타겟 넘버 파이썬: 효율적인 솔루션 찾기

타겟 넘버 - Python3

[프로그래머스] 타겟 넘버 (python) – BFS/DFS

프로그래머스 타겟 넘버 (python) – BFS/DFS: 핵심 이해하기

프로그래머스 타겟 넘버 문제는 주어진 숫자들을 더하거나 빼서 목표 값을 만드는 방법의 개수를 찾는 문제입니다. 예를 들어, `[1, 1, 1, 1, 1]`이라는 숫자 배열과 `3`이라는 목표 값이 주어지면, `1 + 1 + 1 – 1 – 1 = 3` 또는 `1 – 1 + 1 + 1 – 1 = 3`과 같이 목표 값을 만들 수 있는 방법의 개수를 구하는 것입니다.

이 문제를 해결하는 가장 일반적인 방법은 깊이 우선 탐색 (DFS) 또는 너비 우선 탐색 (BFS) 알고리즘을 사용하는 것입니다.

깊이 우선 탐색 (DFS)

DFS는 트리나 그래프 구조를 탐색하는 알고리즘으로, 현재 노드에서 시작하여 연결된 모든 자식 노드를 탐색하고, 가장 깊은 노드까지 탐색한 후 다시 부모 노드로 돌아오는 방식입니다.

타겟 넘버 문제에 DFS를 적용하면 다음과 같습니다.

1. 시작 노드로 `(0, 0)`을 설정합니다. 첫 번째 값은 현재까지의 합계를 나타내고, 두 번째 값은 숫자 배열의 인덱스를 나타냅니다.
2. 현재 노드에서 숫자를 더하거나 빼는 두 가지 경우를 고려하여 자식 노드를 생성합니다.
더하기: `(현재 합계 + numbers[현재 인덱스], 현재 인덱스 + 1)`
빼기: `(현재 합계 – numbers[현재 인덱스], 현재 인덱스 + 1)`
3. 재귀적으로 자식 노드를 탐색합니다.
4. 목표 값에 도달하면 카운트를 증가시킵니다.

DFS 알고리즘은 모든 가능한 경우를 탐색하기 때문에, 모든 경우의 수를 계산할 수 있습니다.

[코드 예시]

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)

return answer
“`

DFS는 깊이 우선적으로 탐색하기 때문에, 메모리 사용량이 적고, 깊이가 깊은 트리 구조에 적합합니다.

BFS는 너비 우선적으로 탐색하기 때문에, 메모리 사용량이 많고, 넓이가 넓은 트리 구조에 적합합니다.

다음 글에서는 BFS를 이용하여 타겟 넘버 문제를 해결하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.

[Python] 프로그래머스 level2 타겟넘버 (BFS/DFS)

프로그래머스 레벨 2 타겟넘버 문제를 BFS와 DFS를 이용해서 풀어봤어요. 아래 코드는 모든 테스트 케이스를 통과했답니다!

BFS와 DFS는 그래프 탐색 알고리즘으로, 타겟넘버 문제에서 주어진 숫자들을 이용해서 목표 값을 만들 수 있는지 확인하는 데 유용하게 사용될 수 있어요. BFS는 너비 우선 탐색으로, 현재 노드의 모든 인접 노드를 탐색한 후 다음 레벨의 노드들을 탐색하는 방식이에요. 반면 DFS는 깊이 우선 탐색으로, 현재 노드의 한 자식 노드를 선택하여 그 자식 노드의 모든 자식 노드를 탐색하는 방식이에요.

타겟넘버 문제에서 BFS를 사용하면, 현재 합계에서 + 또는 – 를 적용하여 다음 레벨의 노드를 생성하고, 목표 값과 일치하는지 확인하면서 탐색을 진행할 수 있어요. DFS를 사용하면, 현재 합계에서 + 또는 – 를 적용한 후 재귀적으로 다음 레벨의 노드를 탐색하여 목표 값과 일치하는지 확인할 수 있답니다.

BFS와 DFS는 각각 장단점을 가지고 있어요. BFS는 모든 노드를 균일하게 탐색하기 때문에, 목표 값을 빠르게 찾을 수 있지만, 탐색 범위가 넓어질수록 메모리 사용량이 증가할 수 있어요. DFS는 특정 경로를 따라 깊이 탐색하기 때문에, 메모리 사용량이 적지만, 목표 값을 찾기까지 시간이 오래 걸릴 수 있답니다. 따라서 문제의 특성에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요해요.

