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# 문제 내 풀이 n = int(input()) nums = list(map(int, input().split())) # 수열 입력 받기 # 가장 긴 증가하는 부분 수열과 감소하는 부분 수열 각각을 위한 DP 테이블 생성 및 초기화 dp_asc = [1] * 1000 dp_desc = [1] * 1000 # 가장 긴 증가하는 부분 수열 (LIS) 알고리즘 수행 for i in range(1, n): for j in range(0, i): if nums[i] > nums[j]: dp_asc[i] = max(dp_asc[i], dp_asc[j] + 1) # 가장 긴 감소하는 부분 수열 알고리즘 수행 for i in range(n - 2, -1, -1): for j in range(n - 1, i, -1): ..

# 문제 내 풀이 n = int(input()) # 좌표를 (x, y) 튜플 형태로 리스트에 저장함 locations = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(n)] # 주어진 조건대로 정렬 수행 locations.sort(key=lambda loc: (loc[0], loc[1])) # 수행 결과 출력 for loc in locations: print(loc[0], loc[1])

# 문제 내 풀이 # 내 풀이 n = int(input()) nums = list(map(int, input().split())) # 수열 입력 받기 # DP 테이블 생성 및 초기화 dp = [1] * 1000 # 가장 긴 증가하는 부분 수열(LIS) 알고리즘 수행 for i in range(1, n): for j in range(0, i): if nums[j] < nums[i]: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) # 결과 출력 print(max(dp))

# 문제 내 풀이 - 문제 풀이 실패, 수정 답안 n = int(input()) wine = [0] # 인덱스를 맞추기 위해 0 추가 # 와인 정보 입력 받기 for _ in range(n): wine.append(int(input())) # DP 테이블 생성 및 초기화 dp = [0] * 10001 dp[1] = wine[1] if n > 1: dp[2] = wine[1] + wine[2] for i in range(3, n + 1): # 3가지 경우를 고려 # 1. i 번째 와인을 마시지 않는 경우 # 2. i 번째 외인을 마시는 경우 # - 2-1. i - 1 번째 와인을 마시는 경우 # - 2-2. i - 1 번째 와인을 마시지 않는 경우 dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 3]..

# 문제 내 풀이 n = int(input()) words = [] # 단어들을 입력 받아 리스트에 삽입 for _ in range(n): words.append(input()) # 중복되는 단어 제거 words = list(set(words)) # 조건에 맞춰 정렬 수행 words.sort(key=lambda x: (len(x), x)) # 결과 출력 for word in words: print(word)

# 문제 내 풀이 # 내 풀이 n = int(input()) # 자리수마다 가장 뒤에 오는 숫자 0 ~ 9를 고려하는 DP 테이블 생성 dp = [[0] * 10 for _ in range(101)] # DP 테이블 초기화 for i in range(1, 10): dp[1][i] = 1 # 바텀업 다이나믹 프로그래밍 수행 for i in range(2, 101): # 0과 9에 대해 점화식 수행 dp[i][0] = dp[i - 1][1] dp[i][9] = dp[i - 1][8] # 1 ~ 8까지의 점화식 수행 for j in range(1, 9): dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j + 1] # 결과 출력 print(sum(dp[n]) % int(1e9))

# 문제 내 풀이 n = int(input()) INF = int(1e9) # 무한 값으로 10억 설정 # DP 테이블 생성 및 초기화 dp = [0] * 1000001 dp[1] = 0 # 바텀업 다이나믹 프로그래밍 진행 for i in range(2, n + 1): d3 = dp[i // 3] if i % 3 == 0 else INF # 3으로 나누는 경우 d2 = dp[i // 2] if i % 2 == 0 else INF # 2로 나누는 경우 dp[i] = min(d3, d2, dp[i - 1]) + 1 # 세 가지 연산 중 최소 연산 횟수인 경우를 택해, 연산 진행 및 테이블 값 갱신 # 결과 출력 print(dp[n])

# 문제 내 풀이 n = int(input()) # 계단 수 입력 받기 stairs = [0] # 시작점 초기화 # 계단 점수 입력 받기 for _ in range(n): stairs.append(int(input())) # 계단이 1개일 경우 if n == 1: print(stairs[1]) # 계단이 2개 이상일 경우 else: # DP 테이블 생성 및 초기화 dp = [0] * 301 dp[1] = stairs[1] dp[2] = dp[1] + stairs[2] # 바텀업 다이나믹 프로그래밍 수행 for i in range(3, n + 1): # i번째 계단에 두 계단을 밟고 오르는 경우와, 한 계단을 밟고 오르는 경우를 비교해 최대 점수 구하기 dp[i] = max(dp[i - 2] + stair..