문제 설명

지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다.이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다.어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다.

어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오.

블라인드 공채를 통과한 신입 사원 라이언은 신규 게임 개발 업무를 맡게 되었다. 이번에 출시할 게임 제목은 "프렌즈4블록".같은 모양의 카카오프렌즈 블록이 2×2 형태로 4개가 붙어있을 경우 사라지면서 점수를 얻는 게임이다.

만약 판이 위와 같이 주어질 경우, 라이언이 2×2로 배치된 7개 블록과 콘이 2×2로 배치된 4개 블록이 지워진다. 같은 블록은 여러 2×2에 포함될 수 있으며, 지워지는 조건에 만족하는 2×2 모양이 여러 개 있다면 한꺼번에 지워진다.

블록이 지워진 후에 위에 있는 블록이 아래로 떨어져 빈 공간을 채우게 된다.

만약 빈 공간을 채운 후에 다시 2×2 형태로 같은 모양의 블록이 모이면 다시 지워지고 떨어지고를 반복하게 된다.

위 초기 배치를 문자로 표시하면 아래와 같다.

입력 형식

• 입력으로 판의 높이 m, 폭 n과 판의 배치 정보 board가 들어온다.
• 2 ≦ n, m ≦ 30
• board는 길이 n인 문자열 m개의 배열로 주어진다. 블록을 나타내는 문자는 대문자 A에서 Z가 사용된다.

출력 형식

입력으로 주어진 판 보를 가지고 몇 개의 블록이 지워질지 출력하라.

코드

def recur(board, ans):
    remove = []
    cnt = 0
    y_dir = [0,1,0,1]
    x_dir = [0,0,1,1]
    for y in range(len(board)-1): #지워야 할 부분 찾기
        for x in range(len(board[0])-1):
            flag = 0
            if board[y][x] == "": continue
            for i in range(1,4):
                if board[y][x] == board[y+y_dir[i]][x+x_dir[i]]:
                    continue
                else:
                    flag = 1
                    break
            if flag == 0:
                remove.append((y,x))
                
    for r in remove: # 지우기
        y, x = r
        for i in range(4):
            if board[y+y_dir[i]][x+x_dir[i]] != "":
                board[y+y_dir[i]][x+x_dir[i]] = ""
                cnt += 1
            
    for x in range(len(board[0])): # 밑으로 채우기
        tmp = []
        for y in reversed(range(len(board))):
            if board[y][x] != "":
                tmp.append(board[y][x])
        i = 0
        for y in reversed(range(len(board))):
            if i < len(tmp):
                board[y][x] = tmp[i]
            else:
                board[y][x] = ""
            i += 1
    if cnt == 0:
        return ans
    else:
        return recur(board, cnt+ans)
            
    
    
def solution(m, n, board):
    answer = 0
    board =list(map(list, board))
    answer = recur(board, 0)
    return answer

후기

보드를 처음에 완전 탐색하여 제거 가능한 블록을 찾고, 다시 완전 탐색하여 제거하고, 다시 완전 탐색하여 밑으로 당겨주었는데 처음에 한번에 모든 것을 다 하려 했더니 안되는 조건들이 있었다. 문제가 어려워 보였지만 이러한 조건만 잘 탐색하면 쉽게 풀 수 있다.

알고리즘

• 재귀
• 완전 탐색

문제 설명

지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다.이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다.어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다.

어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오.

입력 형식

• 캐시 크기(cacheSize)와 도시이름 배열(cities)을 입력받는다.
• cacheSize는 정수이며, 범위는 0 ≦ cacheSize ≦ 30 이다.
• cities는 도시 이름으로 이뤄진 문자열 배열로, 최대 도시 수는 100,000개이다.
• 각 도시 이름은 공백, 숫자, 특수문자 등이 없는 영문자로 구성되며, 대소문자 구분을 하지 않는다. 도시 이름은 최대 20자로 이루어져 있다.

출력 형식

• 입력된 도시이름 배열을 순서대로 처리할 때, "총 실행시간"을 출력한다.