[Programmers/Python] 타겟 넘버 || DFS/BFS – 기록 남기기

프로그래머스/파이썬 타겟 넘버 || DFS/BFS – 기록 남기기

프로그래머스 파이썬 타겟 넘버 문제는 주어진 숫자 배열 numbers 와 target 넘버를 이용하여 target 넘버를 만들 수 있는 경우의 수를 찾는 문제입니다. 이 문제를 풀기 위한 두 가지 주요 접근 방식은 DFS (Depth-First Search) 와 BFS (Breadth-First Search) 입니다.

DFS 는 깊이 우선 탐색 방식으로, 하나의 노드를 선택하여 그 노드의 자식 노드를 탐색하고, 다시 자식 노드의 자식 노드를 탐색하는 방식입니다. 반면 BFS 는 너비 우선 탐색 방식으로, 현재 레벨의 모든 노드를 탐색한 후에 다음 레벨의 노드를 탐색하는 방식입니다.

타겟 넘버 문제에서 DFS 와 BFS 를 적용하기 위해서는 숫자 배열 numbers 의 각 숫자를 더하거나 빼는 연산을 수행하면서 target 넘버에 도달할 때까지 탐색을 진행해야 합니다. 이때, DFS 와 BFS 를 이용하여 target 넘버를 만들 수 있는 경우의 수를 효율적으로 계산할 수 있습니다.

DFS (Depth-First Search)

DFS 를 이용하여 타겟 넘버 문제를 푸는 과정은 다음과 같습니다.

1. 시작 노드 를 설정합니다. 시작 노드는 numbers 배열의 첫 번째 숫자를 의미하며, 합계 는 0입니다.

2. 재귀 함수 를 이용하여 DFS 를 수행합니다. 재귀 함수는 현재 노드의 값을 더하거나 빼는 두 가지 경우를 탐색합니다.

– 현재 노드의 값을 더 하여 합계 를 업데이트합니다.

– 현재 노드의 값을 빼 하여 합계 를 업데이트합니다.

3. 재귀 함수 는 numbers 배열의 모든 숫자를 탐색할 때까지 반복됩니다.

4. 합계 가 target 넘버와 같으면 경우의 수 를 1 증가시킵니다.

5. DFS 를 마친 후 경우의 수 를 반환합니다.

DFS 는 재귀 함수 를 이용하여 구현할 수 있으며, 깊이 우선 탐색을 통해 target 넘버를 만들 수 있는 모든 경우를 탐색합니다.

BFS (Breadth-First Search)

BFS 를 이용하여 타겟 넘버 문제를 푸는 과정은 다음과 같습니다.

1. 시작 노드 를 큐 에 넣습니다. 시작 노드는 numbers 배열의 첫 번째 숫자를 의미하며, 합계 는 0입니다.

2. 큐 에서 노드를 하나씩 꺼내어 현재 노드 로 설정합니다.

3. 현재 노드 의 값을 더하거나 빼는 두 가지 경우를 탐색합니다.

– 현재 노드 의 값을 더 하여 합계 를 업데이트하고, 새로운 노드를 큐 에 넣습니다.

– 현재 노드 의 값을 빼 하여 합계 를 업데이트하고, 새로운 노드를 큐 에 넣습니다.

4. 큐 가 비어있을 때까지 2~3 단계를 반복합니다.

5. 합계 가 target 넘버와 같으면 경우의 수 를 1 증가시킵니다.

6. BFS 를 마친 후 경우의 수 를 반환합니다.

BFS 는 큐 를 이용하여 구현할 수 있으며, 너비 우선 탐색을 통해 target 넘버를 만들 수 있는 모든 경우를 탐색합니다.

DFS 와 BFS 는 타겟 넘버 문제를 해결하는 데 유용한 알고리즘입니다. DFS 는 재귀 함수 를 이용하여 구현하며, BFS 는 큐 를 이용하여 구현합니다. 두 알고리즘 모두 target 넘버를 만들 수 있는 모든 경우를 탐색하여 경우의 수를 계산합니다.

프로그래머스 – 타겟 넘버 (DFS, BFS) Python

프로그래머스의 “타겟 넘버” 문제는 주어진 숫자 배열 numbers와 target 숫자를 이용하여 숫자를 더하거나 빼서 target 숫자를 만드는 방법의 수를 찾는 문제입니다. 이 문제는 DFS (깊이 우선 탐색) 또는 BFS (너비 우선 탐색) 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다.

DFS 알고리즘은 현재 노드에서 가능한 모든 경로를 탐색하는 방식으로, 재귀 함수를 사용하여 구현할 수 있습니다. BFS 알고리즘은 현재 노드에서 가장 가까운 노드들을 먼저 탐색하는 방식으로, 큐 데이터 구조를 사용하여 구현할 수 있습니다.

