Computer Sci./Algorithms

    [알고리즘 문제 해결 전략] Ch03-3. 알고리즘 설계 패러다임 (동적 계획법)

    8 동적 계획법 8.1 도입 동적 계획법(dynamic programming)이라는 말은 최적화 문제를 연구하는 수학 이론에서 왔으며, 우리가 전산학 전반에서 일반적으로 사용하는 동적(dynamic), 혹은 프로그래밍(programming)이라는 단어와는 아무런 관련이 없다. 중복되는 부분 문제 동적 계획법은 큰 의미에서 분할 정복과 같은 접근 방식을 의미한다. 동적 계획법을 사용하는 알고리즘들 또한 처음 주어진 문제를 더 작은 문제들로 나눈 뒤 각 조각의 답을 계산하고, 이 답들로부터 원래 문제에 대한 답을 계산해 내기 때문이다. 동적 계획법과 분할 정복의 차이가 발생하는 부분은 문제를 나누는 방식이다. 동적 계획법에서 어떤 부분 문제는 두 개 이상의 문제를 푸는데 사용될 수 있기 때문에, 이 문제의 ..

    [C.C.I] 02. 연결리스트

    2.1 중복 없애기 정렬되어 있지 않은 연결리스트가 주어졌을 때 이 리스트에서 중복되는 원소를 제거하는 코드를 작성하라. 연결리스트에서 중복되는 원소를 제거하기 위해서는 원소를 추적할 수 있어야 한다. 여기서는 해시 테이블을 사용해서 처리한다. 연결리스트를 순회하며 각 원소를 해시 테이블에 저장한다. 그러다가 중복된 원소를 발견하면, 그 원소를 제거한 후 계속 진행한다. void deleteDups(LinkedListNode n) { HashSet set = new HashSet(); LinkedListNode previous = null; while (n != null) { if (set.contains(n.data)) { previous.next = n.next; } else { set.add(n.d..

    [C.C.I] 01. 배열과 문자열

    1.1 중복이 없는가? 문자열이 주어졌을 때, 이 문자열에 같은 문자가 중복되어 등장하는지 확인하는 알고리즘을 작성하라. 자료구조를 추가로 사용하지 않고 풀 수 있는 알고리즘 또한 고민하라. 문자열은 ASCII 문자열임을 가정하자. 문자 집합은 boolean 타입의 배열로 만들어서 i 번째 원소는 문자열에 해당 인덱스의 문자가 존재하는지를 확인한다. 배열의 길이는 128이 아니라 256이 되어도 괜찮다. boolean isUniqueChars(String str) { if (str.length() > 128) return false; boolean[] charSet = new boolean[128]; for (int i = 0; i < str.length(); i++) { int val = str.cha..

    [알고리즘 문제 해결 전략] Ch03-2. 알고리즘 설계 패러다임 (분할 정복)

    7 분할 정복 7.1 분할 정복 분할 정복(Divide & Conquer)은 가장 유명한 알고리즘 디자인 패러다임으로, 각개 격파라는 말로 간단히 설명할 수 있다. 분할 정복 패러다임을 차용한 알고리즘들은 주어진 문제를 둘 이상의 부분 문제로 나눈 뒤 각 문제에 대한 답을 재귀 호출을 이용해 계산하고, 각 부분 문제의 답으로부터 전체 문제의 답을 계산해 낸다. 분할 정복이 일반적인 재귀 호출과 다른 점은 문제를 한 조각과 나머지 전체로 나누는 대신 거의 같은 크기의 부분 문제로 나누는 것이다. 이 차이점이 아래 그림이다. 그림 (a)는 항상 문제를 한 조각과 나머지로 쪼개는 일반적인 재귀 호출 알고리즘을 보여주고, 그림 (b)는 항상 문제를 절반씩으로 나누는 분할 정복 알고리즘을 보여준다. 분할 정복을 ..

