- [자바 수업페이지 - slog.gg/p/13834#f](https://www.slog.gg/p/13834#f) # 알고리즘 공부법 - [프로그래머스 - 코딩테스트 고득점Kit](https://school.programmers.co.kr/learn/challenges?tab=algorithm_practice_kit) ## 역대 네카라쿠배 출제유형 빈도 | 빈도 | 유형 | | -- | -- | | 19% | DFS/BFS | | 19% | 문자열 | | 16% | 단순구현 | | 13% | 해시 | | 06% | 완전탐색 | | 06% | DP | | 06% | 다익스트라 | | 03% | 재귀함수 | - [출처 - 네카라쿠배 코딩 테스트 유형과 준비 방법](https://youtu.be/mIf-ZqfK4EA) ## 코테 준비 - 적은 지식 + 많은 경험 => DFS, BFS, 재귀, DP 기초 재료 + 많은 문제 풀기 - 문제 푸는 갯수에 대한 욕심을 버리고, 문제푸는 과정에서 재미를 찾으세요. 알고리즘 실력은 J자 커브로 성장합니다. - 정답 안보고 자력으로 프로그래머스 자바 알고리즘 레벨 0, 1, 2 풀기 (약 한달) - 3일 이내에 안풀리면 정답을 살짝 보고 체크 후 며칠 후 다시 도전 # DFS, BFS 문제 ## 알고리즘을 공부하실 때 기초 문제가 어느정도 잘 풀리면 DFS, BFS 문제를 우선적으로 도전해보세요. - DFS(깊이 우선 탐색)은 탐색할 길이 발견되면, 그 길이 끝날 때까지 탐색합니다. - BFS(너비 우선 탐색)은 탐색할 길이 발견되면, 할 일 리스트(큐)에 추가(맨 끝으로 추가됨)하고 할 일 리스트에 적힌 다음 공간에 방문 # DFS ## 재귀함수 = 종료조건 + 재귀식(점화식) ### 개념 - 재귀함수 = 종료조건 + 반복되는 패턴(점화식) - 먼저, A에게 100만원을 빌려달라고 부탁합니다. A는 자신이 가진 돈을 쓸 수 있는 만큼 써서 부족한 부분을 옆사람 B에게 빌립니다. - 하지만 B는 A에게 필요한 돈 전부를 제공하지 못할 수도 있습니다. 그럼 B는 자신이 가진 돈을 쓸 수 있는 만큼 써서 부족한 부분을 옆사람 C에게 빌립니다. - 이러한 과정이 계속 반복됩니다. B가 C에게, C가 D에게, D가 E에게, E가 F에게 돈을 빌리는 식으로 말이죠. 각 사람은 자신이 가진 돈을 쓸 수 있는 만큼 쓰고, 부족한 부분을 옆사람에게 빌립니다. - 만약 F까지 가서도 돈이 부족하다면, A는 100만원을 빌릴 수 없습니다. 하지만 F가 충분한 돈을 빌려준다면, 그 돈은 역순으로 E, D, C, B, A로 돌아가면서 각 사람이 빌렸던 돈을 청산하게 됩니다. - 이렇게 각 사람이 자신의 돈을 쓴 후 부족한 부분을 옆사람에게 빌리고, 빌린 돈을 역순으로 청산하는 과정이 바로 재귀의 개념입니다. - [영상 - 재귀함수가 뭔가요? (Feat. 하노이의 탑)](https://youtu.be/aPYE0anPZqI) 1. 팩토리얼 ```java public class Factorial { public static int factorial(int n) { if (n == 0 || n == 1) { return 1; } else { int facNMinus1 = factorial(n-1); int result = n * facNMinus1; return result; } } public static void main(String[] args) { System.out.println(factorial(5)); } } ``` 2. 1부터 N까지의 합 ```java public class RecursiveSum { public static int recursiveSum(int n) { if (n <= 1) { return 1; } else { return n + recursiveSum(n-1); } } public static void main(String[] args) { int result = recursiveSum(10); System.out.println(result); // 결과: 55 } } ``` ## 재귀로 이진탐색 구현 ### 이진탐색 - ![img](https://velog.velcdn.com/images/kyeun95/post/54f84ec6-3ceb-4285-825e-356250a78576/image.gif) ```java public class BinarySearch { public static int binarySearch(int[] arr, int low, int high, int x) { if (high >= low) { int mid = (high + low) / 2; if (arr[mid] == x) { return mid; } else if (arr[mid] > x) { return binarySearch(arr, low, mid - 1, x); } else { return binarySearch(arr, mid + 1, high, x); } } return -1; } public static void main(String[] args) { int[] nums = {2, 3, 4, 10, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 200, 300, 400, 500, 700, 