DFS 알고리즘을 사용하여 “타겟 넘버” 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 재귀 함수를 사용하여 숫자 배열 numbers를 순회합니다.
2. 각 숫자에 대해 + 또는 – 연산을 수행합니다.
3. 연산 결과가 target 숫자와 일치하면 count 변수를 1 증가시킵니다.
4. 숫자 배열을 모두 순회하면 count 변수를 반환합니다.

BFS 알고리즘을 사용하여 “타겟 넘버” 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 큐 데이터 구조에 초기 값 (0, 0)을 넣습니다. 여기서 0은 현재 합계를 나타내고, 0은 숫자 배열의 인덱스를 나타냅니다.
2. 큐에서 값을 꺼내 현재 합계와 숫자 배열의 인덱스를 가져옵니다.
3. 현재 인덱스가 숫자 배열의 크기보다 작다면, 다음 두 가지 연산을 수행합니다.
* 현재 합계 + 숫자 배열의 현재 인덱스 값을 큐에 추가합니다.
* 현재 합계 – 숫자 배열의 현재 인덱스 값을 큐에 추가합니다.
4. 큐가 비어있을 때까지 2-3단계를 반복합니다.
5. 큐에서 꺼낸 값 중 target 숫자와 일치하는 값의 개수를 반환합니다.

DFS와 BFS 알고리즘 모두 장단점이 있습니다. DFS는 메모리 사용량이 적지만, BFS는 시간 복잡도가 낮습니다. 따라서 문제의 특성에 따라 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다. “타겟 넘버” 문제의 경우, 숫자 배열의 크기가 크지 않기 때문에 DFS를 사용하는 것이 효율적입니다.

[프로그래머스] 타겟 넘버 – 파이썬(python)

프로그래머스 타겟 넘버 – 파이썬(python) 문제 풀이

“프로그래머스” 타겟 넘버 문제는 주어진 숫자 배열에서 덧셈과 뺄셈 연산을 적용하여 특정 목표 값을 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제입니다. 이 문제를 파이썬으로 해결하는 방법을 알아보겠습니다.

문제 설명

입력: 숫자 배열 `numbers`와 목표 값 `target`이 주어집니다.
출력: `numbers` 배열의 각 숫자에 `+` 또는 `-` 연산자를 적용하여 `target` 값을 만들 수 있는 경우의 수를 반환합니다.

예시

“`python
numbers = [1, 1, 1, 1, 1] target = 3

# 출력: 5
# [1, -1, 1, 1, 1] # [1, 1, -1, 1, 1] # [1, 1, 1, -1, 1] # [1, 1, 1, 1, -1] # [-1, 1, 1, 1, 1] “`

풀이

이 문제는 재귀 함수를 활용하여 해결할 수 있습니다.

1. 재귀 함수 정의:
– 재귀 함수 `dfs(index, sum)`를 정의합니다.
– `index`는 현재 탐색 중인 `numbers` 배열의 인덱스를 나타내고, `sum`은 현재까지 계산된 합계를 나타냅니다.

2. 기저 조건:
– `index`가 `numbers` 배열의 길이와 같으면 현재 합계 `sum`이 `target`과 같은 경우 경우의 수를 1 증가시키고 함수를 종료합니다.

3. 재귀 호출:
– 현재 숫자에 `+` 연산을 적용한 경우와 `-` 연산을 적용한 경우를 각각 재귀적으로 호출하여 다음 인덱스를 탐색합니다.
– `dfs(index + 1, sum + numbers[index])` : `+` 연산 적용
– `dfs(index + 1, sum – numbers[index])` : `-` 연산 적용

파이썬 코드

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer
“`

설명

* `nonlocal answer`를 사용하여 재귀 함수 내부에서 `answer` 변수를 수정합니다.
* `dfs(0, 0)`을 호출하여 재귀 함수를 시작합니다. 처음에는 인덱스 0부터 시작하며 현재 합계는 0입니다.

결론

“프로그래머스” 타겟 넘버 문제는 재귀 함수를 사용하여 효과적으로 해결할 수 있습니다. 재귀 함수를 통해 모든 가능한 덧셈과 뺄셈 조합을 탐색하여 목표 값을 만드는 경우의 수를 계산할 수 있습니다.

