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57번 최소비용 구하기


내가 떠올린 풀이 해설

버스의 비용의 범위가 음수가 아니기 때문에 이 문제는 다익스트라 알고리즘을 이용해 해결할 수 있다. 도시의 개수가 최대 1,000개 이므로 인접 행렬 방식으로 해결할 수 있지만 인접 리스트로 풀었다. 도시는 노드, 도시 간 버스 비용은 에지로 나타낸다.

도시 개수의 크기만큼 인접 리스트 배열의 크기를 설정한다. 이때 버스의 비용이 존재하므로 인접 리스트 배열의 자료형이 될 클래스를 선언한다. 그리고 버스 개수의 크기만큼 반복문을 돌면서 그래프를 리스트 배열에 저장한다. 다익스트라 알고리즘을 수행한다. 최단 거리를 완성되면 출력한다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Baek1916 {
	static int n, m;
	static ArrayList<Node>[] list;
	static boolean[] visit;
	static int[] distance;
	
	public static void main(String[] args) throws IOException{
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(System.out));
		StringTokenizer st;
		
		n = Integer.parseInt(br.readLine());
		m = Integer.parseInt(br.readLine());
		
		list = new ArrayList[n + 1];
		visit = new boolean[n + 1];
		distance = new int[n + 1];
		
		for(int i = 0; i <= n; i++) {
			list[i] = new ArrayList<Node>();
		}
		
		for(int i = 0; i <= n; i++) {
			distance[i] = Integer.MAX_VALUE;
		}
		
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			st = new StringTokenizer(br.readLine());
			int s = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int e = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int v = Integer.parseInt(st.nextToken());
			list[s].add(new Node(e, v));
		}
		st = new StringTokenizer(br.readLine());
		int start = Integer.parseInt(st.nextToken());
		int end = Integer.parseInt(st.nextToken());
		dijkstra(start, end);
		
		System.out.println(distance[end]);
		
	}
	private static int dijkstra(int start, int end) {
		PriorityQueue<Node> que = new PriorityQueue<>();
		que.offer(new Node(start, 0));
		distance[start] = 0;
		while(!que.isEmpty()) {
			Node cur = que.poll();
			int c_v = cur.vertex;
			if(!visit[c_v]) {
				visit[c_v] = true;
				for(Node n : list[c_v]) {
					if(!visit[n.vertex] && distance[n.vertex] > distance[c_v] + n.value) {
						distance[n.vertex] = distance[c_v] + n.value;
						que.add(new Node(n.vertex, distance[n.vertex]));
					}
				}	
			}
		}
		return distance[end];
	}

}
class Node implements Comparable<Node>{
	int vertex;
	int value;
	public Node(int vertex, int value) {
		this.vertex = vertex;
		this.value = value;
	}
	@Override
	public int compareTo(Node o) {
		return value - o.value;
	}
}

59번 타임머신


내가 떠올린 풀이

에지 리스트에 에지 데이터를 저장한 후 거리 배열을 초기화한다. 최초 시작점에 해당하는 거리 배열값은 0으로 초기화한다. 벨만-포드 알고리즘을 수행한다. 음수 사이클이 존재하면 -1, 존재하지 않으면 거리 배열의 값을 출력한다. 단, 거리 배열의 값이 INF일 경우에는 -1을 출력한다.

벨만-포드 수행과정

1. 모든 에지와 관련된 정보를 가져온 후 다음 조건에 따라 거리 배열의 값을 업데이트한다.

  • 출발 노드가 방문한 적이 없는 노드(출발 노드 거리 == INF)일 때 값을 업데이트하지 않는다.
  • 출발 노드의 거리 배열값 + 에지 가중치 < 종료 노드의 거리 배열 값일 때 종료 노드의 거리 배열 값을 업데이트한다.

2. 노드 개수 -1번만큼 1번을 반복한다.

3. 음수 사이클 유무를 알기 위해 모든 에지에 관해 다시 한번 1번을 수행한다. 이때 한 번이라도 값이 업데이트되면 음수 사이클이 존재한다고 판단한다. 