800, 1000, 1115}; int x = 800; int result = binarySearch(nums, 0, nums.length-1, x); if (result != -1) { System.out.println("Element is present at index " + result); } else { System.out.println("Element is not present in array"); } } } ``` ## DFS, 여러 드라마를 볼 때 하나의 드라마를 끝까지 다 보고 다른 드라마를 본다. ### 개념 - DFS = 하나의 드라마를 끝가지 보기 전까지는 다른 드라마는 안본다. - 드라마 A(총 10화), B(총 20화), C(총 30화)가 있을 때, DFS 방식으로 시청하면 다음과 같이 진행됩니다: - 먼저 드라마 A의 첫 번째 에피소드를 시청합니다. - 계속해서 드라마 A의 에피소드를 시청하며, 총 10화를 모두 볼 때까지 반복합니다. (즉, 깊이 우선으로 A 드라마를 정주행합니다) - 드라마 A를 모두 시청하였으므로, 다음으로 드라마 B의 첫 번째 에피소드를 시청합니다. - 마찬가지로 드라마 B의 에피소드를 계속 시청하여, 총 20화를 모두 볼 때까지 반복합니다. - 드라마 B를 모두 시청한 후, 마지막으로 드라마 C의 첫 번째 에피소드를 시청합니다. - 드라마 C의 모든 에피소드를 시청하여, 총 30화를 모두 볼 때까지 반복합니다. - DFS 방식은 위와 같이 한 방향으로 최대한 깊이 들어가서 탐색한 후 - 다음 경로를 탐색하는 방식입니다. 따라서 드라마 시청에 비유하자면, - 한 드라마의 모든 에피소드를 시청한 후 다음 드라마로 넘어가는 순서로 이해할 수 있습니다. ## 그래프는 정점(노드)와 간선의 집합, DFS는 그래프를 탐색하는 방법 중 하나 ### 간단한 그래프 (순환 무향 그래프) ![img](https://i.imgur.com/qv9vzY7.png) ```java public class Solution { public static void main(String[] args) { // 그래프 생성 (0번 인덱스는 사용하지 않음) int[][] graph = { {}, // 0번 인덱스 (사용하지 않음) {2, 3}, // 1번 노드의 인접 노드 {4}, // 2번 노드의 인접 노드 {}, // 3번 노드의 인접 노드 {} // 4번 노드의 인접 노드 }; sol(graph); } public static void dfs(int[][] graph, int node) { // 현재 노드 출력 System.out.println(node); // 인접 노드 탐색 for (int nextNode : graph[node]) { dfs(graph, nextNode); } } public static void sol(int[][] graph) { dfs(graph, 1); // 1번 노드부터 시작 } } ``` ### 조금 복잡한 그래프(순환 무향 그래프) ![img](https://i.imgur.com/l3FcySK.png) ```java import java.util.*; public class Solution { public static void main(String[] args) { int n = 8; // 정점 개수 ArrayList> graph = new ArrayList<>(); // 그래프 초기화 for(int i = 0; i <= n; i++) { graph.add(new ArrayList<>()); } // 무향 그래프의 간선 정보 추가 addEdge(graph, 1, 2); addEdge(graph, 1, 3); addEdge(graph, 1, 8); addEdge(graph, 2, 7); addEdge(graph, 3, 4); addEdge(graph, 3, 5); addEdge(graph, 4, 5); addEdge(graph, 6, 7); addEdge(graph, 7, 8); // 그래프 구조 출력 printGraph(graph); } // 양방향 간선 추가 static void addEdge(ArrayList> graph, int v1, int v2) { graph.get(v1).add(v2); graph.get(v2).add(v1); } // 그래프 출력 static void printGraph(ArrayList> graph) { for(int i = 1; i < graph.size(); i++) { Collections.sort(graph.get(i)); // 순서대로 출력하기 위한 정렬 System.out.println(i + " : " + graph.get(i)); } } } 실행 결과 1 : [2, 3, 8] 2 : [1, 7] 3 : [1, 4, 5] 4 : [3, 5] 5 : [3, 4] 6 : [7] 7 : [2, 6, 8] 8 : [1, 7] ``` ### DFS 완전탐색, 방문한 순서대로 노드를 출력해주세요, 비순환 유향 그래프 ![img](https://i.imgur.com/OjLcjL7.png) ``` 문제 입력 그래프 예시: 1번 노드: 2, 3으로 가는 간선 2번 노드: 4로 가는 간선 3번 노드: 없음 4번 노드: 없음 출력: 1 2 4 3 ``` ### 정답 ```java public