[프로그래머스] 타겟 넘버 Python Code – GM-DevNote – 티스토리

프로그래머스 타겟 넘버 문제를 파이썬으로 해결해 보겠습니다. 이 문제는 레벨 2로 분류되어 있으며 DFS, BFS를 사용하여 풀 수 있습니다. 문제는 완전 탐색을 통해 구현할 수 있지만, DFS와 BFS를 사용하면 좀 더 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

DFS (Depth-First Search)는 깊이 우선 탐색으로, 하나의 가지를 끝까지 탐색한 후 다른 가지를 탐색하는 방식입니다. DFS는 스택 자료 구조를 사용하여 구현할 수 있습니다. BFS (Breadth-First Search)는 너비 우선 탐색으로, 현재 노드의 모든 인접 노드를 탐색한 후 다음 레벨의 노드를 탐색하는 방식입니다. BFS는 큐 자료 구조를 사용하여 구현할 수 있습니다.

DFS와 BFS를 사용하여 타겟 넘버 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

1. DFS
* 숫자 배열의 각 원소에 대해 + 또는 – 연산을 적용합니다.
* 모든 연산을 적용한 후 합계가 타겟 넘버와 일치하면 카운트를 증가시킵니다.
* 재귀 함수를 사용하여 모든 가능한 경우를 탐색합니다.
2. BFS
* 숫자 배열의 첫 번째 원소에 + 또는 – 연산을 적용하여 큐에 추가합니다.
* 큐에서 원소를 꺼내 다음 원소에 + 또는 – 연산을 적용하여 큐에 추가합니다.
* 큐에서 꺼낸 원소의 합계가 타겟 넘버와 일치하면 카운트를 증가시킵니다.
* 큐가 비워질 때까지 위 과정을 반복합니다.

DFS와 BFS는 모두 타겟 넘버 문제를 해결할 수 있는 효과적인 방법입니다. 하지만 DFS는 재귀 함수를 사용하기 때문에 메모리 사용량이 많고, BFS는 큐를 사용하기 때문에 시간 복잡도가 높을 수 있습니다. 따라서 문제의 특성에 맞는 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

[프로그래머스/Python] 타겟 넘버 – 코딩 기록 저장소 – 티스토리

프로그래머스/Python] 타겟 넘버 – 코딩 기록 저장소 – 티스토리

프로그래머스에서 “타겟 넘버” 문제는 주어진 숫자 배열 numbers와 target 숫자를 이용하여 target 숫자를 만들 수 있는 방법의 수를 찾는 문제입니다. 즉, 배열 내 숫자들을 더하거나 빼서 target 숫자를 만들 수 있는 경우의 수를 계산하는 것이죠.

이 문제는 재귀 또는 DFS(Depth-First Search) 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다. 재귀는 함수가 자기 자신을 호출하는 방식으로, 문제를 작은 단위로 나누어 해결하는 전략입니다. DFS는 트리 또는 그래프를 탐색하는 방법 중 하나로, 한 노드에서 시작하여 가능한 모든 경로를 탐색하는 방식입니다.

“타겟 넘버” 문제에서 재귀 또는 DFS를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 숫자 배열에서 숫자 하나를 선택합니다.
2. 선택한 숫자를 더하거나 빼서 target 숫자를 만드는 경우의 수를 계산합니다.
3. 숫자 배열에서 다음 숫자를 선택하고, 1번과 2번 과정을 반복합니다.
4. 숫자 배열의 모든 숫자를 선택하여 target 숫자를 만드는 경우의 수를 계산합니다.

예를 들어, numbers가 [1, 1, 1, 1, 1]이고 target이 3인 경우, target 숫자를 만들 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

1 + 1 + 1 = 3
1 + 1 – 1 + 1 = 3
1 – 1 + 1 + 1 = 3
-1 + 1 + 1 + 1 = 3

따라서 target 숫자를 만들 수 있는 방법의 수는 4개입니다.

“타겟 넘버” 문제는 재귀 또는 DFS를 사용하여 해결할 수 있는 대표적인 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 재귀 또는 DFS 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다.

재귀와 DFS 알고리즘은 문제를 작은 단위로 나누어 해결하는 효과적인 방법입니다. 이러한 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있으면 “타겟 넘버”와 같은 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

[프로그래머스] 타겟 넘버(python/java) – 기록을 합시다.

프로그래머스 타겟 넘버(python/java) – 기록을 합시다!

프로그래머스 타겟 넘버 문제는 주어진 배열의 순서를 바꾸지 않고, ‘+’ 또는 ‘-‘ 를 이용하여 주어진 숫자(타겟 넘버)를 만들 수 있는 경우의 수를 찾는 문제입니다.

예를 들어 `numbers = [1, 1, 1, 1, 1]` 이고 `target = 3` 이라면, `1 + 1 + 1 – 1 – 1 = 3` 과 같은 식으로 3을 만들 수 있는 경우의 수를 찾아야 합니다.

