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  SELECT O.ANIMAL_ID, 
         O.NAME
    FROM ANIMAL_OUTS O
    FULL JOIN ANIMAL_INS I
      ON O.ANIMAL_ID = I.ANIMAL_ID
   WHERE I.ANIMAL_ID IS NULL
ORDER BY O.ANIMAL_ID
;
 
 

Full outer join 사용

 

🙂 확인 사항

1. ANIMAL_INS, ANIMAL_OUTS 테이블

2. 입양을 간 기록은 있는데,

3. 보호소에 들어온 기록은 없는

4. 동물의 ID, 이름 조회

5. 동물 ID 기준 오름차순

 

😮 이 외의 풀이

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  SELECT ANIMAL_ID, 
         NAME
    FROM ANIMAL_OUTS
   WHERE ANIMAL_ID NOT IN (
       SELECT ANIMAL_ID 
         FROM ANIMAL_INS 
   )
ORDER BY ANIMAL_ID
;
 
  

중첩 서브 query 사용

 

 

 

🔗 소스 코드
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24480번: 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 2

첫째 줄에 정점의 수 N (5 ≤ N ≤ 100,000), 간선의 수 M (1 ≤ M ≤ 200,000), 시작 정점 R (1 ≤ R ≤ N)이 주어진다. 다음 M개 줄에 간선 정보 u v가 주어지며 정점 u와 정점 v의 가중치 1인 양

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import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.StringTokenizer;
 
public class Main {
 
    static int[] visited;
 
    static List<ArrayList<Integer>> graph = new ArrayList<>(); // 정점들의 정보를 기록할 그래프
 
    static int count = 1;
 
    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 = new StringTokenizer(br.readLine());
        int N = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int M = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int R = Integer.parseInt(st.nextToken());
 
        visited = new int[N + 1];
 
        // graph의 index를 정점의 개수만큼 만들어줌
        for (int i = 0; i < N + 1; i++) {
            graph.add(new ArrayList<>());
        }
 
        for (int i = 0; i < M; i++) {
            st = new StringTokenizer(br.readLine());
            int fromN = Integer.parseInt(st.nextToken());
            int toN = Integer.parseInt(st.nextToken());
 
            // 무방향이기 때문에 양쪽으로 정보를 추가
            graph.get(fromN).add(toN);
            graph.get(toN).add(fromN);
        }
 
        // 내림차순 정렬
        Comparator<Integer> descComparator = Collections.reverseOrder();
 
        for (int i = 1; i < graph.size(); i++) {
            Collections.sort(graph.get(i), descComparator);
        }
 
        // 깊이 우선 탐색 재귀 시작
        dfs(R);
 
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
 
        // 각 인덱스별로 방문 순서가 기록된 배열을 순회하며, 값을 StringBuilder에 저장
        for (int i = 1; i < visited.length; i++) {
            sb.append(visited[i]).append("\n");
        }
 
        bw.write(sb.toString());
 
        bw.flush();
        bw.close();
    }
 
    // 깊이 우선 탐색 메서드
    private static void dfs(int R) {
        visited[R] = count; // 현재 방문하고있는 정점에 순서 저장
 
        // 현재 위치한 정점이 갈 수 있는 정점 리스트를 순회
        for (int i = 0; i < graph.get(R).size(); i++) {
            int newN = graph.get(R).get(i);
 
            // 다음 갈 정점을 방문했었는지 체크(0일 경우 방문 X)
            if (visited[newN] == 0) {
                count++;
                dfs(newN);
            }
        }
    }
 
}
 
 

24479번 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 1과 동일하나, 내림차순 정렬

 

 

 

🔗 소스 코드
GitHub

 

📚 참고 자료

 

[Algorithm_Java] 24479번 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 1 (Success)

24479번: 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 1 첫째 줄에 정점의 수 N (5 ≤ N ≤ 100,000), 간선의 수 M (1 ≤ M ≤ 200,000), 시작 정점 R (1 ≤ R ≤ N)이 주어진다. 다음 M개 줄에 간선 정보 u v가 주어지며 정점

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  SELECT MCDP_CD "진료과 코드", 
         COUNT(APNT_NO) "5월예약건수"
    FROM APPOINTMENT
   WHERE TO_CHAR(APNT_YMD, 'YYYY-MM') = '2022-05'
GROUP BY MCDP_CD
ORDER BY "5월예약건수", 
         "진료과 코드"
;
 
 

🙂 확인 사항

1. APPOINTMENT 테이블

2. 2022년 5월에 예약

3. 한 환자 수를 진료과 코드 별로 조회

4. 컬럼명 진료과 코드, 5월예약건수

5. 진료과별 예약한 환자 수 기준 오름차순 → 진료과 코드 기준 오름차순

 

😮 이 외의 풀이

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  SELECT DISTINCT MCDP_CD "진료과 코드", 
         COUNT(APNT_NO) OVER (PARTITION BY MCDP_CD) "5월예약건수"
    FROM APPOINTMENT
   WHERE TO_CHAR(APNT_YMD, 'YYYY-MM') = '2022-05'
ORDER BY "5월예약건수", 
         "진료과 코드"
;
 