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Baek11657 {
	static int n, m;
	static long distance[];
	static Edge edges[];
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
		
		int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
		int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
		
		edges = new Edge[m + 1];
		distance = new long[n + 1];
		for(int i = 0; i <= n; i++) {
			distance[i] = Integer.MAX_VALUE;
		}
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			st = new StringTokenizer(br.readLine());
			int s = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int e = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int v = Integer.parseInt(st.nextToken());
			edges[i] = new Edge(s, e, v);
		}
		distance[1] = 0;
		for(int i = 1; i < n; i++) {
			for(int j = 0; j < m; j++) {
				Edge edge = edges[j];
				if(distance[edge.s] != Integer.MAX_VALUE
						&& distance[edge.e] > distance[edge.s] + edge.v) {
					distance[edge.e] = distance[edge.s] + edge.v;
				}
			}
		}
		boolean mCycle = false;
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			Edge edge = edges[i];
			if(distance[edge.s] != Integer.MAX_VALUE
					&& distance[edge.e] > distance[edge.s] + edge.v) {
				mCycle = true;
			}
		}
		if(!mCycle) {
			for(int i = 2; i <= n; i++) {
				if(distance[i] == Integer.MAX_VALUE) {
					System.out.println("-1");
				}
				else {
					System.out.println(distance[i]);
				}
			}
		}
		else {
			System.out.println("-1");
		}
	}
}
class Edge {
	int s;
	int e;
	int v;
	public Edge(int s, int e, int v) {
		this.s = s;
		this.e = e;
		this.v = v;
	}
}

오늘의 회고

오늘은 다익스트라 한 문제와 벨만-포드 알고리즘 개념과 관련된 문제를 풀었습니다. 아직 다익스트라와 벨만-포드 구현에 대해 많이 부족한 것 같습니다. 내일도 이와 관련된 문제들을 풀고 다시 한번 개념에 대해 공부하겠습니다. 

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54번 게임 개발


내가 떠올린 풀이 해설

각 건물을 노드라고 생각하면 그래프 형태에서 노드 순서를 정렬하는 알고리즘인 위상 정렬을 사용하는 문제이다. 건물 수가 최대 500, 시간 복잡도가 2초이므로 시간제한 부담은 거의 없다. 입력을 바탕으로 자료구조를 초기화한다 인접 리스트로 그래프를 표현할 때는 인접 노드, 건물 번호를 Node로 선언하여 연결한다. 진입 차수 배열은 [0, 1, 2, 1], 정답 배열은 모두 0으로 초기화한다. 위상 정렬을 실행하면서 각 건물을 짓는데 걸리는 최대 시간을 업데이트합니다. 업데이트 방법은 Math.max(현재 건물에 저장된 최대 시간, 이전 건물에 저장된 최대 시간 + 현재 건물의 생산 시간)이다. 정답 배열에 자기 건물을 짓는 데 걸리는 시간을 더한 후 정답 배열을 차례대로 출력한다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;
public class Baek1516 {

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		int n = Integer.parseInt(br.readLine());
		ArrayList<ArrayList<Integer>> list = new ArrayList<>();
		int[] indegree = new int[n + 1];
		int[] selfBuild = new int[n + 1];
		for(int i = 0; i <= n; i++) {
			StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
			selfBuild[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int r = Integer.parseInt(st.nextToken());
			
			while(true) {
				if(r == -1) {
					break;
				}
				list.get(r).add(i);
				indegree[i]++;
			}
		}
		Queue<Integer> que = new LinkedList<>();
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			if(indegree[i] == 0) {
				que.offer(i);
			}
		}
		int[] result = new int[n + 1];
		while(!que.isEmpty()) {
			int now = que.poll();
			for(int i : list.get(now)) {
				indegree[i]--;
				result[i] = Math.max(result[now], result[now] + selfBuild[now]);
				if(indegree[i] == 0) {
					que.offer(i);
				}
			}
		}
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			System.out.println(result[i] + selfBuild[i]);
		}
	}
}

56번 최단경로


내가 떠올린 풀이 해설

시작점과 다른 노드와 관련된 최단 거리를 구하는 문제이다. 다익스트라 알고리즘의 가장 기본적인 형태를 구현할 수 있는지를 묻는 문제이다. 인접 리스트에 노드를 저장하고 거리 배열을 초기화한다. 거리 배열은 0으로 초기화한다. 최초 시작점을 큐에 삽입하고, 다음 과정에 따라 다익스트라 알고리즘을 수행한다. 마지막으로 완성된 거리 배열의 값을 출력한다.

다익스트라 수행 과정

1. 거리 배열에서 아직 방문하지 않은 노드 중 현재 값이 가장 작은 노드를 선택한다.