저는 이 문제를 해결하기 위해 DFS(깊이 우선 탐색) 알고리즘을 사용했습니다. DFS는 트리 구조 또는 그래프 구조를 탐색하는데 사용되는 알고리즘으로, 하나의 노드를 선택하고 해당 노드의 자식 노드를 모두 방문한 후 다음 노드를 선택하는 방식으로 진행됩니다.

타겟 넘버 문제에서 DFS를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 숫자 배열의 첫 번째 숫자부터 시작하여 ‘+’ 또는 ‘-‘ 연산을 적용합니다.
2. 연산 결과를 기준으로 다음 숫자에 대해 ‘+’ 또는 ‘-‘ 연산을 적용합니다.
3. 모든 숫자에 연산을 적용한 후, 최종 결과가 타겟 넘버와 일치하면 경우의 수를 1 증가시킵니다.
4. 모든 경우의 수를 탐색할 때까지 1~3번 과정을 반복합니다.

Python 코드 예시입니다.

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer
“`

Java 코드 예시입니다.

“`java
class Solution {
int answer = 0;

public int solution(int[] numbers, int target) {
dfs(0, 0, numbers, target);
return answer;
}

public void dfs(int index, int sum, int[] numbers, int target) {
if (index == numbers.length) {
if (sum == target) {
answer++;
}
return;
}

dfs(index + 1, sum + numbers[index], numbers, target);
dfs(index + 1, sum – numbers[index], numbers, target);
}
}
“`

DFS 알고리즘을 사용하면 타겟 넘버 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 숫자 배열의 크기가 커지더라도 DFS를 통해 모든 경우의 수를 빠르게 탐색할 수 있기 때문입니다.

[Python] 프로그래머스 타겟 넘버 | DFS/BFS – 개발자취 – 티스토리

프로그래머스 타겟 넘버: DFS/BFS 활용하기

코드 중심의 개발자 채용과 스택 기반의 포지션 매칭은 프로그래머스가 제공하는 핵심 기능입니다. 프로그래머스는 개발자들이 자신의 개발 역량을 효과적으로 보여줄 수 있도록 개발자 맞춤형 프로필을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 자신과 기술적으로 잘 맞는 기업을 매칭할 수 있습니다.

프로그래머스는 개발자들이 자신의 역량을 객관적으로 평가할 수 있도록 다양한 코딩 테스트를 제공합니다. 타겟 넘버 문제는 이러한 코딩 테스트 중 하나이며, DFS/BFS 알고리즘을 활용하여 문제를 해결할 수 있는 대표적인 예시입니다.

DFS(Depth-First Search)는 깊이 우선 탐색이라고 하며, 트리 또는 그래프의 노드를 깊이 방문하는 방식입니다. BFS(Breadth-First Search)는 너비 우선 탐색이라고 하며, 트리 또는 그래프의 노드를 넓이 방문하는 방식입니다. 타겟 넘버 문제는 주어진 숫자 배열에서 특정 값을 만들 수 있는 경우의 수를 찾는 문제입니다.

DFS와 BFS는 타겟 넘버 문제를 해결하는 데 유용한 알고리즘입니다. DFS는 재귀 호출을 통해 노드를 탐색하고, BFS는 큐를 사용하여 노드를 탐색합니다. 두 알고리즘 모두 문제의 조건에 따라 적절하게 선택하여 사용할 수 있습니다.

프로그래머스는 개발자들이 코딩 테스트를 통해 자신의 역량을 객관적으로 평가하고, 기업과 매칭될 수 있도록 다양한 기능과 서비스를 제공합니다. 타겟 넘버 문제는 DFS/BFS 알고리즘을 활용하여 문제 해결 능력을 평가하는 대표적인 예시이며, 개발자들은 프로그래머스를 통해 자신의 역량을 향상시키고 성장할 수 있습니다.

[프로그래머스] 타겟 넘버 파이썬 풀이 – This is Mi – 티스토리

프로그래머스 타겟 넘버 파이썬 풀이 – 이것은 나 – 티스토리

프로그래머스 타겟 넘버 문제는 주어진 숫자들을 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들 수 있는 경우의 수를 구하는 문제입니다. 예를 들어, 숫자 배열 [1, 1, 1, 1, 1]이 주어지고 타겟 넘버가 3이라면, 다음과 같은 경우의 수가 있습니다.

* +1 +1 +1 -1 -1 = 3
* +1 +1 -1 +1 -1 = 3
* +1 -1 +1 +1 -1 = 3
* +1 -1 +1 -1 +1 = 3
* -1 +1 +1 +1 -1 = 3
* -1 +1 +1 -1 +1 = 3
* -1 -1 +1 +1 +1 = 3

따라서 이 경우의 수는 7개입니다.

