이코테13

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  [Algorithm] (이코테) 이진 탐색 - 떡볶이 떡 만들기 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 오늘 동빈이는 여행 가신 부모님을 대신해서 떡집 일을 하기로 했다. 오늘은 떡볶이 떡을 만드는 날이다. 동빈이네 떡볶이 떡은 재밌게도 떡볶이 떡의 길이가 일정하지 않다. 대신에 한 봉지 안에 들어가는 떡의 총 길이는 절단기로 잘라서 맞춰준다. 절단기에 높이(H)를 지정하면 줄지어진 떡을 한 번에 절단한다. 높이가 H보다 긴 떡은 H 위의 부분이 잘릴 것이고, 낮은 떡은 잘리지 않는다. 예를 들어 높이가 19, 14, 10, 17cm인 떡이 나란히 있고 절단기 높이를 15cm로 지정하면 자른 뒤 떡의 높이는 15, 14, 10, 15cm가 될 것이다. 잘린 떡의 길이는 차례대로 4, 0, 0, 2cm이다. 손님은 6cm만큼의 길이를 가져간다. 손님이 왔을 때 요청한 총 길이가 M일 때 적어도.. Developer/Algorithm 2023. 10. 6.

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  [Algorithm] (이코테) 이진 탐색 - 반복문으로 구현한 이진 탐색 소스코드 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 이진 탐색을 구현하는 방법에는 2가지가 있는데 하나는 재귀 함수를 이용하는 방법이고, 다른 하나는 단순하게 반복문을 이용하는 방법이다. 반복문을 이용한 코드를 보자. ▶ Code # 이진 탐색 소스코드 구현 (반복문) def binary_search(array, target, start, end): while start target: end = mid - 1 # 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인 else: start = mid + 1 return None # n(원소의 개수)과 target(찾고자 하는 값)을 입력 받기 n, target = list(map(int, input().split())) # 전체 원소 입력 받기 array = list(map(int, inpu.. Developer/Algorithm 2023. 10. 6.

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  [Algorithm] (이코테) 이진 탐색 - 재귀 함수로 구현한 이진 탐색 소스코드 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 이진 탐색(Binary Search)은 배열 내부의 데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있는 알고리즘이다. 데이터가 무작위일 때는 사용할 수 없지만, 이미 정렬되어 있다면 매우 빠르게 데이터를 찾을 수 있다는 특징이 있다. 이진 탐색은 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 특징이 있다. 이진 탐색은 위치를 나타내는 변수 3개를 사용하는데 탐색하고자 하는 범위의 시작점, 끝점, 그리고 중간점이다. 찾으려는 데이터와 중간점(Middle) 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 게 이진 탐색 과정이다. 이진 탐색은 한 번 확인할 때마다 확인하는 원소의 개수가 절반씩 줄어든다는 점에서 시간 복잡도가 O(logN)이다. 절반씩 데이터를 줄어들도록 만든다는 점은 앞서.. Developer/Algorithm 2023. 10. 6.

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  [Algorithm] (이코테) 정렬 - 두 배열의 원소 교체 (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 동빈이는 두 개의 배열 A와 B를 가지고 있다. 두 배열은 N개의 원소로 구성되어 있으며, 배열의 원소는 모두 자연수이다. 동빈이는 최대 K 번의 바꿔치기 연산을 수행할 수 있는데, 바꿔치기 연산이란 배열 A에 있는 원소 하나와 배열 B에 있는 원소 하나를 골라서 두 원소를 서로 바꾸는 것을 말한다. 동빈이의 최종 목표는 배열 A의 모든 원소의 합이 최대가 되도록 하는 것이며, 여러분은 동빈이를 도와야 한다. N, K, 그리고 배열 A와 B의 정보가 주어졌을 때, 최대 K번의 바꿔치기 연산을 수행하여 만들 수 있는 배열 A의 모든 원소의 합의 최댓값을 출력하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어 N = 5, K = 3 이고 배열 A와 B가 다음과 같다고 하자. · 배열 A = [1,2,5,4.. Developer/Algorithm 2023. 10. 5.