2. 해당 노드와 연결된 노드들의 최단 거릿값을 다음 공식을 이용해 업데이트한다.

  • Min(선택 노드의 거리 배열의 값 + 에지의 가중치, 연결 노드의 거리 배열의 값이 업데이트된 경우 연결 노드를 큐에 삽입)

3. 큐가 빌 때까지 반복한다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Baek1753 {
	static int n,m,k;
	static boolean[] visit;
	static int[] distance;
	static ArrayList<Edge>[] list;
	static PriorityQueue<Edge> que = new PriorityQueue<>();
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
		
		int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
		int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
		
		int k = Integer.parseInt(br.readLine());
		
		distance = new int[n + 1];
		list = new ArrayList[n + 1];
		visit = new boolean[n + 1];
		
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			list[i] = new ArrayList<Edge>();
		}
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			distance[i] = Integer.MAX_VALUE;
		}
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			st = new StringTokenizer(br.readLine());
			int s = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int e = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int v = Integer.parseInt(st.nextToken());
			list[s].add(new Edge(e, v));
		}
		que.add(new Edge(k, 0));
		distance[k] = 0;
		while(!que.isEmpty()) {
			Edge current = que.poll();
			int c_v = current.vertex;
			if(visit[c_v]) {
				continue;
			}
			visit[c_v] = true;
			for(int i = 0; i < list[c_v].size(); i++) {
				Edge tmp = list[c_v].get(i);
				int next = tmp.vertex;
				int value = tmp.value;
				if(distance[next] > distance[c_v] + value) {
					distance[next] = value + distance[c_v];
					que.add(new Edge(next, distance[next]));
				}
			}
		}
		for(int i = 1; i <= m; i++) {
			if(visit[i]) {
				System.out.println(distance[i]);
			}
			else {
				System.out.println("INF");
			}
		}
	}
}
class Edge implements Comparable<Edge>{
	int vertex, value;
	Edge(int vertex, int value) {
		this.vertex = vertex;
		this.value = value;
	}
	@Override
	public int compareTo(Edge o) {
		if(this.value > o.value) {
			return 1;
		}
        else {
			return -1;
		}
	}
}

오늘의 회고

오늘은 위상 정렬과 다익스트라 개념 공부와 다익스트라 기본 문제를 풀었습니다. 기본 문제인데 풀기 힘들었습니다. 또한 Do it! 알고리즘 코딩 테스트 (26번 ~ 28번)까지 복습을 진행하였습니다. 처음 알고리즘을 공부할 때는 재미도 없고 알고리즘이 필요가 있을까라는 생각을 했었는데 알고리즘을 공부하면서 점점 재미가 있고 모르는 문제를 고민하면서 해결 능력을 길러나가는 점에서 많은 도움이 될 것이라고 생각합니다. 매일 똑같은 말이지만 오늘보다 나은 내일을 위해 다짐을 한다고 생각해 주시면 감사하겠습니다. 성장하는 저를 위해 꾸준히 천천히 한 발 한 발 나아가겠습니다.

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52번 거짓말


내가 떠올린 풀이 해설

파티에 참석한 사람들을 1개의 집합으로 생각하고, 각각의 파티마다 union연산을 이용해 사람들을 연결하는 것이 중요하다. 이 작업을 하면 1개의 파티에 있는 모든 사람들은 같은 대표 노드를 바라보게 된다. 이후 각 파티의 대표 노드와 진실을 알고 있는 사람들의 각 대표 노드가 동일한지 find연산을 이용해 확인함으로써 과장된 이야기를 할 수 있는지 판단할 수 있다. 진실을 아는 사람 데이터, 파티 데이터, 유니온 파인드를 위한 대표 노드 자료구조를 초기화한다. union연산을 수행해 각 파티에 참여한 사람들을 1개의 그룹으로 만든다. find 연산을 수행해 각 파티의 대표 노드와 진실을 아는 사람들이 같은 그룹에 있는지 확인한다. 파티 사람 노드는 모두 연결돼 있으므로 아무 사람이나 지정해 find 연산을 수행하면 된다. 모든 파티에 관해 과정을 반복해 수행하고, 모든 파티의 대표 노드가 진실을 아는 사람들과 다른 그룹에 있다면 결괏값을 증가시킨다. 과장할 수 있는 파티의 개수를 결괏값으로 출력한다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Baek1043 {
	static int[] trueP;
	static ArrayList<Integer>[] party;
	static int[] parent;
	static int result = 0;
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
		