풀이

프로그래머스 타겟 넘버 문제를 푸는 가장 일반적인 방법은 DFS (Depth First Search)를 사용하는 것입니다. DFS는 그래프를 탐색하는 알고리즘으로, 노드를 방문하고, 방문한 노드의 인접 노드를 순차적으로 방문합니다.

프로그래머스 타겟 넘버 문제에서 DFS를 사용하면 다음과 같이 풀이할 수 있습니다.

1. 숫자 배열을 순회하며 각 숫자에 대해 더하기 또는 빼기 연산을 수행합니다.
2. 숫자 배열을 모두 순회하면 현재까지의 합계를 구합니다.
3. 현재까지의 합계가 타겟 넘버와 같으면 경우의 수를 1 증가시킵니다.
4. 숫자 배열을 모두 순회할 때까지 1~3단계를 반복합니다.

DFS를 사용하면 숫자 배열의 모든 경우의 수를 탐색할 수 있으므로, 타겟 넘버를 만들 수 있는 경우의 수를 정확하게 구할 수 있습니다.

예를 들어, 숫자 배열 [1, 1, 1, 1, 1]이 주어지고 타겟 넘버가 3이라면, DFS 알고리즘은 다음과 같이 동작합니다.

1. 첫 번째 숫자 1에 대해 더하기 연산을 수행합니다.
2. 두 번째 숫자 1에 대해 더하기 연산을 수행합니다.
3. 세 번째 숫자 1에 대해 더하기 연산을 수행합니다.
4. 네 번째 숫자 1에 대해 빼기 연산을 수행합니다.
5. 다섯 번째 숫자 1에 대해 빼기 연산을 수행합니다.
6. 현재까지의 합계가 3이므로 경우의 수를 1 증가시킵니다.
7. 위와 같은 방식으로 DFS 알고리즘을 수행하면 타겟 넘버를 만들 수 있는 모든 경우의 수를 탐색할 수 있습니다.

DFS 알고리즘을 구현하기 위해서는 재귀 함수를 사용할 수 있습니다. 재귀 함수는 자기 자신을 호출하는 함수입니다. DFS 알고리즘에서 재귀 함수를 사용하면 숫자 배열을 순회하면서 각 숫자에 대해 더하기 또는 빼기 연산을 수행할 수 있습니다.

재귀 함수를 사용하여 DFS 알고리즘을 구현하면 다음과 같습니다.

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer

if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer
“`

이 코드에서 `dfs` 함수는 재귀 함수로, `index`는 현재 숫자의 인덱스, `sum`은 현재까지의 합계를 나타냅니다. `dfs` 함수는 `index`가 숫자 배열의 길이와 같아질 때까지 재귀적으로 호출됩니다. `index`가 숫자 배열의 길이와 같아지면 현재까지의 합계가 타겟 넘버와 같으면 경우의 수를 1 증가시킵니다.

프로그래머스 타겟 넘버 문제는 DFS 알고리즘을 사용하여 풀 수 있는 대표적인 문제입니다. DFS 알고리즘은 그래프를 탐색하는 데 유용한 알고리즘으로, 다양한 문제에 적용할 수 있습니다.

타겟 넘버 - Python3
타겟 넘버 – Python3

타겟 넘버 파이썬: 효율적인 솔루션 찾기

타겟 넘버 파이썬: 알고리즘 풀이를 위한 완벽 가이드

파이썬을 이용해서 알고리즘 문제를 풀다 보면, “타겟 넘버” 문제를 자주 만나게 될 거예요. 이 문제는 주어진 숫자 배열에서 연산을 통해 특정 타겟 넘버를 만들 수 있는지 확인하는 문제죠.

타겟 넘버 파이썬 문제는 쉬워 보이지만, 막상 풀려고 하면 생각보다 까다롭게 느껴질 수도 있어요. 그래서 오늘은 파이썬으로 타겟 넘버 문제를 해결하는 다양한 방법들을 알려드리고, 핵심 개념과 함께 풀이 과정을 단계별로 설명해 드릴게요. 이 글을 읽고 나면, 타겟 넘버 문제를 자신 있게 해결할 수 있을 거예요!

1. 문제 이해: 타겟 넘버란 무엇일까요?

타겟 넘버 문제는 간단하게 말해서, 주어진 숫자 배열에서 더하기(+) 또는 빼기(-) 연산을 통해 특정 목표 값(타겟 넘버)을 만들 수 있는지 확인하는 문제예요.

예를 들어, 숫자 배열 `[1, 1, 1, 1, 1]`과 타겟 넘버 3이 주어졌다고 해 보죠. 이 경우, `1 + 1 + 1` 또는 `1 – 1 + 1 + 1`과 같이 연산을 통해 타겟 넘버 3을 만들 수 있으니, 타겟 넘버를 만들 수 있다고 말할 수 있어요.

