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접근법 다른 두 수의 합으로 특정 수를 나타내는지를 확인하기 위해서는 특정 수 보다 작은 두 수를 선택해야 하기에 정렬이 필요하다. 또한, 이중 for문으로 직접 접근하기에는 두 수를 찾기 위한 while문이 추가적으로 필요하여 $O(n^3)$ 시간복잡도가 발생한다. 따라서 $nlogn$의 알고리즘이 필요하기에 quick sort에서 활용한 방식처럼 pointer를 이용하여 접근하였으며, 0과 자기자신이 더해져 다른 위치의 자기자신을 나타내는 예외사항을 처리하도록 노력하였다. 정답 import sys N = int(input()) arr = list(map(int,sys.stdin.readline().split(" "))) arr.sort() cnt = 0 for i in range(N): tmp = a..

접근법 최소 비교 횟수를 구하기 위해서는 입력받은 묶음의 크기를 정렬한 후 작은 2개의 묶음의 크기부터 더해나가서 계산할 수 있다. 따라서 양쪽으로 입출력이 가능한 deque 자료구조를 사용하여 구현하였다. from collections import deque N = int(input()) tmp = [] for i in range(N): tmp.append(int(input())) tmp.sort() queue = deque() for i in range(N): queue.append(tmp[i]) result = 0 for _ in range(1,N): a = queue.popleft() b = queue.popleft() result += a+b queue.appendleft(a+b) print(r..

접근법 Array를 이용한 BST를 만들어서 접근하려고 했지만, 너무 과하고 시간이 문제여서 Binary Search를 유사하게 구현해서 접근하기로 하였다. 정답 import sys import math N = int(input()) inputs = list(map(int,sys.stdin.readline().split(" "))) inputs.sort() M = int(input()) array = list(map(int,sys.stdin.readline().split(" "))) for i in range(0,M): L = 0 R = N-1 flag = False while L inputs[mid]): L = mid if(array[i] > inputs[R]):break else: R = mid-1 ..