시간 제한 | 메모리 제한 | 제출 | 정답 | 맞힌 사람 | 정답 비율 |
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조기 졸업을 꿈꾸는 종욱이는 요즘 핫한 딥러닝을 공부하던 중, 이미지 처리에 흔히 쓰이는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 풀링 연산에 영감을 받아 자신만의 풀링을 만들고 이를 222-풀링이라 부르기로 했다.
다음은 8×8 행렬이 주어졌다고 가정했을 때 222-풀링을 1회 적용하는 과정을 설명한 것이다
행렬을 2×2 정사각형으로 나눈다.
각 정사각형에서 2번째로 큰 수만 남긴다. 여기서 2번째로 큰 수란, 정사각형의 네 원소를 크기순으로 a4 ≤ a3 ≤ a2 ≤ a1 라 했을 때, 원소 a2를 뜻한다.
2번 과정에 의해 행렬의 크기가 줄어들게 된다.
종욱이는 N×N 행렬에 222-풀링을 반복해서 적용하여 크기를 1×1로 만들었을 때 어떤 값이 남아있을지 궁금해한다.
랩실 활동에 치여 삶이 사라진 종욱이를 애도하며 종욱이의 궁금증을 대신 해결해주자.
첫째 줄에 N(2 ≤ N ≤ 1024)이 주어진다. N은 항상 2의 거듭제곱 꼴이다. (N=2K, 1 ≤ K ≤ 10)
다음 N개의 줄마다 각 행의 원소 N개가 차례대로 주어진다. 행렬의 모든 성분은 -10,000 이상 10,000 이하의 정수이다.
마지막에 남은 수를 출력한다.
4 -6 -8 7 -4 -5 -5 14 11 11 11 -1 -1 4 9 -2 -4
11
8 -1 2 14 7 4 -5 8 9 10 6 23 2 -1 -1 7 11 9 3 5 -2 4 4 6 6 7 15 0 8 21 20 6 6 19 8 12 -8 4 5 2 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
17
예제2는 본문에 이어 다음과 같은 과정으로 답을 구할 수 있다.
University > 홍익대학교 > 2019 홍익대학교 프로그래밍 경진대회 E번