반대로, 숫자 배열 `[1, 1, 1, 1, 1]`과 타겟 넘버 5가 주어졌다면, 아무리 더하거나 빼도 타겟 넘버 5를 만들 수 없으니, 타겟 넘버를 만들 수 없다고 말할 수 있겠죠.

2. 풀이 전략: 어떻게 해결할까요?

타겟 넘버 문제를 해결하기 위해서는 숫자 배열의 각 숫자에 대해 더하기(+) 또는 빼기(-) 연산을 적용하는 모든 경우의 수를 고려해야 해요. 이를 위해 다음과 같은 전략들을 활용할 수 있어요.

재귀 함수 (Recursive Function): 숫자 배열의 각 숫자에 대해 더하기(+) 또는 빼기(-) 연산을 재귀적으로 적용하여 모든 경우의 수를 탐색하는 방법이에요.
DFS (Depth-First Search): 재귀 함수와 유사하게, 깊이 우선 탐색을 통해 모든 경우의 수를 탐색하는 방법이에요.
BFS (Breadth-First Search): 너비 우선 탐색을 통해 모든 경우의 수를 탐색하는 방법이에요.

3. 파이썬 코드 구현: 실제로 해보기

이제 파이썬 코드를 통해 타겟 넘버 문제를 실제로 해결해 보도록 할게요. 위에서 언급한 3가지 전략을 모두 사용하여 코드를 작성해 볼 거예요.

#3.1. 재귀 함수 활용

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0

def dfs(index, sum):
nonlocal answer
if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
return

dfs(index + 1, sum + numbers[index])
dfs(index + 1, sum – numbers[index])

dfs(0, 0)
return answer

# 테스트 코드
numbers = [1, 1, 1, 1, 1] target = 3
print(solution(numbers, target)) # 출력: 5
“`

이 코드에서는 `dfs`라는 재귀 함수를 사용했어요. `dfs` 함수는 현재 인덱스 `index`와 현재까지의 합 `sum`을 입력으로 받아요. 그리고 다음과 같은 동작을 수행해요.

1. 기저 조건: `index`가 `numbers` 배열의 길이와 같다면, 현재까지의 합 `sum`이 타겟 넘버와 일치하는지 확인하고, 일치하면 `answer`를 1 증가시킵니다.
2. 재귀 호출: `index`를 1 증가시키고, 현재까지의 합에 `numbers[index]`를 더하거나 빼서 재귀적으로 `dfs` 함수를 호출합니다.

이렇게 재귀적으로 모든 경우의 수를 탐색하여 타겟 넘버를 만들 수 있는 경우의 수를 계산하는 거예요.

#3.2. DFS 활용

“`python
def solution(numbers, target):
answer = 0
stack = [(0, 0)] # (index, sum) 튜플 저장

while stack:
index, sum = stack.pop()

if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
continue

stack.append((index + 1, sum + numbers[index]))
stack.append((index + 1, sum – numbers[index]))

return answer

# 테스트 코드
numbers = [1, 1, 1, 1, 1] target = 3
print(solution(numbers, target)) # 출력: 5
“`

이 코드에서는 `stack`을 이용하여 DFS 알고리즘을 구현했어요. `stack`에는 현재 인덱스 `index`와 현재까지의 합 `sum`을 튜플 형태로 저장해요.

1. 초기화: `stack`에 (0, 0)을 추가하여 시작합니다.
2. 반복: `stack`이 비어 있지 않을 때까지 반복하며 다음 동작을 수행합니다.
* `stack`에서 가장 위의 튜플을 꺼내 `index`와 `sum`을 추출합니다.
* `index`가 `numbers` 배열의 길이와 같다면, 현재까지의 합 `sum`이 타겟 넘버와 일치하는지 확인하고, 일치하면 `answer`를 1 증가시킵니다.
* `index`가 `numbers` 배열의 길이보다 작다면, 현재까지의 합에 `numbers[index]`를 더하거나 빼서 새 튜플을 `stack`에 추가합니다.

이렇게 스택을 이용하여 DFS 알고리즘을 구현하면 재귀 함수를 사용하지 않고도 모든 경우의 수를 탐색할 수 있어요.

