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str1="A" print(str1[1:])

H-index → "자바"

이해를 돕기 위해서 아래 설명을 덧붙인다. 해당 논문이 인용된 수 : [9, 7, 6, 1] 발표된 논문의 수 : [1, 2, 3, 4] return 3 해설 첫번째 경우를 살펴보면, 논문을 1개 발표했는데, "해당 논문"이 다른 곳에서 9번 인용되었다는 의미이므로 "good"이다라고 볼 수 있고, 마지막의 경우를 살펴보면, 논문을 4개 발표했는데, "해당 논문"은 다른 곳에서 1번 인용되었다는 의미이므로 'bad"라고 볼 수 있다. →우리의 목표는 인용된 수가 발표된 논문의 수와 같거나 인용된 수가 발표된 논문의 수보다 큰 "경우의 수"를 구하는 것이다. 즉 "good"인 경우를 찾겠다는 의미이다. 해당 논문이 인용된 수 : [15, 12, 10, 8, 6, 3, 2, 1] 발표된 논문 수) : [ 1..

H-index → 논문을 적게 발표했지만, 인용된 수가 많은 good 케이스

이해를 돕기 위해서 아래 설명을 덧붙인다. 해당 논문이 인용된 수 : [9, 7, 6, 1] 발표된 논문의 수 : [1, 2, 3, 4] return 3 해설 첫번째 경우를 살펴보면, 논문을 1개 발표했는데, "해당 논문"이 다른 곳에서 9번 인용되었다는 의미이므로 "good"이다라고 볼 수 있고, 마지막의 경우를 살펴보면, 논문을 4개 발표했는데, "해당 논문"은 다른 곳에서 1번 인용되었다는 의미이므로 'bad"라고 볼 수 있다. →우리의 목표는 인용된 수가 발표된 논문의 수와 같거나 인용된 수가 발표된 논문의 수보다 큰 "경우의 수"를 구하는 것이다. 즉 "good"인 경우를 찾겠다는 의미이다. 해당 논문이 인용된 수 : [15, 12, 10, 8, 6, 3, 2, 1] 발표된 논문 수) : [ 1..

더 맵게→ Priority Queue★★+poll()+peek()

나의 풀이 import java.util.PriorityQueue; public class Solution { public static int solution(int[] scoville, int K) { int cnt = 0; PriorityQueue heap = new PriorityQueue(); for (int x : scoville) { heap.add(x); } if (heap.peek() >= K) { return cnt; } while (heap.size() > 1) { int min1 = heap.poll(); int min2 = heap.poll(); int newScoville = min1 + (min2 * 2); heap.add(newScoville); cnt++; if (heap.p..