class Solution { public static void main(String[] args) { int n = 4; int[][] graph = new int[n+1][n+1]; // 간선 정보 추가 graph[1][2] = 1; graph[1][3] = 1; graph[2][4] = 1; // DFS 실행 boolean[] visited = new boolean[n + 1]; dfs(graph, visited, 1, n); } // dfs 구현 static void dfs(int[][] graph, boolean[] visited, int node, int n) { // 구현 } } /* 출력: 1 2 4 3 */ ``` ### 정답 ```java static void dfs(int[][] graph, boolean[] visited, int node, int n) { visited[node] = true; System.out.println(node); for (int i = 1; i <= n; i++) { if(graph[node][i] == 1 && !visited[i]) { dfs(graph, visited, i, n); } } } ``` ### DFS 완전탐색, 방문한 순서대로 노드를 출력해주세요, 순환 무향 그래프, 이미 방문했는지 체크하는 로직 필수 ![img](https://i.imgur.com/3ksjDHG.png) ```java 입력 그래프 예시: 1번 노드: 2, 3과 연결 2번 노드: 1, 4와 연결 3번 노드: 1과 연결 4번 노드: 2와 연결 출력: 1 2 4 3 */ ``` ### 정답 ```java import java.util.*; public class Solution { public static void main(String[] args) { int n = 4; // 노드 개수 ArrayList> graph = new ArrayList<>(); // 그래프 초기화 (0번 인덱스부터 n번 인덱스까지) for (int i=0; i<=n; i++) { graph.add(new ArrayList<>()); } // 간선 정보 추가 graph.get(1).add(2); graph.get(1).add(3); graph.get(2).add(4); // DFS 실행 boolean[] visited = new boolean[n + 1]; dfs(graph, 1, visited); } static void dfs(ArrayList> graph, int node, boolean[] visited) { // 현재 노드 방문 처리 및 출력 visited[node] = true; System.out.println(node); // 인접 노드 방문 for(int nextNode : graph.get(node)) { if(!visited[nextNode]) { dfs(graph, nextNode, visited); } } } } ``` # 타겟 넘버 문제 설명 - [프로그래머스 - 코딩테스트 연습 - DFS - 레벨 2 - 자바 - 타겟 넘버](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43165?language=java) ## !!!힌트!!! - 모르는 상황에서 유추해서 문해해결을 시도하는게 굉장히 중요하다고 생각합니다. 문제는 이를 훈련하기 위함이라고 생각하시면 됩니다. - 아래 영상을 참고해 보시면, 중학생들이 미분을 증명하고, 초등학생들이 배우지 않은 피타고라스 정리를 증명하게 됩니다. - cf. [SBS스페셜 87회 - 몰입, 최고의 나를 만나다.](https://www.youtube.com/watch?v=hq258bCE_A4) - 어려운 문제에서 계속해서 why, how 를 던지시면서 문제에 필요한 재료를 모으시는 시도를 했다면 굉장히 잘하시고 계십니다. 문제를 풀고 못풀고는 중요하지 않습니다. 그런 응전의 시간을 길게 가져가세요. 설사 정답을 보시더라도 남는게 더 많습니다. - 먼저 완전 처음 이런 문제를 푸는 입장이라면 지난 설명에서 알게된 지식은 DFS가 완전탐색 알고리즘이다. 재귀로 구현할 수 있다. 두가지입니다. 그럼 이제 재귀로 DFS 구현하는 방법을 생각해보고 도저히 모르겠다고 판단해서 관련 개념을 찾아 공부 하셨다면 잘하신 겁니다. - 여기서 DFS 구현을 하는데 그래프 개념을 모르겠다면 그래프 구현을 공부하시고 DFS 를 구현하시면 됩니다. - [[자료구조/Java] 그래프(Graph)](https://velog.io/@suk13574/%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0Java-%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84Graph) - 재귀를 이용한 DFS 구현 ``` class Solution { boolean[] visited; // 방문 체크 배열 ArrayList[] graph; // 그래프 표현 void dfs(int node) { // 현재 노드를 방문 처리 visited[node] = true; System.out.println("방문한 노드: " + node); // 현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문 