1. 타겟 넘버
문제 설명
명함 지갑을 만드는 회사에서 지갑의 크기를 정하려고 합니다. 다양한 모양과 크기의 명함들을 모두 수납할 수 있으면서, 작아서 들고 다니기 편한 지갑을 만들어야 합니다. 이러한 요건을 만족하는 지갑을 만들기 위해 디자인팀은 모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 조사했습니다.
아래 표는 4가지 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타냅니다.
| 명함 번호 | 가로 길이 | 세로 길이 |
|---|---|---|
| 1 | 60 | 50 |
| 2 | 30 | 70 |
| 3 | 60 | 30 |
| 4 | 80 | 40 |
가장 긴 가로 길이와 세로 길이가 각각 80, 70이기 때문에 80(가로) x 70(세로) 크기의 지갑을 만들면 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 하지만 2번 명함을 가로로 눕혀 수납한다면 80(가로) x 50(세로) 크기의 지갑으로 모든 명함들을 수납할 수 있습니다. 이때의 지갑 크기는 4000(=80 x 50)입니다.
모든 명함의 가로 길이와 세로 길이를 나타내는 2차원 배열 sizes가 매개변수로 주어집니다. 모든 명함을 수납할 수 있는 가장 작은 지갑을 만들 때, 지갑의 크기를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.
제한사항
- sizes의 길이는 1 이상 10,000 이하입니다.
- sizes의 원소는 [w, h] 형식입니다.
- w는 명함의 가로 길이를 나타냅니다.
- h는 명함의 세로 길이를 나타냅니다.
- w와 h는 1 이상 1,000 이하인 자연수입니다.
입출력 예
| sizes | result |
|---|---|
| [[60, 50], [30, 70], [60, 30], [80, 40]] | 4000 |
| [[10, 7], [12, 3], [8, 15], [14, 7], [5, 15]] | 120 |
| [[14, 4], [19, 6], [6, 16], [18, 7], [7, 11]] | 133 |
문제풀이
def solution(sizes):
bigger = [max(num) for num in sizes]
smaller = [min(num) for num in sizes]
answer = max(bigger)*max(smaller)
return answer그냥 각 size별로 큰 변과 작은 변끼리 모아둔다음 각자의 최댓값을 서로 곱하면 되는 문제다.
2. 모의고사
문제 설명
수포자는 수학을 포기한 사람의 준말입니다. 수포자 삼인방은 모의고사에 수학 문제를 전부 찍으려 합니다. 수포자는 1번 문제부터 마지막 문제까지 다음과 같이 찍습니다.
1번 수포자가 찍는 방식: 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, ...
2번 수포자가 찍는 방식: 2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 5, 2, 1, 2, 3, 2, 4, 2, 5, ...
3번 수포자가 찍는 방식: 3, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 5, 5, 3, 3, 1, 1, 2, 2, 4, 4, 5, 5, ...
1번 문제부터 마지막 문제까지의 정답이 순서대로 들은 배열 answers가 주어졌을 때, 가장 많은 문제를 맞힌 사람이 누구인지 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
제한 조건
- 시험은 최대 10,000 문제로 구성되어있습니다.
- 문제의 정답은 1, 2, 3, 4, 5중 하나입니다.
- 가장 높은 점수를 받은 사람이 여럿일 경우, return하는 값을 오름차순 정렬해주세요.
입출력 예
| answers | return |
|---|---|
| [1,2,3,4,5] | [1] |
| [1,3,2,4,2] | [1,2,3] |
문제풀이
pattern = [[1,2,3,4,5],[2,1,2,3,2,4,2,5],[3,3,1,1,2,2,4,4,5,5]]
def solution(answers):
count = [0,0,0]
for a in range(len(answers)):
for p in range(3):
if answers[a] == pattern[p][a%len(pattern[p])]:
count[p] += 1
answer = []
for i, cnt in enumerate(count, start=1):
if cnt == max(count):
answer.append(i)
return answer패턴을 미리 적어두고 count라는 배열에 3개의 패턴이 하나하나 맞는지 검사하는 로직을
for문을 통해 간결하게 적어보았다.
그리고 count를 통해 최댓값에 해당하는 index를 출력하는 것은 enumerate를 통해 깔끔하게 적었다.
3. 소수 찾기
문제 설명
한자리 숫자가 적힌 종이 조각이 흩어져있습니다. 흩어진 종이 조각을 붙여 소수를 몇 개 만들 수 있는지 알아내려 합니다.
각 종이 조각에 적힌 숫자가 적힌 문자열 numbers가 주어졌을 때, 종이 조각으로 만들 수 있는 소수가 몇 개인지 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.
제한사항
- numbers는 길이 1 이상 7 이하인 문자열입니다.
- numbers는 0~9까지 숫자만으로 이루어져 있습니다.
- "013"은 0, 1, 3 숫자가 적힌 종이 조각이 흩어져있다는 의미입니다.
