): global N N = len(numbers) dfs(numbers, target, 0) return ans def dfs(numbers, target, idx ,nums =[]): global N global ans if len(nums) == N: if sum(nums) == target: ans+=1 return nums.append(numbers[idx]) dfs(numbers, target, idx+1, nums) nums.pop() nums.append(numbers[idx] *(-1)) dfs(numbers, target, idx+1, nums) nums.pop()
def solution(word): answer = 0 one = 1 + 5 + 5**2 + 5**3 + 5**4 two = 1 + 5 + 5**2 + 5**3 three = 1 + 5 + 5**2 four = 1 + 5 cal = [ one, two, three, four, 1] lst = list(word) alpha = {'A':0, 'E':1, 'I':2, 'O':3, 'U': 4} for i in range(0, len(lst)): if lst[i] == 'A': answer += 1 else: answer += cal[i] * alpha[lst[i]] + 1 return answer
ans = 0 def solution(k, dungeons): v =[] dfs(dungeons,v, k ) return ans def dfs(dungeons, visited, cur): global ans if ans < len(visited): ans = len(visited) for i in range(0, len(dungeons)): if i not in visited and dungeons[i][0]
