문제 링크
주의사항
- JAVA를 사용하여 프로그램을 사용하였습니다.
- 백준에서 코드를 작성하였을 때 아래 형태에서 Main에서 결과가 출력되어야 합니다.
public class Main{
public static void main(String[] args){
}
}
문제 설명
접근 방법
브루트 포스란.
모든 경우의 수를 대입시켜서 가장 알맞은 경우의 수를 결과로 출력하는 것입니다.
이 문제에서 오름차순으로 M개 수를 가진 수열이 나올 수 있는 경우의 수를 구하는 것과 중복이 가능하다는 것이 핵심입니다.
배열
num : 수열에 들어갈 수 있는 숫자를 저장합니다.
result : 현재 수열의 값들을 저장합니다.
위에 3가지 배열과 재귀를 이용해서 문제를 구현하였습니다.
문제에 해결알고리즘은
1. num 배열을 오름차순 정렬합니다.
2. 재귀를 통해 수열에 들어갈 수 있는 경우의 수를 찾습니다.
3. 수열 들어간 숫자들은 result[]에 저장합니다.
4. 재귀가 M번 반복되었을 때 현재 수열이 저장된 result[]를 결과에 저장합니다.
5. 재귀 종료시 모든 경우의 수를 출력합니다.
- BufferedReader를 사용하여 입력 값을 저장하였습니다.
- StringTokenizer를 이용하여 배열의 들어갈 수 있는 숫자들을 저장하였습니다.
- Arrays.sort()를 사용하여 배열을 오름차순 정렬하였습니다.
- 중복 가능한 수열의 모든 경우의 수를 구하는 NandM함수를 만들었습니다.
- BufferedWriter에 수열의 모든 경우의 수를 저장하였습니다.
- BufferedWriter에 저장된 결과값을 출력하였습니다.
- NandM는 재귀를 사용하여 모든 경우의 수를 구하였습니다.
- 중복 가능하기 때문에 for문의 반복 횟수가 수열의 들어갈 수 있는 모든 수를 포함시키도록 하였습니다.
결과 코드
import java.io.*;
import java.util.*;
public class Main{
public static int[] num, result; //숫자 저장 배열, 수열 저장 배열
public static StringBuilder sb = new StringBuilder(); //결과
public static void main(String[] args) throws IOException{
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
//입력값 처리하는 BufferedReader
BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
//결과값 출력하는 BufferedWriter
//----------입력값 저장 및 배열 초기화--------
StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine()," ");
int N = Integer.parseInt(st.nextToken());
int M = Integer.parseInt(st.nextToken());
num = new int[N];
result = new int[M];
st = new StringTokenizer(br.readLine()," ");
for(int i=0;i<N;i++) {
num[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
}
Arrays.sort(num); //오름차순 정렬
NandM(N, M, 0); //함수 실행
bw.write(sb.toString() + "\n"); //결과 BufferedWriter 저장
bw.flush(); //결과 출력
bw.close();
br.close();
}
//--------재귀를 통한 수열의 경우의 수 찾는 함수--------
public static void NandM(int N, int M, int depth) {
if(depth==M) {
for(int i=0;i<M;i++) {
sb.append(result[i] + " ");
}
sb.append("\n");
return;
}
for(int i=0;i<N;i++) { //중복 가능이기 때문에 i=0부터 시작
result[depth] = num[i];
NandM(N, M, depth+1);
}
}
}
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