알고리즘 고득점 Kit > 깊이/너비 우선 탐색(DFS/BFS) > 타켓 넘버
타겟 넘버 Lv.2
n개의 음이 아닌 정수들이 있습니다. 이 정수들을 순서를 바꾸지 않고 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다.
예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다.
사용할 수 있는 숫자가 담긴 배열 numbers, 타겟 넘버 target이 매개변수로 주어질 때 숫자를 적절히 더하고 빼서 타겟 넘버를 만드는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.
[제한사항]
- 주어지는 숫자의 개수는 2개 이상 20개 이하입니다.
- 각 숫자는 1 이상 50 이하인 자연수입니다.
- 타겟 넘버는 1 이상 1000 이하인 자연수입니다.
첫 번째 풀이 : 100점
def solution(numbers, target):
answer = 0
q = [[numbers[0], 0], [-1*numbers[0], 0]]
while q:
temp, now = q.pop()
now += 1
if now < len(numbers):
q.append([temp + numbers[now], now])
q.append([temp - numbers[now], now])
else:
if temp == target:
answer += 1
return answer
- BFS방법
- q에 더하기 빼기한 수와 현재 index 번호(level, label)를 입력
- pop하고 더하기 빼기 한 것을 다시 입력
- 다 pop할 때까지 반복
- pop한 수가 target과 같으면 answer+=1
두 번째 풀이: 100점
def solution(numbers, target):
answer = 0
def dfs(temp, now):
if now == len(numbers):
if temp == target:
nonlocal answer
answer += 1
return
else:
dfs(temp + numbers[now], now+1)
dfs(temp - numbers[now], now+1)
dfs(0, 0)
return answer
- DFS방법
- temp에 현재 숫자를 더하고, 다음 인덱스(=레벨, 레이블)로 넘겨줌
"변수에 대해서"
- global : 전역 변수
- global을 앞에 붙이면 함수 밖에서 선언한 전역 함수를 가르키게
- 함수 안에서 값을 변경하면 그 값이 출력됨
- 일반 함수 내에서 전역 변수를 사용할 때 사용
- nonlocal : 비지역 변수
- nonlocal을 앞에 붙이면 함수 밖에서 선언한 비지역 함수를 가르키게 됨
- 중첩 함수 내에서 상위 함수의 변수를 사용할 때 사용
- 중첩 함수에서 global을 사용하면 에러남 >> 이럴 때 nonlocal을 사용해줌
- 위의 문제 같은 경우 프로그래머스는 def로 시작하는 문제 형식이므로 dfs의 중첩 def(함수)를 사용할 경우 nonlocal을 사용해 주어야 함
- local : 지역 변수
- 함수 밖 함수와 다른 지역 함수임을 알림
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