Today's keyword : DFS, DP 📌 문제설명https://www.acmicpc.net/problem/17070📌 문제풀이"파이프 옮기기" 문제는 N x N 격자에서 파이프를 이동시키는 문제입니다. 파이프는 수평, 수직, 대각선으로 놓일 수 있으며, 파이프의 시작 위치는 (0, 0)이고 목표 위치는 (N-1, N-1)입니다. 파이프는 장애물에 의해 이동할 수 없으며, 파이프가 목표 위치에 도달하는 모든 경우의 수를 구하는 것이 목표입니다.풀이방법 1. 메모이제이션과 DFSDFS (Depth-First Search): 재귀적으로 가능한 모든 경로를 탐색하는 방법입니다. 각 위치에서 이동 가능한 모든 방향으로 이동하며, 목표 위치에 도달할 때마다 경우의 수를 증가시킵니다.메모이제이션: 이미 ..

Today's keyword : 구현, 시뮬레이션📌 문제설명https://www.acmicpc.net/problem/13335N개의 트럭이 있고, 각 트럭은 특정한 무게를 가지고 있습니다.다리의 길이는 W이고, 최대 하중은 L입니다.트럭은 다리를 건너야 하며, 다리 위에는 최대 W개의 트럭만 동시에 올라갈 수 있습니다.트럭이 다리를 건너는 데 걸리는 시간은 1초입니다.트럭이 다리를 건너는 동안 다리 위의 트럭의 총 무게는 최대 하중 L을 초과할 수 없습니다.모든 트럭이 다리를 건너는 데 걸리는 최소 시간을 구하는 것이 목표입니다. 📌 문제풀이## 백준 : 트럭 from collections import dequen, w, l = map(int, input().split()) # n : 트럭 개수, w..

Today's keyword : 그리디그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)은 문제를 해결하는 과정에서 매 단계에서 가장 최적이라고 생각되는 선택을 하는 방법입니다. 즉, 현재 상황에서 가장 좋은 선택을 하여 최종적인 해답에 도달하는 방식입니다. 그리디 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다 최적 부분 구조: 문제의 최적 해는 부분 문제의 최적 해로 구성됩니다. 즉, 문제를 해결하기 위해 선택한 부분 해가 전체 문제의 최적 해에 기여합니다.탐욕적 선택 속성: 각 단계에서의 선택이 이후의 선택에 영향을 미치지 않으며, 각 단계에서 최적의 선택을 하여 전체 문제를 해결할 수 있습니다.      이 문제가 왜 그리디 알고리즘에 속하는가?마도카의 고양이 문제는 그리디 알고리즘의 특성을 잘 보여주..