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  [Algorithm] (이코테) 정렬 - 스와프(Swap) (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 스와프란 특정한 리스트가 주어졌을 때 두 변수의 위치를 변경하는 작업을 의미한다. 파이썬에서는 다음처럼 간단히 리스트 내 두 원소의 위치를 변경할 수 있다. 하지만 다른 대부분의 프로그래밍 언어에서는 명시적으로 임시 저장용 변수를 만들어 두 원소의 값을 변경해야 한다. ▶ Code # 0 인덱스와 1 인덱스의 원소 교체하기 array = [3, 5] array[0], array[1] = array[1], array[0] print(array) ▶ Point 다른 언어에서도 별도의 스와프 함수가 있지만 파이썬만큼 간편하지는 않다. 다음은 C언어에서 2개의 변수 a와 b의 값을 서로 교체하도록 작성한 코드이다. #include using namespace std; int arr[2] = {3,.. Developer/Algorithm 2023. 9. 11.

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  [Algorithm] (이코테) 정렬 - 선택 정렬(Selection Sort) (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 컴퓨터가 데이터를 정렬할 때 어떻게 할지 한번 생각해보자. 데이터가 무작위로 여러 개 있을 때, 이 중에서 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두 번째 데이터와 바꾸는 과정을 반복하면 어떨까? 이 방법은 가장 원시적인 방법으로 매번 '가장 작은 것을 선택' 한다는 의미에서 선택 정렬(Selection Sort) 알고리즘이라고 한다. 가장 작은 것을 선택해서 앞으로 보내는 과정을 반복해서 수행하다 보면, 전체 데이터의 정렬이 이루어진다. 이해를 돕기 위해 예제를 통해 자세한 동작 원리를 확인하겠다. 정렬 알고리즘에서는 흔히 데이터의 개수를 N이라고 표현한다. 다음 예제에서는 N = 10인 경우를 가정한다. 또한 다음의 그림에서 회색 .. Developer/Algorithm 2023. 9. 9.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 미로 탈출 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 동빈이는 N X M 크기의 직사각형 형태의 미로에 갇혀 있다. 미로에는 여러 마리의 괴물이 있어 이를 피해 탈출해야 한다. 동빈이의 위치는 (1, 1) 이고 미로의 출구는 (N, M)이 위치에 존재하며 한번에 한 칸씩 이동할 수 있다. 이때 괴물이 있는 부분은 0으로, 괴물이 없는 부분은 1로 표시되어 있다. 미로는 반드시 탈출할 수 있는 형태로 제시된다. 이때 동빈이가 탈출하기 위해 움직여야 하는 최소 칸의 개수를 구하시오. 칸을 셀 때는 시작 칸과 마지막 칸을 모두 포함해서 계산한다. - 입력 조건 : 첫째 줄에 두 정소 N, M(4 = m: continue # 벽인 경우 무시 if graph[nx][ny] == 0: continue # 해당 노드를 처음 방문하는 경우에만 최단 거리 기.. Developer/Algorithm 2023. 9. 5.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 음료수 얼려 먹기(Python/파이썬) ▶ 문제 설명 N X M 크기의 얼음 틀이 있다. 구멍이 뚫려 있는 부분은 0, 칸막이가 존재하는 부분은 1로 표시된다. 구멍이 뚫려 있는 부분끼리 상, 하, 좌, 우로 붙어 있는 경우 서로 연결되어 있는 것으로 간주한다. 이때 얼음 틀의 모양이 주어졌을 때 생성되는 총 아이스크림의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. - 입력 조건 : 1) 첫 번째 줄에 얼음 틀의 세로 길이 N과 가로 길이 M이 주어진다. (1 Developer/Algorithm 2023. 9. 5.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - BFS (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 BFS(Breadth First Search) 알고리즘은 '너비 우선 탐색'이라는 의미를 가진다. 쉽게 말해 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘이다. DFS는 최대한 멀리 있는 노드를 우선으로 탐색하는 방식으로 동작한다고 했는데, BFS는 그 반대다. 그렇다면 BFS는 실제로 어떤 방식으로 구현할 수 있을까? BFS 구현에서는 선입선출 방식인 큐 자료구조를 이용하는 것이 정석이다. 인접한 노드를 반복적으로 큐에 넣도록 알고리즘을 작성하면 자연스럽게 먼저 들어온 것이 먼저 나가게 되어, 가까운 노드부터 탐색을 진행하게 된다. 그림과 함께 자세한 동작 방식을 살펴보자. 알고리즘의 정확한 동작 방식은 다음과 같다. 1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 2. 큐에서 노드를 꺼내 .. Developer/Algorithm 2023. 9. 2.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - DFS (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 한 그래프에서 노드 1과 노드 7이 연결되어 있는 상황을 생각해보자. 