Gopythor

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

# 앞서 계산된 결과를 저장하기 위한 DP 테이블 초기화 d = [0] * 100 # 첫번째 피보나치 수와 두번째 피보나치 수는 1 d[1] = 1 d[2] = 2 n = 99 # 피보나치 함수(Fibonacci Function) 반복문으로 구현(보텀업 다이나믹 프로그래밍) for i in range(3, n + 1): d[i] = d[i - 1] + d[i - 2] #218922995834555169026

Python/이코테 2022. 6. 24. 02:53

메모이제이션 (Memoization) 메모이제이션은 다이나믹 프로그래밍을 구현하는 방법 중 하나입니다. (탑다운 방식=하향식) 한 번 계산한 결과를 메모리 공간에 메모하는 기법입니다. 같은 문제를 다시 호출하면 메모했던 결과를 그대로 가져옵니다. 값을 기록해 놓는다는 점에서 캐싱(Caching)이라고도 합니다. 탑다운 vs 보텀업 탑다운(메모이제이션) 방식은 하향식이라고도 하며 보텀업 방식은 상향식이라고도 합니다. 다이나믹 프로그래밍의 전형적인 형태는 보텀업 방식입니다. 결과 저장용 리스트는 DP 테이블이라고 부릅니다. 엄밀히 말하면 메모이제이션은 이전에 계산된 결과를 일시적으로 기록해 놓는 넓은 개념을 의미합니다. 따라서 메모이제이션은 다이나믹 프로그래밍에 국한된 개념은 아닙니다. 한 번 계산된 결과를..

Python/이코테 2022. 6. 24. 02:27