		int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
		int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
		
		st = new StringTokenizer(br.readLine());
		int t = Integer.parseInt(st.nextToken());
		trueP = new int[t];
		for(int i = 0; i < t; i++) {
			trueP[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
		}
		
		party = new ArrayList[m];
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			party[i] = new ArrayList<>();
			st = new StringTokenizer(br.readLine());
			int people = Integer.parseInt(st.nextToken());
			for(int j = 0; j < people; j++) {
				party[i].add(Integer.parseInt(st.nextToken()));
			}
		}
		parent = new int[n + 1];
		for(int i = 0; i <= n; i++) {
			parent[i] = i;
		}
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			int firstPeople = party[i].get(0);
			for(int j = 1; j < party[i].size(); j++) {
				union(firstPeople, party[i].get(j));
			}
		}
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			boolean isPossible = true;
			int cur = party[i].get(0);
			for(int j = 0; j < trueP.length; j++) {
				if(find(cur) == find(trueP[j])) {
					isPossible = false;
					break;
				}
			}
			if(isPossible) {
				result++;
			}
		}
		System.out.println(result);
	}
	private static int find(int a) {
		if(a == parent[a]) {
			return a;
		}
		else {
			return parent[a] = find(parent[a]);
		}
	}
	private static void union(int a, int b) {
		a = find(a);
		b = find(b);
		if(a != b) {
			parent[b] = a;
		}
	}
}

53번 줄 세우기


내가 떠올린 풀이 해설

학생들을 노드로 생각하고, 키 순서 비교 데이터로 에지를 만든다고 생각했을 때 노드의 순서를 도출하는 가장 기본적인 문제이다. 특히 답이 여러 개일 때 아무것이나 출력해도 된다는 전제는 위상 정렬의 결괏값이 항상 유일하지 않다는 알고리즘의 전제와 동일하다는 것을 알 수 있다. 인접 리스트에 노드 데이터를 저장하고, 진입 차수 배열값을 업데이트한다. 위상 정렬 수행 과정은 진입 차수가 0인 노드를 큐에 저장한다 큐에서 데이터를 poll 해 해당 노드를 탐색 결과에 추가하고, 해당 노드가 가리키는 노드의 진입 차수를 1씩 감소한다. 감소했을 때 진입 차수가 0이 되는 노드를 큐에 offer 한다. 큐가 빌 때까지 반복한다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;
public class Baek2252 {

	public static void main(String[] args) throws IOException{
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
		
		int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
		int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
		
		ArrayList<ArrayList<Integer>> list = new ArrayList<>();
		for(int i = 0; i <= n; i++) {
			list.add(new ArrayList<>());
		}
		int insert[] = new int[n + 1];
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			st = new StringTokenizer(br.readLine());
			int s = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int e = Integer.parseInt(st.nextToken());
			list.get(s).add(e);
			insert[e]++;
		}
		Queue<Integer> que = new LinkedList<>();
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			if(insert[i] == 0) {
				que.offer(i);
			}
		}
		while(!que.isEmpty()) {
			int now = que.poll();
			System.out.println(now );
			for(int next : list.get(now)) {
				insert[next]--;
				if(insert[next] == 0) {
					que.offer(next);
				}
			}
		}
	}
}

오늘의 회고

오늘은 union문제와 위상 정렬의 개념을 학습하고 위상 정렬을 적용하는 문제를 풀고 최근에 푼 문제부터 Do it! 알고리즘 코딩 테스트 (32번 ~ 35번) 까지 복습을 진행하였습니다. 반복해서 위상 정렬의 다른 문제가 나와도 막힘 없이 해결해 나아갈 수 있게 학습하겠습니다. 주말에 친구들과 시간을 보내고 쉬었으니 이번 주도 꾸준하게 공부하겠습니다.

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51번 여행 가자


내가 떠올린 풀이 해설

도시 연결 유무를 유니온 파인드 연산을 이용해 해결할 수 있다는 아이디어를 떠올릴 수 있으면 쉽게 해결된다.

일반적으로 유니온 파인드는 그래프에서 많이 활용되지만, 위 문제와 같이 단독으로 활용할 수 있다는 점도 참고해야 된다.

