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다익스트라 알고리즘: 간단한 구현 방법 성능 분석 총 O(V)번에 걸쳐서 최단 거리가 가장 짧은 노드를 매번 선형 탐색해야 합니다. 따라서 전체 시간 복잡도는 O(V²)입니다. 일반적으로 코딩 테스트의 최단 경로 문제에서 전체 노드의 개수가 5,000개 이하라면 이 코드로 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 노드의 개수가 10,000개 넘어가는 문제라면 어떻게 해야 할까요? 우선순위 큐 우선순위가 가장 높은 데이터를 가장 먼저 삭제하는 자료구조입니다. 예를 들어 여러 개의 물건 데이터를 자료구조에 넣었다가 가치가 높은 물건 데이터부터 꺼내서 확인해야 하는 경우에 우선순위 큐 이용할 수 있습니다. Python, C++, Java를 포함한 대부분의 프로그래밍 언어에서 표준 라이브러리 형태로 지원합니다. 자료..

Python/이코테 2022. 7. 12. 03:59

최단경로 알고리즘이란 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘을 의미합니다. 다양한 문제상황 한지점에서 다른 한 지점까지의 최단 경로 한 지점에서 다른 모든지점까지의 최단 경로 모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 각 지점은 그래프에서 노드로 표현 지점 간 연결된 도로는 간선으로 표현함 다익스트라 최단 경로 알고리즘 개요 특정한 노드에서 출발하여 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 계산합니다. 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 음의 간선이 없을 때 정상적으로 동작다. 현실 세계의 도로(간선)은 음의 간선으로 표현되지 않습니다. 다익스트라 최단 경로 알고리즘은 그리디 알고리즘으로 분류됩니다. 매 상황에서 가장 비용이 적은 노드를 선택해 임의의 과정을 반복합니다. 알고리즘의 동작 과정은 다음과 같습니다. 1...

Python/이코테 2022. 7. 9. 20:58

병사 배치하기: 문제 설명 N명의 병사가 무작위로 나열되어 있습니다. 각 병사는 특정한 값의 전투력을 보유하고 있습니다. 병사를 배치할 때는 전투력이 높은 병사가 앞쪽에 오도록 내림차순으로 배치를 하고자 합니다. 다시 말해 앞쪽에 있는 병사의 전투력이 항상 뒤쪽에 있는 병사보다 높아야 합니다. 또한 배치 과정에서는 특정한 위치에 있는 병사를 열외시키는 방법을 이용합니다. 그러면서도 남아 있는 병사의 수가최대가 되도록 하고 싶습니다. 예를 들어, N = 7일 때 나열된 병사들의 전투력이 다음과 같다고 가정하겠습니다. 이때 3번 병사와 6번 병사를 열외시키면, 다음과 같이 남아 있는 병사의 수가 내림차순의 형태가 되며 5명이 됩니다. 이는 남아 있는 병사의 수가 최대가 되도록 하는 방법입니다. 병사에 대한 ..

Python/이코테 2022. 6. 26. 21:10

금광: 문제설명 n x m 크기의 금광이 있습니다. 금광은 1 x 1 크기의 칸으로 나누어져 있으며, 각 칸은 특정한 크기의 금이 들어 있습니다. 채굴자는 첫 번째 열부터 출발하여 금을 캐기 시작합니다. 맨 처음에는 첫 번째 열의 어느 행에서든 출발할 수 있습니다. 이후에 m - 1번에 걸쳐서 매번 오른쪽 위, 오른쪽, 오른쪽 아래 3가지 중 하나의 위치로 이동해야 합니다. 결과적으로 채굴자가 얻을 수 있는 금의 최대 크기를 출력하는 프로그램을 작성하세요. 금광: 문제조건 금광: 문제 해결 아이디어 금광의 모든 위치에 대해 다음 세가지만 고려하면 됩니다. 왼쪽 위에서 오는 경우 왼쪽 아래에서 오는 경우 왼쪽에서 오는 경우 세 가지 경우 중에서 가장 많은 금을 가지고 있는 경우를 테이블에 갱신해주어 문제를..

