꾸준히 하자

프로그래머스 - 다단계 칫솔 판매 풀이과정 문제는 길고 복잡하게 느껴졌는데, 특별한 알고리즘은 필요로 하지 않는 문제였다. 먼저 모든 데이터들이 개별 배열로 주어져서 이를 객체로 묶어줬다. // 판매원 : 판매원을 추천한 사람 을 이어주는 객체 const recommendation = new Object(); // 각 판매원이 얼마의 이익금을 가져갈지 저장하는 객체 const profit = new Object(); // 주어진 입력값을 통해 recommendation을 채우고, // profit은 모두 0으로 초기화 for(let i = 0; i < enroll.length; i++){ if(referral[i] !== '-') { recommendation[enroll[i]] = referral[i]..

프로그래머스 - 부대 복귀 풀이과정 각 부대원들이 부대로 복귀하는 최단경로를 찾는 문제인데, bfs를 통해 각 부대원별로 목적지까지 최단 경로를 구하려다보니 시간초과가 발생했다. 아래는 시간 초과가 발생한 코드 function solution(n, roads, sources, destination) { const answer = []; const graph = [...Array(n+1)].map(()=>[]); for(const road of roads){ const [a,b] = road; graph[a].push(b); graph[b].push(a); } // source에서부터 graph를 순회하여 destination에 도착하는 최단거리를 구하는 bfs 함수 function bfs(start){ ..

1912 연속합 풀이과정 첫번째 접근 : 2차원 배열로 모든 경우의 수 때려넣기 다이나믹 프로그래밍이라 하면 주어진 문제 해결을 위해 여러 개의 하위 문제로 나누어 푸는 방법을 말한다. 부분 문제가 다른 문제들을 해결하는데 사용될 수 있어 답을 여러 번 계산하는 대신 한 번만 계산하고 그 결과를 재활용하는 메모제이션 기법으로 속도를 향상시킨다. 근데 나는 다 구해버렸다… dp[i][j]가 i번째 원소부터 j번째 원소까지의 합이 되도록 모든 값들을 구하고, 각 행에서 최대값을 maxArr에 넣어 그 중 최대값을 반환하도록 구현했다. 풀면서도 안되겠구나 생각은 했지만, 내가 원하는 방식으로 구현하는 연습을 하기 위해 그냥 끝까지 구현은 했다. 결과는 메모리 초과… // 2차원 배열로 각 원소의 행 i, 열 ..

1463 - 1로 만들기 풀이과정 정답은 맞췄지만 개선이 필요함을 느낌 문제 자체는 dp를 이용하면 크게 어렵지 않았는데, N으로 부터 1로 가는 과정에서 i를 만드는데 필요한 연산횟수인 dp[i]를 구하기 위해서는 i+1과 2*i, 3*i번째 값들의 최소값을 가져와야 했다. 그래서 Math.min(dp[i + 1], dp[2 * i], dp[3 * i])라는 연산이 필요한데, dp배열의 원소의 개수를 N개로 설정할 경우 i+1, 2*i, 3*i가 undefined이기 때문에 NaN이 리턴된다. 그래서 dp배열의 범위를 3*N + 1로 설정해 문제를 해결하긴 했는데, 이건 또 너무 메모리 낭비가 될 것 같았다. 개선방법 결국 아래의 부분에서 Math.min 메소드의 인자로 undefined가 들어가기 때..

2839_설탕배달 풀이과정 정답코드 const filePath = process.platform === 'linux' ? 'dev/stdin' : './input.txt'; const input = require('fs').readFileSync(filePath).toString(); const N = Number(input); const dp = [...Array(N + 1)].map(v => 5000); dp[3] = 1; dp[5] = 1; for (let i = 6; i