[이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 4. 정렬 알고리즘
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Computer Science/자료구조 | 알고리즘
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)): ..
[이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 3. DFS & BFS
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Computer Science/자료구조 | 알고리즘
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,..
[이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 2. 그리디 & 구현
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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..
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