인접 행렬 방식에서는 graph[1][7] 만 확인하면 된다. 반면에 인접 리스트 방식에서는 노드 1에 대한 인접 리스트를 앞에서부터 차례대로 확인해야 한다. 그러므로 특정한 노드와 연결된 모든 인접 노드를 순회해야 하는 경우, 인접 리스트 방식이 인접 행렬 방식에 비해 메모리 공간의 낭비가 적다. DFS는 탐색을 위해서 사용되는 탐색 알고리즘이라고 했는데 구체적으로 어떻게 동작할까? DFS는 깊이 우선 탐색 알고리즘이라고 했다. 이 알고리즘은 특정한 경로로 탐색하다가 특정환 상황에서 최대한 깊숙이 들어가서 노드를 방문한 후, 다시 돌아가 다른 경로로 탐색하는 알고리즘이다. 1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처.. Developer/Algorithm 2023. 8. 30.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 인접 리스트 예제 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 인접 리스트 예제 ▶ Code # 행(Row)이 3개인 2차원 리스트로 인접 리스트 표현 graph = [[] for _ in range(3)] # 노드 0에 연결된 노드 정보 저장 (노드, 거리) graph[0].append((1, 7)) graph[0].append((2, 5)) # 노드 1에 연결된 노드 정보 저장 (노드, 거리) graph[1].append((0, 7)) # 노드 2에 연결된 노드 정보 저장 (노드, 거리) graph[2].append((0, 5)) print(graph) ▶ Point 인접 리스트 정의 확인 Developer/Algorithm 2023. 6. 2.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 인접 행렬 예제 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 인접 행렬 예제 ▶ Code INF = 999999999 # 무한의 비용 선언 # 2차원 리스트를 이용해 인접 행렬 표현 graph = [ [0, 7, 5], [7, 0, INF], [5, INF, 0] ] print(graph) ▶ Point 인접 행렬의 정의 확인 Developer/Algorithm 2023. 6. 2.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 2가지 방식으로 구현한 팩토리얼 예제 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 2가지 방식으로 구현한 팩토리얼 예제 ▶ Code # 반복적으로 구현한 n! def factorial_iterative(n): result = 1 # 1부터 n까지의 수를 차례대로 곱하기 for i in range(1, n + 1): result *= i return result # 재귀적으로 구현한 n! def factorial_recursive(n): if n Developer/Algorithm 2023. 6. 2.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 재귀함수의 종료 조건 예제 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 재귀함수의 종료 조건 예제 ▶ Code def recursive_function(i): # 100번째 호출을 했을 때 종료되도록 종료 조건 명시 if i == 100: return print(i, '번째 재귀함수에서', i + 1, '번째 재귀함수를 호출합니다.') recursive_function(i + 1) print(i, '번째 재귀함수를 종료합니다.') recursive_function(1) ▶ Point 재귀함수의 종료 조건 확인 Developer/Algorithm 2023. 6. 2.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 무한히 반복되는 재귀함수 예제 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 무한히 반복되는 재귀함수 예제 ▶ Code def recursive_function(): print('재귀 함수를 호출합니다.') recursive_function() recursive_function() ▶ Point 재귀함수의 정의 확인 Developer/Algorithm 2023. 6. 2.

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  [Algorithm] (이코테) DFS/BFS - 큐 구현 예제 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 큐 구현 예제 ▶ Code from collections import deque # 큐(Queue) 구현을 위해 deque 라이브러리 사용 queue = deque() # 삽입(5) - 삽입(2) - 삽입(3) - 삽입(7) - 삭제() - 삽입(1) - 삽입(4) - 삭제() queue.append(5) queue.append(2) queue.append(3) queue.append(7) queue.popleft() queue.append(1) queue.append(4) queue.popleft() print(queue) # 먼저 들어온 순서대로 출력 queue.reverse() # 다음 출력을 위해 역순으로 바꾸기 print(queue) # 나중에 들어온 원소부터 출력 ▶ Point .. Developer/Algorithm 2023. 6. 2.