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파라메트릭 서치(Parametric Search) 파라메트릭 서치(Parametric Search) 파라메트릭 서치(Parametric Search)는 최적화 문제를 결정 문제로 바꾸어 해결하는 기법이다. 결정 문제란, '예' 혹은 '아니오'로 답하는 문제를 말한다. '주어진 범위에서 원하는 조건을 만족하는 가장 알맞은 값을 찾는 문제'에 주로 파라메트릭 서치를 사용한다. 예를 들어 범위 내에서 조건을 만족하는 가장 큰 값을 찾으라는 최적화 문제라면 이진 탐색으로 결정 문제를 해결하면서 범위를 좁혀 나갈 수 있다. * 이진 탐색 개념 참고 [알고리즘] 이진 탐색(Binary Search, 이분 탐색) 이진 탐색(Binary Search) 이진 탐색(Binary Search) 란? 정렬되어 있는 배열에서 ..

Array1 - 문제풀이 위주 문1: 최빈수 구하기 # 1204. 최빈수 구하기 from collections import Counter T = int(input()) for test_case in range(1, T + 1): n = int(input()) counter_list = Counter(list(map(int, input().split()))) max_v = max(counter_list.values()) for k, v in counter_list.items(): if v == max_v: print(f'#{test_case} {k}') break 풀이: 특정 자료에서 가장 여러 번 나타나는 값을 출력하는 코드이다. 주어진 특정 자료에서 각 원소의 발생 빈도를 확인하기 위하여 Collect..

Tree Tree [Tree의 특징] 1) 한 개 이상의 노드로 이루어진 유한 집합 - 루트(Root): 노드 중 최상위 노드 - 나머지 노드들: n(>=0) 개의 분리 집합 T1....Tn 으로 분리 될 수 있다. 2) 이들 T1...Tn 은 각각 하나의 트리가 되며(재귀적 정의) 루트의 서브 트리(Sub Tree) 라고 한다. [Tree의 구성 요소] 1) 노드 - 트리의 원소 2) 간선 - 노드를 연결하는 선 - 부모 노드와 자식 노드를 연결 3) 차수 - 노드에 연결된 자식 노드의 수 - 트리의 차수: 트리에 있는 노드의 차수들 중 가장 큰 값 - 단말 노드(리프노드): 차수가 0인 노드, 자식 노드가 없는 노드 이진 트리(Binary Tree) [Binary Tree의 특징] 1) 모든 노드들이..

Queue Queue 의 종류 1) 선형 큐: 간단하고 기본적인 형태이며, 리스트로 구현한다. 2) 원형 큐: 선형에서 발전된 형태이며, 리스트로 구현한다. 3) 연결 큐: 연결리스트 형식으로 구현한다. 4) 우선순위 큐 선형 큐 선형 큐의 특징 1) 1차원 리스트를 이용한 큐 - 큐의 크기 = 리스트의 크기 - front: 저장된 첫 번째 원소의 인덱스 - rear: 저장된 마지막 원소의 인덱스 2) 상태표현 - 초기상태 : front = rear = - 1 - 공백상태: front = rear - 포화상태: rear = n-1 (n: 리스트의 크기, n-1: 리스트의 마지막 인덱스) 원형 큐 1차원 리스트를 사용하되, 논리적으로 리스트의 처음과 끝이 연결되어 원형 형태의 큐를 이룬다고 가정하고 사용한..

Stack1 Stack 자료구조 ✔ 스택 구현 시 고려 사항: 리스트를 사용하여 스택을 구현하는 경우 - 장점: 구현이 용이 - 단점: 리스트의 크기를 변경하는 작업은 내부적으로 큰 오버헤드가 발생하는 작업으로 많은 시간을 소요 ✔ 해결 방법 1) 리스트의 크기가 변동되지 않도록 배열처럼 크기를 미리 정해 놓고 사용하는 방법 2) 동적 연결리스트를 이용하여 저장소를 동적으로 할당하여 스택을 구현하는 방법 - 장점: 구현이 용이 - 단점: 리스트로 구현하는 것보다 구현이 복잡함 괄호 검사 1) 괄호의 종류: 대괄호('[', ']'), 중괄호('{', '}'), 소괄호('(', ')') 2) 조건: (1) 왼쪽 괄호의 개수와 오른쪽 괄호의 개수가 같아야 한다. (2) 같은 괄호에서 왼쪽 괄호는 오른쪽 괄호보..

List 2 - 2차원 리스트 2차원 리스트 1) 1차원 리스트를 묶어 놓은 리스트이다. 2) 2차원 이상의 다차원 리스트는 차원에 따라 인덱스를 선언한다. 3) 2차원 리스트의 선언: 세로길이(행의 개수), 가로길이(열의 개수) 를 필요로 한다. 4) 파이썬에서는 데이터 초기화를 통하여 변수 선언과 초기화가 가능하다. 리스트 초기화 # 1차원 리스트 초기화 #1) arr = [0,0,0,0,0] #2) arr = [0] * 5 # res = [0,0,0,0,0] #3) arr = [i for i in range(2,9) if i%2 == 0 ] # res = [2,4,6,8] # 2차원 리스트 초기화 #1) brr = [[1,2,3], [1,2,3], [1,2,3]] #2) brr =[[1,2,3]] ..

DFS(Depth First Search, 깊이 우선 탐색) BFS(Breadth First Search, 너비 우선 탐색) DFS(Depth First Search, 깊이 우선 탐색) 란 루트 노드 혹은 다른 임의의 노드에서 다음 분기(Branch)로 넘어가 기전에 해당 분기를 완벽하게 탐색하는 방법이며 스택(Stack) 혹은 재귀함수(Recursion)로 구현된다. 코드(Python) """ 1 / | \ 2 5 9 | /\ | 3 6 8 10 / | 4 7 """ graph = { 1: [2,5,9], 2: [3], 3: [4], 4: [], 5: [6,8], 6: [7], 7: [], 8: [], 9: [10], 10: [] } def recursive_dfs(v, visited = []): vi..

최소 공통 조상(Lowest Common Ancestor, LCA) 최소 공통 조상(Lowest Common Ancestor, LCA) 란? 최소 공통 조상(LCA) 란 두 노드의 공통된 조상 중에서 가장 가까운 조상을 찾는 알고리즘 이다. 즉 두 정점이 만나는 최초 부모 정점을 찾는 것을 의미한다. 최소 공통 조상(Lowest Common Ancestor, LCA) 알고리즘 모든 노드에 대한 깊이(Depth)를 계산한다. 최소 공통 조상을 찾을 두 노드를 확인한다. 먼저 두 노드의 깊이(Depth)가 동일 하도록 거슬러 올라간다. 이후에 부모가 같아질 때까지 반복적으로 두 노드의 부모 방향으로 거슬러 올라간다. 최소 공통 조상을 찾을 두 노드를 확인한다. LCA 알고리즘 풀이 이해 1. 각 노드의 "D..