인접 행렬을 탐색하면서 연결될 때마다 union연산을 수행하는 방식으로 풀어가면 된다. 도시와 여행 경로를 저장하고 각 노드와 관련된 대표 노드 배열의 값을 초기화한다. 도시 연결 정보가 저장된 인접 행렬을 탐색하면서 도시가 연결돼 있을 때 union연산을 수행한다. 이때 항상 큰 도시가 대표도시가 되도록 union 연산의 매개변수를 변경한다. 마지막으로 여행 경로에 포함된 도시의 대표 노드가 모두 같은지 확인한 후 출력하면 된다.


정확한 풀이 

import java.util.*;
import java.io.*;

public class Baek1976 {
	static int[] parent;
	public static void main(String[] args) throws IOException{
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		int n = Integer.parseInt(br.readLine());
		int m = Integer.parseInt(br.readLine());
		
		int[][] arr = new int[n + 1][n + 1];
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
			for(int j = 1; j <= n; j++) {
				arr[i][j] = Integer.parseInt(st.nextToken());
			}
		}
		
		int[] route = new int[m + 1];
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
		for(int i = 1; i <= m; i++) {
			route[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
		}
		
		parent = new int[n + 1];
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			parent[i] = i;
		}
		
		for(int i = 1; i <= n; i++) {
			for(int j = 1; j <= n; j++) {
				if(arr[i][j] == 1) {
					union(i, j);
				}
			}
		}
		// 여행 계획 도시들이 1개의 대표 도시로 연결돼 있는지 확인하기 
		int index = find(route[1]);
		for(int i = 2; i < route.length; i++) {
			if(index != find(route[i])) {
				System.out.println("NO");
				return;
			}
		}
		System.out.println("YES");
	}

	private static void union(int i, int j) {
		i = find(i);
		j = find(j);
		if(i != j) {
			parent[j] = i;
		}
	}

	private static int find(int j) {
		if(parent[j] == j) {
			return j;
		}
		else {
			return parent[j] = find(parent[j]);
		}
	}
}

오늘의 회고

오늘은 union find 문제를 풀었습니다. 오늘까지 해서 복습은 마무리되었습니다. 복습으로 느낀 점은 알고리즘을 대비할 때 문제를 많이 풀려고 하지 말고 하나를 풀더라도 정확하게 이해하고 풀어야 한다고 느꼈습니다. 복습하면서 다시 푸는데 안 풀리는 문제들도 많았고 이해를 하면서 내 것으로 만드는 과정을 가지겠습니다.  

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1 - 3. 스프링 부트 Mapper와 Mapper 오류, Mail 전송

오늘은 회원에 관한 코드들을 스프링에서 스프링 부트로 바꾸는 작업을 진행하였습니다. 코드를 가져와서 실행을 하던 중에 mapper를 찾지 못하는 에러가 발생했습니다. 


1. @Mapper 어노테이션


스프링에서 mybatis를 사용하는 방식은 SqlSession, SqlSessionTemplate을 설정하고 maper네임스페이스. id, parameter 등의 메서드를 통해 쿼리를 사용하였지만 스프링 부트, mybatis 3.0 이상에서는 sqlSessionTemplate을 설정하고, selectone 메서드를 사용하지 않고 @mapper 어노테이션을 이용해 메서드명과 xml 파일의 id를 매핑시켜 편리하게 사용할 수 있다.


mapper 인터페이스에 @Mapper 어노테이션을 붙여주니 해결되었다.

참고 블로그 : https://frozenpond.tistory.com/85

 

[spring] mapper 어노테이션을 통한 springboot, mybatis 세팅하기

spring boot로 프로젝트를 생성, Mybatis 연동하는 예제입니다. 스프링에서 mybatis를 사용하는 방식은 SqlSession, SqlSessionTemplate을 설정하고 selectOne(maper네임스페이스.id, parameter) 등의 메서드를 통..

frozenpond.tistory.com

 


2. 자바 명명규칙

진행하던 중에 프로젝트 패키지 이름이 바뀌고 클래스 이름 등 자바 명명규칙을 어긴 것들을 발견해서 경로들을 수정해주었다. 

참고 블로그 :  https://ozofweird.tistory.com/entry/Java-%EB%AA%85%EB%AA%85-%EA%B7%9C%EC%B9%99


왼쪽은 수정 전 오른쪽은 수정 후 사진이다.

또한 전에 진행했던 데이터 베이스 테이블들 이름이 너무 헷갈려서 명확하게 이름을 다시 지었다.

 


왼쪽은 수정 전 오른쪽은 수정 후 사진이다.