#3.3. BFS 활용

“`python
from collections import deque

def solution(numbers, target):
answer = 0
queue = deque([(0, 0)]) # (index, sum) 튜플 저장

while queue:
index, sum = queue.popleft()

if index == len(numbers):
if sum == target:
answer += 1
continue

queue.append((index + 1, sum + numbers[index]))
queue.append((index + 1, sum – numbers[index]))

return answer

# 테스트 코드
numbers = [1, 1, 1, 1, 1] target = 3
print(solution(numbers, target)) # 출력: 5
“`

이 코드에서는 `deque`를 이용하여 BFS 알고리즘을 구현했어요. `queue`에는 현재 인덱스 `index`와 현재까지의 합 `sum`을 튜플 형태로 저장해요.

1. 초기화: `queue`에 (0, 0)을 추가하여 시작합니다.
2. 반복: `queue`가 비어 있지 않을 때까지 반복하며 다음 동작을 수행합니다.
* `queue`에서 가장 앞의 튜플을 꺼내 `index`와 `sum`을 추출합니다.
* `index`가 `numbers` 배열의 길이와 같다면, 현재까지의 합 `sum`이 타겟 넘버와 일치하는지 확인하고, 일치하면 `answer`를 1 증가시킵니다.
* `index`가 `numbers` 배열의 길이보다 작다면, 현재까지의 합에 `numbers[index]`를 더하거나 빼서 새 튜플을 `queue`에 추가합니다.

이렇게 큐를 이용하여 BFS 알고리즘을 구현하면, 깊이 우선 탐색 대신 너비 우선 탐색을 통해 모든 경우의 수를 탐색할 수 있어요.

4. 추가 설명: 핵심 개념 정리

타겟 넘버 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 핵심 개념들을 이해하는 것이 중요해요.

재귀 함수 (Recursive Function): 함수 내에서 자기 자신을 호출하는 함수로, 특정 조건을 만족할 때까지 반복적으로 수행됩니다.
DFS (Depth-First Search): 깊이 우선 탐색은 그래프 또는 트리 구조에서 깊은 노드를 먼저 탐색하는 알고리즘입니다.
BFS (Breadth-First Search): 너비 우선 탐색은 그래프 또는 트리 구조에서 가까운 노드를 먼저 탐색하는 알고리즘입니다.
스택 (Stack): 데이터를 LIFO(Last-In First-Out) 방식으로 저장하는 자료 구조입니다.
큐 (Queue): 데이터를 FIFO(First-In First-Out) 방식으로 저장하는 자료 구조입니다.

5. 자주 묻는 질문 (FAQs)

1. 타겟 넘버 문제는 어떤 상황에서 활용될 수 있나요?

타겟 넘버 문제는 다양한 알고리즘 문제에서 응용될 수 있어요. 예를 들어, 조합 문제, 백트래킹 문제, 게임 개발에서 특정 조건을 만족하는 경우의 수를 계산하는 데 사용될 수 있습니다.

2. 타겟 넘버 문제를 해결하는 다른 방법은 없나요?

위에서 설명한 방법 외에도, 동적 계획법 (Dynamic Programming)을 이용하여 타겟 넘버 문제를 해결할 수 있습니다. 동적 계획법은 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하고, 그 결과를 저장하여 효율적으로 문제를 해결하는 방법입니다.

3. 타겟 넘버 문제를 해결할 때 시간 복잡도는 얼마나 될까요?

위에서 설명한 재귀 함수, DFS, BFS 알고리즘의 시간 복잡도는 모두 O(2^N)입니다. 여기서 N은 숫자 배열의 길이를 나타냅니다. 즉, 숫자 배열의 길이가 증가할수록 시간 복잡도는 기하급수적으로 증가합니다.

4. 타겟 넘버 문제를 해결할 때 공간 복잡도는 얼마나 될까요?

위에서 설명한 재귀 함수, DFS, BFS 알고리즘의 공간 복잡도는 모두 O(N)입니다. 여기서 N은 숫자 배열의 길이를 나타냅니다. 즉, 숫자 배열의 길이가 증가할수록 공간 복잡도도 선형적으로 증가합니다.

5. 타겟 넘버 문제를 해결할 때 주의해야 할 점은 무엇인가요?

타겟 넘버 문제를 해결할 때는 모든 경우의 수를 탐색해야 하므로, 시간 복잡도와 공간 복잡도를 고려해야 합니다. 특히 숫자 배열의 길이가 길 경우, 시간 복잡도가 매우 높아질 수 있으므로 효율적인 알고리즘을 사용하는 것이 중요합니다. 또한, 재귀 함수를 사용할 때는 스택 오버플로우가 발생하지 않도록 주의해야 합니다.

타겟 넘버 파이썬 문제를 해결하는 방법을 익히셨나요? 이제 다양한 알고리즘 문제에 적용하여 풀어보세요. 파이썬으로 알고리즘 문제를 풀면서 즐거운 시간 보내시길 바랍니다!

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타겟 넘버 – Python3

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