김낭만

재밌거나 필요하다고 생각하는 걸 만듭니다.

백준(BOJ) 2143 두 배열의 합 파이썬(Python)

문제 링크

누적합을 이용하는 문제.
다른 풀이를 찾아보니 B 배열의 원소 개수를 구하기 위해 이분탐색을 사용하는 경우가 많은 것 같았지만, 여기서는 딕셔너리를 사용했다.
각 배열의 크기가 최대 1000으로 적당한 수준이기 때문에 전체 누적합에 대해서 연산을 해도 충분히 통과할 수 있다.
우선, A 배열에 대해 모든 가능한 합의 경우를 구한 다음, B 배열에서 답이 되는 원소의 개수를 찾으면 된다.
그 과정에서, B 배열의 분포를 딕셔너리로 저장해두면 된다.

#!python
from collections import defaultdict

t = int(input())
n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))
m = int(input())
b = list(map(int, input().split()))

# a, b 배열의 누적합을 저장하는 리스트
sum_a = [0 for _ in range(n + 1)]
sum_b = [0 for _ in range(m + 1)]

# 누적합 저장 과정
for i in range(1, n + 1):
    sum_a[i] = sum_a[i-1] + a[i-1]
for i in range(1, m + 1):
    sum_b[i] = sum_b[i-1] + b[i-1]

# B의 가능한 모든 구간합에 대해 그 분포를 딕셔너리에 저장
dict_b = defaultdict(int)
for i in range(1, m + 1):
    for j in range(i):
        dict_b[sum_b[i] - sum_b[j]] += 1

# A의 가능한 모든 구간합에 대해 답이 되는 B값의 개수를 더함
ans = 0
for i in range(1, n + 1):
    for j in range(i):
        val_a = sum_a[i] - sum_a[j]
        ans += dict_b[t - val_a]

print(ans)

2024

맨 위로 이동 ↑

2023

세그먼트 트리

개요 선형적인 자료구조에서는 값에 접근하는 데에 \(O(1)\)이면 충분하지만, 대신 부분합을 구하는 데에는 \(O(N)\)이 필요하다. 그렇다면 이 자료구조를 이진 트리로 구성하면 어떨까? 값에 접근하는 데에 걸리는 시간이 \(O(\lg N)\)으로 늘어나지만 대신 부분합을 구하...

벨만-포드 알고리즘

개요 다익스트라 알고리즘과 함께 Single Sourse Shortest Path(SSSP) 문제를 푸는 알고리즘이다. 즉, 한 노드에서 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 구하는 알고리즘이다. 다익스트라 알고리즘보다 느리지만, 음수 가중치 간선이 있어도 작동하며, 음수 가중치 사...

다익스트라 알고리즘

개요 다익스트라 알고리즘은 Single Sourse Shortest Path(SSSP) 문제를 푸는 알고리즘 중 하나이다. 즉, 한 노드에서 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 구하는 알고리즘이다. 단, 다익스트라 알고리즘은 음수 가중치 엣지를 허용하지 않는다. 이 경우에는 벨만-...

맨 위로 이동 ↑