3. Mapper.xml (not found) 오류


유효성 검사를 실시하면 위와 같은 오류가 발생했다. 진짜 찾는데 3일 내내 찾았는데 못 찾았다. 공식문서와 수많은 블로그를 찾아봤는데 다해봤는데도 안됐다. 마지막 4일째 오류를 해결했다... 이유는 Mapper.xml 파일이 하나라도 오류가 나면 전체가 매핑에 실패해 오류가 난다.

mybatis.mapper-locations= mapper/*.xml

application.properties에 위에 코드를 추가시켜준다.


Jsp에서 Mybatis를 이용할 때 스프링 부트에서 만들어주는 resources에 mapper 밑에 Mapper.xml 파일을 추가시켜준다.


보통 Mapper를 찾지 못하는 오류는 mapper namespace의 경로가 잘못되었거나 Mapper.xml 파일의 id와 Mapper.java파일의 메서드 이름이 잘못된 오류이거나 오타이다.


4. 회원가입 인증 메일 전송

회원가입을 할 때 인증번호를 보내는 기능이 있었는데 구글 계정만 있으면 무료로 발송할 수 있는 Gmail SMTP Server를 이용했다. 메일전송은 MailSender 인터페이스를 상속받은 JavaMailSender를 사용해 구현하였습니다. 새로 스프링 부트에는 dependency와 설정이 빠져있어 오류가 발생했다.

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-mail'

build.gradle dependencies에 위에 코드를 작성한다.



Gmail SMTP Server를 이용하려면 위와 사진과 같은 설정이 필요하다.

위의 설정은 application.properties에 추가 해줘야 한다.

spring.mail.host=smtp.gmail.com
spring.mail.port=587
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.username=gmail
spring.mail.password=password

잘되는것을 확인할 수 있다.


오늘의 회고

mapper 오류에 4일을 걸렷다ㅠㅠ 부트로 바꾸는 프로젝트를 진행하기 전에 제가 진행했던 프로젝트여서 코드 분석을 하지 않고 바로 진행했던 점이 문제로 다가왔다. 프로젝트를 끝낸지 7개월이라는 시간이 흘렀고 제가 작성하지 않은 코드들도 있어서 파악이 안되는 문제가 발생했다. 오늘 내일은 코드를 분석하는 작업을 진행하려고 합니다. 분석을 끝내고 위에 진행했던 코드들의 테스트 코드를 블로그에 작성하겠습니다.

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50번 집합의 표현


내가 떠올린 풀이 해설

최대 원소의 개수 1,000,000과 질의 개수 100,000이 큰 편이므로 경로 압축이 필요한 Union Find를 이용해서 푸는 문제이다. 처음에 노드가 연결돼있지 않으므로 대표 노드를 인덱스 값으로 초기화한다. find 연산으로 특정 노드의 대표 노드를 찾고, union 연산으로 2개 노드를 이용해 각 대표 노드를 찾아 연결한다. check 메서드로 a와 b가 같은 집합의 원소인지 확인해 boolean타입으로 리턴해 true면 YES false면 NO를 출력한다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;
public class Baek1717 {
	static int[] arr;
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
		
		int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
		int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
		arr = new int[n + 1];
		for(int i = 0; i <= n; i++) { // 대표 노드를 자기 자신으로 초기화하기 
			arr[i] = i;
		}
		for(int i = 0; i < m; i++) {
			st = new StringTokenizer(br.readLine());
			int o = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int a = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int b = Integer.parseInt(st.nextToken());
			if(o == 0) {      // 집합 합치기 
				union(a, b);
			}
			else {  // 같은 집합의 원소인지 확인하기 
				if(check(a, b)) {
					System.out.println("YES");
				}
				else {
					System.out.println("NO");
				}
			}
		}
	}
	private static void union(int a, int b) {  // union 연산: 대표 노드끼리 연결하기 
		a = find(a);
		b = find(b);
		if(a != b) {
			arr[b] = a;
		}		
	}
	private static boolean check(int a, int b) { // 두 원소가 같은 집합인지 확인하기 
		a = find(a);
		b = find(b);
		if(a == b) {
			return true;
		}else {
			return false;
		}
	}
	private static int find(int a) { // find 연산 
		if(a == arr[a]) {
			return a;
		}
		else {
			return arr[a] = find(arr[a]);    // 재귀 함수 형태로 구현 -> 경로 압축 부분
		}
		
