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다이나믹 프로그래밍메모리를 적절히 사용하여 수행 시간 효율성을 비약적으로 향상시키는 방법이미 계산된 결과(작은 문제)는 별도의 메모리 영역에 저장 -> 다시 계산하지 않도록 함다이나믹 프로그래밍의 구현 -> 2가지 방식(탑다운 / 보텀업)조건최적 부분 구조(Optimal Substructure)큰 문제 -> 작은 문제 나눌 수 있음, 작은 문제의 답 모아 -> 큰 문제 해결할 수 있음중복되는 부분 문제(Overlapping Subproblem)동일한 작은 문제를 반복적으로 해결해야 함피보나치(Fibonacci) 수열1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ...다이나믹 프로그래밍으로 효과적으로 계산할 수 있음피보나치 수열 -> 점화식으로 표현: $a_n = a_{n-1} + a..

이진 탐색 알고리즘순차 탐색리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인하는 방법이진 탐색정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법시작점, 끝점, 중간점 이용 -> 탐색 범위 설정예시이미 정렬된 10개의 데이터 중 값이 4인 원소 찾기[Step 1] 시작점: 0, 끝점: 9, 중간점: 4 (소수점 이하 제거)[Step 2] 시작점: 0, 끝점: 3, 중간점: 1 (소수점 이하 제거)[Step 3] 시작점: 2, 끝점: 3, 중간점: 2 (소수점 이하 제거)시간 복잡도단계마다 탐색 범위를 2로 나누는 것과 동일 -> 연산 횟수는 $log_2N$에 비례ex. 초기 데이터 개수 32개 -> 이상적으로 1단계 거치면 16개가량의 데이터 남음2단계 ..

정렬 알고리즘정렬(Sorting): 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것일반적으로 문제 상황에 따라 적절한 정렬 알고리즘이 공식처럼 사용선택 정렬처리되지 않은 데이터 중에서 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸는 것을 반복시간 복잡도N번 만큼 가장 작은 수 찾아서 맨 앞으로 보내야 함$N + (N - 1) + (N - 2) + ... + 2$=> $(N^2 + N - 2) / 2$ -> 빅오 표기법에 따라 $O(N^2)$Pythonarray = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]for i in range(len(array)): min_index = i # 가장 작은 원소의 인덱스 for j in range(i + 1, len(array)): ..

그래프 탐색 알고리즘: DFS/BFS탐색(Search): 많은 양의 데이터 중 원하는 데이터 찾는 과정대표적인 그래프 탐색 알고리즘: DFS/BFS코딩 테스트에서 매우 자주 등장하는 유형스택 자료구조먼저 들어 온 데이터가 나중에 나가는 형식(선입후출)의 자료구조입구와 출구가 동일한 형태로 스택을 시각화 가능삽입(5) - 삽입(2) - 삽입(3) - 삽입(7) - 삭제() - 삽입(1) - 삽입(4) - 삭제()Pythonstack = []stack.append(5)stack.append(2)stack.append(3)stack.append(7)stack.pop()stack.append(1)stack.append(4)stack.pop()print(stack[::-1]) # 최상단 원소부터 출력 [1, 3,..

그리디 알고리즘(탐욕법)현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법문제를 풀기 위한 최소한의 아이디어를 떠올릴 수 있는 능력 요구정당성 분석 중요단순히 가장 좋아보이는 것을 반복적으로 선택해도 최적의 해를 구할 수 있는지 검토예시루트 노드부터 시작하여 거쳐 가는 노드의 합을 최대로 만들고 싶음-> 최적의 해는 무엇? / 단순히 매 상황에서 가장 큰 값만 고른다면? 일반적인 상황에서 그리디 알고리즘은 최적의 해를 보장할 수 없을 때 ↑But, 코딩 테스트에서 대부분의 그리디 문제-> 탐욕법으로 얻은 해가 최적의 해가 되는 상황에서 이를 추론할 수 있어야 풀리도록 출제 구현(Implementation)머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정구현 유형의 문제 = 풀이를 떠올리는 것은 쉽지만 소스코드..

재귀(Recursion)하나의 함수에서 자기 자신을 다시 호출해 작업을 수행하는 알고리즘void func1(int n) { if(n == 0) return; cout  재귀로 푼다 == 귀납적인 방식으로 문제 해결절차지향적 사고 vs. 귀납적 사고void func1(int n){ if (n==0) return; count 절차지향적 사고ex. 1번 도미노가 쓰러진다 -> 2번 도미노가 쓰러진다 ... => 모든 도미노가 쓰러진다3 출력 -> func1(2) 호출 -> 2 출력 -> func1(1) 호출 -> 1 출력 -> func1(0) 호출귀납적 사고ex. 1번 도미노가 쓰러진다, k번 도미노가 쓰러지면 k+1번 도미노도 쓰러진다=> 모든 도미노가 쓰러진다func1(1)이 1을 출력,func..