조건

• 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
• cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
• cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

코드

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    q = [] #cache
    if cacheSize == 0:
        return 5 * len(cities)
    for i in range(len(cities)):
        tmp = ''
        for c in cities[i]: #소문자로 변환
            if ord(c) < 97:
                tmp += chr(ord(c)+32)
            else:
                tmp += c
                
        cities[i] = tmp       
        if len(q) < cacheSize: #캐시에 빈자리가 있을 때
            if cities[i] not in q: #miss
                answer += 5
                q.append(cities[i])
            else: # hit
                answer += 1
                tmp = q.pop(q.index(cities[i]))
                q.append(tmp)
        else:
            if cities[i] in q: #hit
                answer += 1
                tmp = q.pop(q.index(cities[i]))
                q.append(tmp)
            else: 
                answer += 5
                q.pop(0)
                q.append(cities[i])
    return answer

후기

LRU 알고리즘에 대한 이해가 없으면 풀 수 없는 문제이고 난이도는 쉬운 편이다. 대문자 소문자 구분이 없는 경우와 캐쉬 크기가 0일 경우만 생각하면 된다.

알고리즘

• 큐

다트 게임

카카오톡에 뜬 네 번째 별! 심심할 땐? 카카오톡 게임별~

카카오톡 게임별의 하반기 신규 서비스로 다트 게임을 출시하기로 했다. 다트 게임은 다트판에 다트를 세 차례 던져 그 점수의 합계로 실력을 겨루는 게임으로, 모두가 간단히 즐길 수 있다.갓 입사한 무지는 코딩 실력을 인정받아 게임의 핵심 부분인 점수 계산 로직을 맡게 되었다. 다트 게임의 점수 계산 로직은 아래와 같다.

1. 다트 게임은 총 3번의 기회로 구성된다.
2. 각 기회마다 얻을 수 있는 점수는 0점에서 10점까지이다.
3. 점수와 함께 Single(S), Double(D), Triple(T) 영역이 존재하고 각 영역 당첨 시 점수에서 1제곱, 2제곱, 3제곱 ($점수^1$ , $점수^2$ , $점수^3$ )으로 계산된다.
4. 옵션으로 스타상(*) , 아차상(#)이 존재하며 스타상(*) 당첨 시 해당 점수와 바로 전에 얻은 점수를 각 2배로 만든다. 아차상(#) 당첨 시 해당 점수는 마이너스된다.
5. 스타상(*)은 첫 번째 기회에서도 나올 수 있다. 이 경우 첫 번째 스타상(*)의 점수만 2배가 된다. (예제 4번 참고)
6. 스타상(*)의 효과는 다른 스타상(*)의 효과와 중첩될 수 있다. 이 경우 중첩된 스타상(*) 점수는 4배가 된다. (예제 4번 참고)
7. 스타상(*)의 효과는 아차상(#)의 효과와 중첩될 수 있다. 이 경우 중첩된 아차상(#)의 점수는 -2배가 된다. (예제 5번 참고)
8. Single(S), Double(D), Triple(T)은 점수마다 하나씩 존재한다.
9. 스타상(*), 아차상(#)은 점수마다 둘 중 하나만 존재할 수 있으며, 존재하지 않을 수도 있다.

0~10의 정수와 문자 S, D, T, *, #로 구성된 문자열이 입력될 시 총점수를 반환하는 함수를 작성하라.

입력 형식

"점수|보너스|[옵션]"으로 이루어진 문자열 3세트.예)  1S2D*3T

• 점수는 0에서 10 사이의 정수이다.
• 보너스는 S, D, T 중 하나이다.
• 옵선은 *이나 # 중 하나이며, 없을 수도 있다.

출력 형식

3번의 기회에서 얻은 점수 합계에 해당하는 정수값을 출력한다.예) 37

코드

def solution(dartResult):
    answer = 0
    num = 0
    num_list = []
    for i, c in enumerate(dartResult): #한 글자 씩 보면서 확인
        if c >= '0' and c <= '9': 
            if i != 0:  # 숫자면 그전의 계산값 리스트에 넣어주기
                num_list.append(num)
            num = int(c)
            if dartResult[i-1] == '1': #0일때 그 전이 1이면 10으로 바꾸기
                num = 10
                num_list.pop() #위에서 이미 1을 리스트에 넣었기 때문에 다시 빼주기
        if c == 'D':
            num = num ** 2
        if c == 'T':
            num = num ** 3
        if c == '*':
            num *= 2
            if len(num_list) != 0:
                num_list[-1] *= 2
        if c == '#':
            num *= -1
    num_list.append(num) #마지막 계산값도 넣어주기
    answer = sum(num_list)
       
    return answer

후기

숫자 '10'의 대한 처리와 옵션의 유무를 처리하는 것이 핵심인 문제이다. 난이도 자체는 어렵지 않았는데 10에 대한 처리를 잘못해서 헤맸다.

알고리즘

• 구현