for(int next : graph[node]) { if(!visited[next]) { dfs(next); } } } } ``` - 이제 여기 학습한 재귀, 그래프, DFS 에서 어떤 방식이 효율적일지 고민해서 문제를 푸시면됩니다. ```java public class Main { public static void main(String[] args) { Solution s = new Solution(); int[] arr = {4, 1, 2, 1}; System.out.println(s.solution(arr, 4)); // System.out.println(s.solution(arr, 3) == 5); } } class Solution { int answer = 0; int[] numbers; int target; public int solution(int[] numbers, int target) { this.numbers = numbers; this.target = target; dfs(0, 0); return answer; } private void dfs(int index, int sum) { if (index == numbers.length) { if (sum == target) { answer++; } return; } dfs(index + 1, sum + numbers[index]); dfs(index + 1, sum - numbers[index]); } } ``` # BFS ## ArrayList vs LinkedList ![img](https://i.imgur.com/QYhX9wj.png) | 구분 | LinkedList | ArrayList | |------|------------|-----------| | 구조 | 노드 연결 | 연속된 배열 | | 조회 | 느림 O(n) | 빠름 O(1) | | 삽입/삭제 | 빠름 O(1) | 느림 O(n) | | 메모리 | 더 많이 필요 | 적게 필요 | | 활용 | 삽입/삭제가 많을 때 | 검색이 많을 때 | ```java import java.util.LinkedList; public class StudentListExample { public static void main(String[] args) { // LinkedList 생성 LinkedList studentList = new LinkedList<>(); // 1. 학생 추가 (add, addFirst, addLast) studentList.add("김학생"); // 일반 추가 studentList.addFirst("이학생"); // 첫 번째에 추가 studentList.addLast("박학생"); // 마지막에 추가 System.out.println("학생 명단: " + studentList); // 2. 특정 위치에 학생 추가 studentList.add(1, "최학생"); System.out.println("2번째 자리에 학생 추가: " + studentList); // 3. 학생 삭제 (remove, removeFirst, removeLast) String removedStudent = studentList.remove(1); // 위치로 삭제 System.out.println("삭제된 학생: " + removedStudent); System.out.println("삭제 후 명단: " + studentList); // 4. 첫 번째와 마지막 학생 확인 System.out.println("첫 번째 학생: " + studentList.getFirst()); System.out.println("마지막 학생: " + studentList.getLast()); // 5. 학생 수 확인 System.out.println("전체 학생 수: " + studentList.size()); // 6. 특정 학생 찾기 System.out.println("'박학생' 포함 여부: " + studentList.contains("박학생")); // 7. 모든 학생 출력 System.out.println("\n전체 학생 명단 출력:"); for (String student : studentList) { System.out.println("- " + student); } } } ``` ## 스택과 큐 | 구분 | 큐 (Queue) | 스택 (Stack) | |------|------------|------------| | 구조 | FIFO (First In First Out) | LIFO (Last In First Out) | | 진입/퇴출 | 앞/뒤 (양쪽에서 처리) | 한쪽 끝에서만 처리 | | 예시 | 대기줄, 프린터 대기열 | 브라우저 뒤로가기, 실행취소 | | 기본 연산 | enqueue(추가), dequeue(삭제) | push(추가), pop(삭제) | ### FIFO ![img](https://i.imgur.com/Tw3r0Fa.png) ### LIFO ![img](https://i.imgur.com/LYyWIOB.png) ## 예시 ```java // Queue 예시 Queue queue = new LinkedList<>(); queue.offer("첫번째"); // 첫번째 들어감 queue.offer("두번째"); // 두번째 