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  [Algorithm] (이코테) 정렬 - 정렬 라이브러리의 시간 복잡도 (Python/파이썬) ▶ 파이썬의 정렬 라이브러리 알고리즘은 오랫동안 연구된 분야이며, 특히 정렬 알고리즘은 매우 많이 연구된 주제이다. 그렇기 때문에 정렬 알고리즘은 이 밖에도 매우 다양한 종류가 있다. 물론, 현대의 정렬 알고리즘은 정립되어 있기 떄문에 앞으로는 큰 개선이 이루어질 것으로 예상하기는 어렵다. 따라서 정렬 알고리즘 문제는 어느 정도 정해진 답이 있는, 즉 외워서 잘 풀어낼 수 있는 문제라고 할 수 있다. 지금까지 다양한 정렬 알고리즘에 대해서 알아보았다. 우리가 알고리즘 문제를 풀 때는 앞서 다루었던 예제처럼 정렬 알고리즘을 직접 작성하게 되는 경우도 있지만 미리 만들어진 라이브러리를 이용하는 것이 효과적인 경우가 더 많다. 파이썬은 기본 정렬 라이브러리인 sorted() 함수를 제공한다. sorted()는.. Developer/Algorithm 2023. 9. 19.

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  [Algorithm] (이코테) 정렬 - 계수 정렬(Count Sort) (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 계수 정렬(Count Sort) 알고리즘은 특정한 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠른 정렬 알고리즘이다. 모든 데이터가 양의 정수인 상황을 가정해보자. 데이터의 개수가 N, 데이터 중 최댓값이 K일 때, 계수 정렬은 최악의 경우에도 수행 시간 O(N+K)를 보장한다. 계수 정렬은 이처럼 매우 빠르게 동작할 뿐만 아니라 원리 또한 매우 간단하다. 다만, 계수 정렬은 '데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때'만 사용할 수 있다. 예를 들어 데이터의 값이 무한한 범위를 가질 수 있는 실수형 데이터가 주어지는 경우 계수 정렬은 사용하기 어렵다. 일반적으로 가장 큰 데이터와 가장 작은 데이터의 차이가 1,000,000을 넘지 않을 때 효과적으로 사용할 수 있다. .. Developer/Algorithm 2023. 9. 19.

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  [Algorithm] (이코테) 정렬 - 퀵 정렬(Quick Sort) (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 퀵 정렬은 지금까지 배운 정렬 알고리즘 중에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 이 책에서 다루지는 않지만 퀵 정렬과 비교할 만큼 빠른 알고리즘으로 '병합 정렬' 알고리즘이 있다. 이 두 알고리즘은 대부분의 프로그래밍 언어에서 정렬 라이브러리의 근간이 되는 알고리즘이기도 하다. 그렇다면 퀵 정렬은 도대체 어떻게 동작하길래 이름부터가 '빠른 정렬 알고리즘'인지 알아보자. '기준 데이터를 설정하고 그 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 바꾸면 어떨까?' 퀵 정렬은 기준을 설정한 다음 큰 수와 작은 수를 교환한 후 리스트를 반으로 나누는 방식으로 동작한다. 이해하기까지 시간이 걸리겠지만 원리를 이해하면 병합 정렬, 힙 정렬 등 다른 고급 정렬 기법에 비해 쉽게 소스코드를 작성할 수 있다. .. Developer/Algorithm 2023. 9. 11.

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  [Algorithm] (이코테) 정렬 - 삽입 정렬(Insertion Sort) (Python/파이썬) ▶ 문제 설명 선택 정렬은 알고리즘 문제 풀이에 사용하기에는 느린 편이다. 그렇다면 다른 접근 방법에 대해서 생각해보자. '데이터를 하나씩 확인하며, 각 데이터를 적절한 위치에 삽입하면 어떨까?' 삽입 정렬은 선택 정렬처럼 동작 원리를 직관적으로 이해하기 쉬운 알고리즘이다. 물론 삽입 정렬은 선택 정렬에 비해 구현 난이도가 높은 편이지만 선택 정렬에 비해 실행 시간 측면에서 더 효율적인 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 특히 삽입 정렬은 필요할 때만 위치를 바꾸므로 '데이터가 거의 정렬 되어 있을 때' 훨씬 효율적이다. 선택 정렬은 현재 데이터의 상태와 상관없이 무조건 모든 원소를 비교하고 위치를 바꾸는 반면 삽입 정렬은 그렇지 않다. 삽입 정렬은 특정한 데이터를 적절한 위치에 '삽입'한다는 의미에서 삽입 .. Developer/Algorithm 2023. 9. 11.

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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.