	}
}

오늘의 회고

Union Find의 알고리즘을 처음 학습하고 오늘은 Union Find를 이용해서 푸는 문제를 풀었습니다. Union Find에서 가장 실수 하는 부분이 find연산을 수행할 때 재귀 함수에서 나오면서 탐색한 모든 노드의 대표 노드 값을 이번 연산에서 발견한 대표 노드로 변경하는 부분과 union연산에서 선택된 노드끼리 연결하는 것이 아닌 선택된 노드의 대표 노드끼리 연결하는 부분이 유니온 파인드에서 가장 많이 실수하는 부분이라고 합니다. 이 부분에서 주의하고 까먹지 않게 철저한 복습과 이해를 하자. 오늘도 복습을 진행하여서 책에 있는 1문제를 풀고 Do it! 알고리즘 코딩 테스트 (29번 ~ 31번) 까지 복습하였습니다.

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49번 물통


책 풀이 해설

그래프 원리를 적용해 그래프를 역으로 그리는 방식으로 접근하는 문제이다. A, B, C의 특정 무게 상태를 1개의 노드로 가정하고, 조건에 따라 이 상태에서 변경할 수 있는 이후 무게 상태가 에지로 이어진 인접한 노드라고 생각하고 접근해야 된다.

처음에 물통 A, B는 비어 있고, C는 꽉 차 있으므로 최초 출발 노드를 0, 0, 3번째 물통의 용량으로 초기화한다. BFS를 탐색한다. BFS과정은 노드에서 갈 수 있는 6개 경우( A -> B, A -> C, B -> A, B -> C, C -> A, C -> B)에 관해 다음 노드로 정해 큐에 추가한다. A, B, C

무게가 동일한 노드에 방문한 이력이 있을 때는 추가하지 않는다. 보내는 물통의 모든 용량을 받는 물통에 저장하고, 보내는 물통에는 0을 저장한다. 단, 받는 물통이 넘칠 때는 초과하는 값만큼 보내는 물통에 남긴다. 큐에 추가하는 시점에 1번째 물통(A)의 무게가 0일 때가 있으면 3번째 물통(C)의 값을 정답 배열에 추가한다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;
public class Baek2251 {
	// 6가지 이동하는 케이스를 표현하기 위한 배열 
	static int[] Sender = {0, 0, 1, 1, 2, 2};
	static int[] Receiver = {1, 2, 0, 2, 0, 1};
	static boolean visit[][];  // A, B의 무게만 있으면 C의 무게가 고정되므로 2개만 체크  
	static boolean[] answer;
	static int[] now;
	public static void main(String[] args) throws IOException{
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
		now = new int[3];    // A, B, C 물의 양을 저장하는 배열  
		for(int i = 0; i < now.length; i++) {
			now[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
		}
		visit = new boolean[201][201];
		answer = new boolean[201];
		BFS();
		for(int i = 0; i < answer.length; i++) {
			if(answer[i]) {
				System.out.print(i + " ");
			}
		}
	}
	private static void BFS() {
		Queue<AB> que = new LinkedList<>();
		que.add(new AB(0, 0));
		visit[0][0] = true;
		answer[now[2]] = true;
		while(!que.isEmpty()) {
			AB p = que.poll();
			int A = p.A;
			int B = p.B;
			int C = now[2] - A - B;      // C는 전체 물의 양에서 A와 B를 뺀 
			for(int k = 0; k < 6; k++) {  // A -> B, A -> C, B->A, B->C, C->A, C->B
				int[] next = {A, B, C};
				next[Receiver[k]] += next[Sender[k]];
				next[Sender[k]] = 0;
				if(next[Receiver[k]] > now[Receiver[k]]) {  // 물이 넘칠 때 
					// 초과하는 만큼 다시 이전 물통에 넣어 줌 
					next[Sender[k]] = next[Receiver[k]] - now[Receiver[k]];
					next[Receiver[k]] = now[Receiver[k]]; // 대상 물통은 최대로 채워 줌 
				}
				if(!visit[next[0]][next[1]]) {       // A와 B의 물의 양을 이용해 방문 배열 체크 
					visit[next[0]][next[1]] = true;
					que.add(new AB(next[0], next[1]));
					if(next[0] == 0) {  // A의 물의 양이 0일 때 C의 물의 무게를 정답 변수에 저장 
						answer[next[2]] = true;
					}
				}
			}
		}
	}
}
// AB 클레스 선언-> A와 B의 값만 지니고 있으면 C는 유추할 수 있으므로 두 변수만 사용하기  
class AB {
	int A;
	int B;
	public AB(int A, int B) {
		this.A = A;
		this.B = B;
	}
}

문제점

처음 봤을 때 난의도가 골드 5인데 문제를 봤을 때 문제는 쉬워 보였다. 풀다가 BFS로 표현하고 탐색하는데 어려웠고 조건에 따라 무게 상태를 바꿔주는 방법을 떠올리지 못했다. 어려운 문제였고 복습으로 내 것으로 만들겠다.