 

윈도우 함수 사용

 

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WITH CONDITION AS(
    SELECT MCDP_CD
      FROM APPOINTMENT
      WHERE TO_CHAR(APNT_YMD, 'YYYY-MM') = '2022-05'
)
  SELECT DISTINCT MCDP_CD "진료과 코드",
         COUNT(MCDP_CD) OVER (PARTITION BY MCDP_CD) "5월예약건수"
    FROM CONDITION 
ORDER BY "5월예약건수", 
         "진료과 코드"
;
 
 

공통 표현식 사용

 

 

 

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  SELECT B.BOOK_ID, 
         A.AUTHOR_NAME, 
         TO_CHAR(B.PUBLISHED_DATE, 'YYYY-MM-DD') PUBLISHED_DATE
    FROM BOOK B
    JOIN AUTHOR A
      ON B.AUTHOR_ID=A.AUTHOR_ID
   WHERE B.CATEGORY='경제'
ORDER BY PUBLISHED_DATE
;
 
 

🙂 확인 사항

1. BOOK, AUTHOR 테이블

2. 경제 카테고리

3. 도서ID, 저자명, 출반일 출력

4. 출판일 기준 오름차순

 

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WITH TOTAL AS(
    SELECT B.BOOK_ID,
           A.AUTHOR_NAME,
           B.PUBLISHED_DATE, 
           B.CATEGORY
      FROM BOOK B
      JOIN AUTHOR A
        ON B.AUTHOR_ID=A.AUTHOR_ID
)
  SELECT BOOK_ID, 
         AUTHOR_NAME, 
         TO_CHAR(PUBLISHED_DATE, 'YYYY-MM-DD') PUBLISHED_DATE
    FROM TOTAL
   WHERE CATEGORY='경제'
ORDER BY PUBLISHED_DATE
;
 
 

Join 테이블을 공통 표현식으로 사용

 

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  SELECT B.BOOK_ID,
         A.AUTHOR_NAME,
         TO_CHAR(B.PUBLISHED_DATE, 'YYYY-MM-DD') PUBLISHED_DATE
    FROM BOOK B, 
         AUTHOR A
   WHERE B.AUTHOR_ID = A.AUTHOR_ID
     AND B.CATEGORY = '경제'
ORDER BY B.PUBLISHED_DATE
;
 
 

where 조건절로 inner join 처리

 

 

 

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  SELECT USER_ID, 
         PRODUCT_ID
    FROM ONLINE_SALE
GROUP BY USER_ID, 
         PRODUCT_ID
  HAVING COUNT(*)>1
ORDER BY USER_ID, 
         PRODUCT_ID DESC
;
 
  

🙂 확인 사항

1. ONLINE_SALE 테이블

2. 동일한 회원이 동일한 상품을 재구매한 데이터

3. 재구매한 회원 ID, 재구매한 상품 ID 출력

4. 회원ID 기준 오름차순 → 상품ID 기준 내림차순 정렬

 

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WITH CONDITIONS AS (
      SELECT USER_ID, 
             PRODUCT_ID, 
             COUNT(*) COUNT_PRODUCT
        FROM ONLINE_SALE
    GROUP BY USER_ID, 
             PRODUCT_ID
)
  SELECT USER_ID, 
         PRODUCT_ID
    FROM CONDITIONS
   WHERE COUNT_PRODUCT > 1
ORDER BY USER_ID, 
         PRODUCT_ID DESC
;
 
 

공통 표현식 사용

 

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  SELECT DISTINCT USER_ID,
         PRODUCT_ID
    FROM (
      SELECT USER_ID,
             PRODUCT_ID,
             COUNT(*) OVER (PARTITION BY USER_ID, PRODUCT_ID) AS COUNT_PRODUCT
        FROM ONLINE_SALE
    )
   WHERE COUNT_PRODUCT > 1
ORDER BY USER_ID,
         PRODUCT_ID DESC
;
 
 

Inline View + Window Function

 

🚨 Window 함수는

    - 개별 행마다 계산하므로 Group by보다 비효율적일 수 있음

    - Distinct의 추가 작업이 필요하므로 비효율적일 수 있음

 

 

 

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📚 참고 자료

 

[Algorithm_SQL] 상품 별 오프라인 매출 구하기 (Success)

프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 📝 Langua

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[Algorithm_SQL] 진료과별 총 예약 횟수 출력하기 (Success)  (0) 2023.10.08
[Algorithm_SQL] 조건에 맞는 도서와 저자 리스트 출력하기 (Success)  (1) 2023.10.08
[Algorithm_SQL] 상품 별 오프라인 매출 구하기 (Success)  (1) 2023.10.04
[Algorithm_SQL] 가격대 별 상품 개수 구하기 (Success)  (0) 2023.10.03
[Algorithm_SQL] 카테고리 별 상품 개수 구하기 (Success)  (0) 2023.10.02

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