Python/이코테 2022. 6. 26. 03:35

N가지 종류의 화폐가 있습니다. 이 화폐들의 개수를 최소한으로 이용해서 그 가치의 합이 M원이 되도록 하려고 합니다. 이때 각 화폐는 몇 개라도 사용할 수 있습니다. 사용한 화폐의 구성은 같지만 순서만 다른 것은 같은 경우로 구분합니다. 예를 들어 2원, 3원 단위의 화폐가 있을 때는 15원을 만들기 위해 3원을 5개 사용하는 것이 가장 최소한의 화폐 개수입니다. M원을 만들기 위한 최소한의 화폐 개수를 출력하는 프로그램을 작성하세요. 효율적인 화폐 구성: 문제조건 효율적인 화폐 구성: 문제 해결 아이디어 ai = 금액 i를 만들 수 있는 최소한의 화폐 개수 k = 각 화폐의 단위 점화식: 각 화폐 단위인 k를 하나씩 확인하며 ai-k를 만드는 방법이 존재하는 경우, ai=min(ai,ai-k+1) ai..

Python/이코테 2022. 6. 25. 23:25

개미 전사: 문제 설명 개미전사는 부족한 식량을 충당하고자 메뚜기 마을의 식량창고를 몰래 공격하려고 합니다. 메뚜기 마을에는 여러 개의 식량창고가 있는데 식량창고는 일직선으로 이어져 있습니다. 각 식량창고에는 정해진 수의 식량을 저장하고 있으며 개미 전사는 식량창고를 선택적으로 약탈하여 식량을 빼앗을 예정입니다. 이때 메뚜기 정찰병들은 일직선상에 존재하는 식량창고 중에서 서로 인접한 식량창고가 공격받으면 바로 알아챌 수 있습니다. 따라서 개미 전사가 정찰병에게 들키지 않고 식량창고를 약탈하기 위해서는 최소한 한 칸 이상 떨어진 식량창고를 약탈해야 합니다. 예를 들어 식량창고 4개가 다음과 같이 존재한다고 가정하자. {1, 3, 1, 5} 이때 개미 전사는 두 번째 식량창고와 네 번째 식량창고를 선택했을 ..

Python/이코테 2022. 6. 25. 04:23

다이나믹 프로그래밍과 분할 정복은 모두 최적 부분 구조를 가질 때 사용 가능 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제를 해결할 수 있는 상황 다이나믹 프로그래밍과 분할 정복의 차이점은 부분 문제의 중복입니다. 다이나믹 프로그래밍 문제에서는 각 부분 문제들이 서로 영향을 미치며 부분 문제가 중복됩니다. 분할 정복 문제에서는 동일한 부분 문제가 반복적으로 계산되지 않습니다. 분할 정복의 대표적인 예시로 퀵 정렬을 살펴봅시다. 한 번 기준 원소(Pivot)가 자리를 변경해서 자리를 잡으면 그 기준 원소의 위치는 바뀌지 않습니다. 분할 이후에 해당 피벗을 다시 처리하는 부분 문제는 호출하지 않습니다. 다이나믹 프로그래밍 문제에 접근하는 방법 주어진 문제가 다이나믹 프로그래밍 유형..

Python/이코테 2022. 6. 24. 03:12

이미 계산된 결과를 메모리에 저장하면 다음과 같이 색칠된 노드만 처리할 것을 기대할 수 있습니다. 실제로 호출되는 함수에 대해서만 확인해보면 다음과 같이 방문합니다. 피보나치 수열: 메모이제이션 동작 분석 메모이제이션을 이용하는 경우 피보나치 수열 함수의 시간 복잡도는 O(N)입니다. d = [0] * 100 def fibo(x): print('f(' + str(x) + ')', end=' ') if x == 1 or x == 2: return 1 if d[x] != 0: return d[x] d[x] = fibo(x - 1) + fibo(x - 2) return d[x] fibo(6) # f(6) f(5) f(4) f(3) f(2) f(1) f(2) f(3) f(4)

Python/이코테 2022. 6. 24. 03:02