 

오늘의 회고

오늘도 책 한 문제를 풀고 복습을 진행했습니다. 복습을 다 완료하기 전까지는 1문제 씩 풀려고 합니다. 백준)DFS까지 오늘은 복습을 진행하였습니다. 오늘 푼 문제는 어려운 문제였고 아직 갈 길이 멀다는 것을 느꼈습니다ㅠㅠ

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48번 이분 그래프


내가 떠올린 풀이 해설

이 문제를 해결하려면 이분 그래프의 대한 이해가 필요하다.

이분 탐색 블로그 : https://hongjw1938.tistory.com/117

 

자료구조 - 이분 그래프(Bipartite Graph)

관련 글 그래프 관련 글은 여기를 참조 그래프 탐색 - BFS는 여기를 참조 그래프 탐색 - DFS는 여기를 참조 1. 이분 그래프 이분 그래프는 그래프 형태의 자료구조인데 정점을 2그룹으로 나눌 수 있

hongjw1938.tistory.com

그래프를 인접 리스트로 구현한다. 모든 노드로 각각 DFS 알고리즘을 적용해 수행한다. DFS를 실행할 때 현재 노드에서 연결된 노드 중 이미 방문한 노드가 나와 같은 집합이면 이분 그래프가 아닌 것으로 판별한다. 실행 결과가 이분 그래프가 아니면 이후 노드는 탐색하지 않는다. DFS를 사용하는 이유는 그래프의 모든 노드가 이어져있지 않고, 여려 개의 부분 그래프로 이뤄진 케이스가 존재할 수 있기 때문이다.


정확한 풀이

import java.io.*;
import java.util.*;
public class Baek1707 {
	static ArrayList<Integer> list[];
	static int[] check;
	static boolean visit[];
	static boolean IsEven;
	
	public static void main(String[] args) throws IOException{
		BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		int n = Integer.parseInt(br.readLine());
		
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
			int v = Integer.parseInt(st.nextToken());
			int e = Integer.parseInt(st.nextToken());
			
			list = new ArrayList[v + 1];
			visit = new boolean[v + 1];
			check = new int[v + 1];
			IsEven = true;
			for(int j = 1; j <= v; j++) {
				list[j] = new ArrayList<>();
			}
			for(int j = 0; j < e; j++) {  // 인접 리스트로 그래프 저장하기 
				st = new StringTokenizer(br.readLine());
				int start = Integer.parseInt(st.nextToken());
				int end = Integer.parseInt(st.nextToken());
				list[start].add(end);
				list[end].add(start);
			}
			// 주어진 그래프가 1개로 연결돼 있다는 보장이 없으므로 모든 노드에서 수행하기 
			for(int j = 1; j <= v; j++) {
				if(IsEven) {
					DFS(j);
				}
				else {
					break;
				}
			}
			check[1] = 0;
			if(IsEven) {
				System.out.println("YES");
			}
			else {
				System.out.println("NO");
			}
		}
	}

	private static void DFS(int node) {
		visit[node] = true;
		for(int i : list[node]) {
			if(!visit[i]) {
				// 인접한 노드는 같은 집합이 아니므로 이전 노드와 다른 집합으로 처리하기 
				check[i] = (check[node] + 1) % 2;
				DFS(i);
			}
			// 이미 방문한 노드가 현재 내 노드와 같은 집합이면 이분 그래프가 아
			else if(check[node] == check[i]){
				IsEven = false;
			}
		}
	}
}

오늘의 회고

오늘은 긴 연휴가 끝나고 시작하는 하루입니다. 연휴동안 잘 쉬고 놀았으니 다시 힘내서 나아가 보겠습니다. 그래프 한 문제를 풀고 주말에 하지 못한 복습을 Do it! 알고리즘 코딩테스트(14번) 까지 진행하였습니다. 

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