들어감 queue.poll(); // "첫번째" 나옴 queue.poll(); // "두번째" 나옴 // Stack 예시 Stack stack = new Stack<>(); stack.push("첫번째"); // 첫번째 들어감 stack.push("두번째"); // 두번째 들어감 stack.pop(); // "두번째" 나옴 stack.pop(); // "첫번째" 나옴 ``` ## BFS는 그래프를 탐색하는 방법 중 하나입니다. DFS 와 달리 중심점에서 천천히 탐색범위를 키워갑니다. - BFS = 드라마를 하나 완전히 보기 전에 다른 드라마를 섞어서 봅니다. - 드라마 A(총 10화), B(총 20화), C(총 30화)가 있을 때, BFS 방식으로 시청하면 다음과 같이 진행됩니다: - 먼저 드라마 A의 첫 번째 에피소드를 시청합니다. - 그 다음으로 드라마 B의 첫 번째 에피소드를 시청합니다. - 그리고 드라마 C의 첫 번째 에피소드를 시청합니다. - 그런 다음에 드라마 A의 두 번째 에피소드로 돌아와서 시청합니다. - 그 다음 드라마 B의 두 번째 에피소드를 시청합니다. - 그 후에는 드라마 C의 두 번째 에피소드를 시청합니다. - 이런 방식으로 각 드라마의 모든 에피소드를 돌아가며 시청합니다. 즉, 드라마 A의 모든 에피소드를 보기 전에 드라마 B와 C의 에피소드도 함께 본다는 것입니다. - 이를 시청 순서로 나열하면 다음과 같습니다: A1 -> B1 -> C1 -> A2 -> B2 -> C2 -> ... -> A10 -> B11 -> C11 -> ... -> B20 -> C21 -> ... -> C30 - BFS 방식은 위와 같이 너비 우선으로 각 경로를 동시에 조금씩 탐색하는 방식입니다. - 따라서 드라마 시청에 비유하자면, 여러 드라마를 번갈아가며 시청하는 순서로 이해할 수 있습니다. ## 일반 그래프보다 쉬운 트리형태의 그래프를 BFS로 탐색 ![img](https://i.imgur.com/5d9sLTJ.png) ```java import java.util.*; public class Solution { public static void main(String[] args) { int n = 8; // 노드 개수 // 인접 행렬로 그래프 표현 int[][] graph = new int[n + 1][n + 1]; // 간선 정보 추가 (양방향) addEdge(graph, 1, 2); addEdge(graph, 1, 3); addEdge(graph, 1, 8); addEdge(graph, 2, 7); addEdge(graph, 3, 4); addEdge(graph, 4, 5); addEdge(graph, 7, 6); // BFS 실행 bfs(graph, 1, n); } // 양방향 간선 추가 public static void addEdge(int[][] graph, int from, int to) { graph[from][to] = 1; graph[to][from] = 1; // 양방향 그래프이므로 양쪽에 추가 } // BFS 구현 } ``` ### 정답 ```java public static void bfs(int[][] graph, int start, int n) { Queue queue = new LinkedList<>(); boolean[] visited = new boolean[n + 1]; // 방문 체크 배열 queue.offer(start); visited[start] = true; while (!queue.isEmpty()) { int current = queue.poll(); System.out.print(current + " "); // 현재 노드와 연결된 모든 노드 확인 for (int i=1; i<=n; i++) { // 연결되어 있고 아직 방문하지 않은 노드라면 if (graph[current][i] == 1 && !visited[i]) { queue.offer(i); visited[i] = true; } } } } ``` ## 일반 그래프에서 BFS 탐색을 할 때는 방문 체크가 필수입니다. 방문한 노드를 다시 방문하지 않도록 구현하세요. - ![img](https://i.imgur.com/5KC9xMf.png) ``` import java.util.*; public class Solution { public static void main(String[] args) { // 그래프 생성 Map> graph = new HashMap<>(); // 노드와 간선 정보 추가 (양방향) graph.put(1, Arrays.asList(2, 3)); graph.put(2, Arrays.asList(1, 4)); graph.put(3, Arrays.asList(1)); graph.put(4, Arrays.asList(2)); // BFS 실행 bfs(graph, 1); // 구현 } } ``` ## 정답 ```java public static void bfs(Map> graph, int start) { Queue queue = new LinkedList<>(); Set visited = new HashSet<>(); // 시작 노드를 큐에 추가 queue.offer(start); while (!queue.isEmpty()) { int currentNode = queue.poll(); // 이미 방문한 노드라면 스킵 if (visited.contains(currentNode)) { continue; } // 현재 노드를 방문 처리 visited.add(currentNode); // 현재 노드 출력 System.out.print(currentNode + " "); // 인접 노드들을 큐에 추가 for (int nextNode : graph.get(currentNode)) { queue.offer(nextNode); } } } ``` # 게임 맵 최단거리 문제 설명 - [프로그래머스 - 코딩테스트 연습 - BFS - 레벨 2 - 자바 - 게임 맵 최단거리](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1844?language=java) # DFS vs BFS ## DFS와 BFS 비교, 쇼핑카드 찾기로 설명 ### DFS(깊이 우선 탐색) - 상황: 슈퍼마켓에서 장바구니가 필요합니다. 아무곳에나 놓여 있을 수 있는데, 장바구니를 찾기 위해선 모든 곳을 찾아봐야 합니다. - 사용: 슈퍼마켓의 한쪽 끝에서 시작해서 한 군데씩 꼼꼼히 찾아보며 진행합니다. 물건이 가득 차 있는 막대한 슈퍼마켓이라고 생각하면 됩니다. 한 곳을 완전히 탐색하고 나서야 다음 구역으로 넘어갑니다. - 장점: 가장 먼저 찾은 장바구니는 그 지역에 가장 가까운 장바구니일 가능성이 큽니다. 모든 곳을 찾아보지 않아도 되는 경우에 효율적입니다. - 단점: 다른 지역에 더 가까운 장바구니가 있을 수 있지만, 현재 탐색 중인 지역이 완전히 끝날 때까지 그것을 찾아내지 못합니다. ### BFS(너비 우선 탐색) - 상황: 같은 슈퍼마켓에서 장바구니가 필요합니다. 그런데 이번엔 최대한 빨리 장바구니를 찾아야 합니다. - 사용: 슈퍼마켓의 중앙에서 시작해서, 가까운 곳부터 조금씩 넓혀가며 찾아봅니다. 주변을 동그랗게 확장해나가며 찾는다고 생각하면 됩니다. - 장점: 시작 지점에서 가장 가까운 장바구니를 빠르게 찾을 수 있습니다. - 단점: 한 지역을 꼼꼼히 탐색하는 데에 비해 시간이 더 많이 걸릴 수 있습니다. ### 결론 - DFS는 탐색 범위를 좁히고자 할 때, BFS는 최소 거리를 찾고자 할 때 주로 사용됩니다. ```java import java.util.*; class Solution { public int solution(int[][] maps) { int n = maps.length; int m = maps[0].length; // 상하좌우 이동 방향 정의 int[] dx = {-1, 1, 0, 0}; // 상하 int[] dy = {0, 0, -1, 1}; // 좌우 // 거리 저장 배열 int[][] visited = new int[n][m]; // BFS를 위한 큐 선언 Queue queue = new LinkedList<>(); // 시작점 설정 queue.add(new int[]{0, 0}); // 시작점 큐에 추가 visited[0][0] = 1; // 시작점 거리를 1로 설정 // BFS 시작 while (!queue.isEmpty()) { // 큐에서 현재 위치 꺼내기 int[] current = queue.poll(); int x = current[0]; int y = current[1]; // 상하좌우 4방향 확인 for (int i = 0; i < 4; i++) { int nx = x + dx[i]; int ny = y + dy[i]; // 맵 범위 체크 if (nx < 0 || nx >= n || ny < 0 || ny >= m) continue; // 이동 가능하고 아직 방문하지 않은 곳이면 if (maps[nx][ny] == 1 && visited[nx][ny] == 0) { visited[nx][ny] = visited[x][y] + 1; // 거리 업데이트 queue.add(new int[]{nx, ny}); // 새 위치 큐에 추가 } } } // 도착점의 거리 반환 return visited[n-1][m-1] == 0 ? -1 : visited[n-1][m-1]; } } ``` ## 추천문제 - [프로그래머스 - 코딩테스트 연습 - DFS - 레벨 3 - 자바 - 네트워크](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162?language=java) - [프로그래머스 - 코딩테스트 연습 - BFS - 레벨 3 - 자바 - 아이템 줍기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/87694?language=java) - [프로그래머스 - 코딩테스트 연습 - BFS - 레벨 3 - 자바 - 단어 변환](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/431639?language=java) - [프로그래머스 - 코딩테스트 연습 - BFS - 레벨 3 - 자바 - 퍼즐 조각 채우기](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/84021?language=java) $$hide ```

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