[Silver IV] 듣보잡 - 1764
성능 요약
메모리: 129696 KB, 시간: 188 ms
분류
자료 구조, 해시를 사용한 집합과 맵, 정렬, 문자열
제출 일자
2025년 1월 15일 10:47:04
문제 설명
김진영이 듣도 못한 사람의 명단과, 보도 못한 사람의 명단이 주어질 때, 듣도 보도 못한 사람의 명단을 구하는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫째 줄에 듣도 못한 사람의 수 N, 보도 못한 사람의 수 M이 주어진다. 이어서 둘째 줄부터 N개의 줄에 걸쳐 듣도 못한 사람의 이름과, N+2째 줄부터 보도 못한 사람의 이름이 순서대로 주어진다. 이름은 띄어쓰기 없이 알파벳 소문자로만 이루어지며, 그 길이는 20 이하이다. N, M은 500,000 이하의 자연수이다.
듣도 못한 사람의 명단에는 중복되는 이름이 없으며, 보도 못한 사람의 명단도 마찬가지이다.
출력
듣보잡의 수와 그 명단을 사전순으로 출력한다.
두 가지 방법 시도
1. 딕셔너리
2. set
딕셔너리를 사용한 코드
N, M = map(int, input().split())
dict = {}
for i in range(N+M):
name = input()
if name not in dict: dict[name] = 1
else: dict[name] += 1
ans = []
for i in dict:
if dict[i] == 2: ans.append(i)
print(len(ans))
ans.sort()
for i in ans: print(i)
set 집합을 사용한 코드
N, M = map(int, input().split())
set1 = set()
set2 = set()
for i in range(N): set1.add(input())
for i in range(M): set2.add(input())
lst = list(set1 & set2)
lst.sort()
print(len(lst))
for i in lst: print(i)
둘 다 속도는 동일하다. 왜냐하면
python 기준
list, tuple
- 평균 : O(n)
set, dictionary
- 평균 : O(1)
python 기준
list, tuple
- 평균 : O(n)
set, dictionary
- 평균 : O(1)
으로 평균적인 속도가 O(1)로 동일하기 때문이다.
딕셔너리에서 더 빠르게 하려면 처음 딕셔너리에 추가할 때 정렬하면서 추가하면 빨라지려나..? 싶긴한데 잘 모르겠다.
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메모리: 129696 KB, 시간: 188 ms
분류
자료 구조, 해시를 사용한 집합과 맵, 정렬, 문자열
제출 일자
2025년 1월 15일 10:47:04
문제 설명
김진영이 듣도 못한 사람의 명단과, 보도 못한 사람의 명단이 주어질 때, 듣도 보도 못한 사람의 명단을 구하는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫째 줄에 듣도 못한 사람의 수 N, 보도 못한 사람의 수 M이 주어진다. 이어서 둘째 줄부터 N개의 줄에 걸쳐 듣도 못한 사람의 이름과, N+2째 줄부터 보도 못한 사람의 이름이 순서대로 주어진다. 이름은 띄어쓰기 없이 알파벳 소문자로만 이루어지며, 그 길이는 20 이하이다. N, M은 500,000 이하의 자연수이다.
듣도 못한 사람의 명단에는 중복되는 이름이 없으며, 보도 못한 사람의 명단도 마찬가지이다.
출력
듣보잡의 수와 그 명단을 사전순으로 출력한다.
두 가지 방법 시도
1. 딕셔너리
2. set
딕셔너리를 사용한 코드
N, M = map(int, input().split())
dict = {}
for i in range(N+M):
name = input()
if name not in dict: dict[name] = 1
else: dict[name] += 1
ans = []
for i in dict:
if dict[i] == 2: ans.append(i)
print(len(ans))
ans.sort()
for i in ans: print(i)
set 집합을 사용한 코드
N, M = map(int, input().split())
set1 = set()
set2 = set()
for i in range(N): set1.add(input())
for i in range(M): set2.add(input())
lst = list(set1 & set2)
lst.sort()
print(len(lst))
for i in lst: print(i)
둘 다 속도는 동일하다. 왜냐하면
python 기준
list, tuple
- 평균 : O(n)
set, dictionary
- 평균 : O(1)
python 기준
list, tuple
- 평균 : O(n)
set, dictionary
- 평균 : O(1)
으로 평균적인 속도가 O(1)로 동일하기 때문이다.
딕셔너리에서 더 빠르게 하려면 처음 딕셔너리에 추가할 때 정렬하면서 추가하면 빨라지려나..? 싶긴한데 잘 모르겠다.
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