입출력 예
| numbers | return |
|---|---|
| "17" | 3 |
| "011" | 2 |
문제 풀이
from itertools import permutations
def is_prime(number):
if number == 2:
return True
if number % 2 == 0 or number == 1:
return False
num = 3
while num <= number**(1/2):
if number % num == 0:
return False
num += 2
return True
def solution(numbers):
nums = set()
for r in range(1, len(numbers)+1):
for p in permutations(numbers, r):
num = int("".join(p))
if is_prime(num):
nums.add(num)
return len(nums)
3. 카펫
문제 설명
Leo는 카펫을 사러 갔다가 아래 그림과 같이 중앙에는 노란색으로 칠해져 있고 테두리 1줄은 갈색으로 칠해져 있는 격자 모양 카펫을 봤습니다.
Leo는 집으로 돌아와서 아까 본 카펫의 노란색과 갈색으로 색칠된 격자의 개수는 기억했지만, 전체 카펫의 크기는 기억하지 못했습니다.
Leo가 본 카펫에서 갈색 격자의 수 brown, 노란색 격자의 수 yellow가 매개변수로 주어질 때 카펫의 가로, 세로 크기를 순서대로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
제한사항
- 갈색 격자의 수 brown은 8 이상 5,000 이하인 자연수입니다.
- 노란색 격자의 수 yellow는 1 이상 2,000,000 이하인 자연수입니다.
- 카펫의 가로 길이는 세로 길이와 같거나, 세로 길이보다 깁니다.
입출력 예
| brown | yellow | return |
|---|---|---|
| 10 | 2 | [4, 3] |
| 8 | 1 | [3, 3] |
| 24 | 24 | [8, 6] |
문제풀이
def solution(brown, yellow):
index = 1
big = 1; small = 1
while True:
if index > yellow ** (1/2):
break
if yellow % index == 0:
big = yellow // index
small = index
if (big+2)*(small+2) - big*small == brown:
break
index += 1
return [big+2, small+2]노란색 칸이 가능한 모든 경우를 약수를 찾아서 조사하고 갈색칸이 맞는지 확인하면서 가로 세로 칸을 저장해놓고 배열로 감싸서 리턴시키면 된다.
4. 피로도
문제 설명
XX게임에는 피로도 시스템(0 이상의 정수로 표현합니다)이 있으며, 일정 피로도를 사용해서 던전을 탐험할 수 있습니다. 이때, 각 던전마다 탐험을 시작하기 위해 필요한 "최소 필요 피로도"와 던전 탐험을 마쳤을 때 소모되는 "소모 피로도"가 있습니다. "최소 필요 피로도"는 해당 던전을 탐험하기 위해 가지고 있어야 하는 최소한의 피로도를 나타내며, "소모 피로도"는 던전을 탐험한 후 소모되는 피로도를 나타냅니다. 예를 들어 "최소 필요 피로도"가 80, "소모 피로도"가 20인 던전을 탐험하기 위해서는 유저의 현재 남은 피로도는 80 이상 이어야 하며, 던전을 탐험한 후에는 피로도 20이 소모됩니다.
이 게임에는 하루에 한 번씩 탐험할 수 있는 던전이 여러개 있는데, 한 유저가 오늘 이 던전들을 최대한 많이 탐험하려 합니다. 유저의 현재 피로도 k와 각 던전별 "최소 필요 피로도", "소모 피로도"가 담긴 2차원 배열 dungeons 가 매개변수로 주어질 때, 유저가 탐험할수 있는 최대 던전 수를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.
제한사항
- k는 1 이상 5,000 이하인 자연수입니다.
- dungeons의 세로(행) 길이(즉, 던전의 개수)는 1 이상 8 이하입니다.
- dungeons의 가로(열) 길이는 2 입니다.
- dungeons의 각 행은 각 던전의 ["최소 필요 피로도", "소모 피로도"] 입니다.
- "최소 필요 피로도"는 항상 "소모 피로도"보다 크거나 같습니다.
- "최소 필요 피로도"와 "소모 피로도"는 1 이상 1,000 이하인 자연수입니다.
- 서로 다른 던전의 ["최소 필요 피로도", "소모 피로도"]가 서로 같을 수 있습니다.
입출력 예
| k | dungeons | result |
|---|---|---|
| 80 | [[80,20],[50,40],[30,10]] | 3 |
풀이방법
from itertools import permutations
def solution(k, dungeons):
result = 0
for p in permutations(dungeons, len(dungeons)):
energy = k
res = 0
for dungeon in p:
if energy < dungeon[0] or energy < dungeon[1]:
break
energy -= dungeon[1]
res += 1
result = max(result, res)
return resultdungeons 의 길이가 8이하로 제한되어 있기 때문에 완전탐색이 적절하다.
permutations를 통해 모든 순서를 가져와서 조사해주고 result를 갱신하면 쉽게 풀린다.