    [알고리즘 문제 해결 전략] Ch03-1. 알고리즘 설계 패러다임 (브루트 포스)

    06 무식하게 풀기 6.1 도입 흔히 전산학에서 무식하게 푼다(brute-force)는 말은 컴퓨터의 빠른 계산 능력을 이용해 가능한 경우의 수를 일일이 나열하면서 답을 찾는 방법을 의미한다. 이렇게 가능한 방법을 전부 만들어 보는 알고리즘들을 가리켜 흔히 완전탐색(exhaustive search)이라고 부른다. 얼핏 보면 이런 것을 언급할 가치가 있나 싶을 정도로 간단한 방법이지만, 완전탐색은 사실 컴퓨터의 장점을 가장 잘 이용하는 방법이다. 컴퓨터의 최대 장점은 속도가 빠르다는 것이기 때문이다. 6.2 재귀 호출과 완전 탐색 재귀 호출 재귀 함수란 자신이 수행할 작업을 유사한 형태의 여러 조각으로 쪼갠 뒤 그 중 한 조각을 수행하고, 나머지를 자기 자신을 호출해 실행하는 함수를 가리킨다. 예를 들면 ..

    [알고리즘 문제 해결 전략] Ch02. 알고리즘 분석

    02 알고리즘 분석 (04 ~ 05) 04 알고리즘 시간 복잡도 분석 4.1 도입 두 알고리즘의 속도를 비교하는 가장 직관적인 방법은 각각을 프로그램으로 구현한 뒤 같은 입력에 대해 두 프로그램의 수행 시간을 측정하는 것이다. 하지만 프로그램의 실행 시간은 알고리즘의 속도를 일반적으로 이야기하는 기준이 되기에는 부적합하다. 가장 큰 이유는 프로그램의 수행 시간은 사용한 프로그래밍 언어, 하드웨어는 물론이고 운영체제, 컴파일러까지 수 많은 요소에 의해 바뀔 수 있기 때문이다. 두 번째 이유는 실제 수행 시간이 다양한 입력에 대한 실행 시간을 반영하지 못하기 때문이다. 알고리즘의 수행 시간을 지배하는 것은 반복문이다. 입력의 크기가 작을 때는 반복외의 다른 부분들이 갖는 비중이 클 수가 있지만, 입력의 크기..

    백준 14500 / 테트로미노 / Brute Force / JAVA / 골드 5

    오랜만에 백준 문제를 풀었다. Brute Force 부터 유형별로 차근차근 풀어보려 한다. 이 문제는 찐 Brute Force 문제이다. Brute Force는 하나하나 직접 다 해보는 방법을 말한다. 일반적으로 이 방법은 시간과 공간을 초과하기 때문에 만능은 아니지만.. 구현 방법이 떠오르지 않을 때는 가장 먼저 시도해 보면 좋은 방법이기도 하다. 이 문제는 5개의 테트로미노를 뒤집고 돌려서 종이에 놓았을 때 차지하는 4칸의 합을 가능한 경우 모두 구해준 뒤 가장 큰 값을 출력하면 된다. 테트로미노는 5개이지만 실제로 우리가 고려해야 하는 테트로미노는 다음과 같이 총 19개가 된다. 그리고 이 19개 각각에 대해 해당 종이(M*N)를 전부 돌면서 발생할 수 있는 모든 경우를 다 탐색해 주어야 한다. 이..

    [킥스타트] Google Kick Start 2020 Round F 문제 풀이

    이번 포스팅에서는 킥스타트 2020 Round F에 대한 문제 풀이를 공유하고자 한다. 1. ATM Queue 나는 이 문제를 우선순위 큐를 가지고 풀었다. 배열에 담겨진 각각의 출금액을 A1, A2, A3, ... , An 이라고 했을 때 그 출금액의 인덱스(몇 번째에 출금을 하는지)와 1회 최대 출금액(X)으로 나눈 몫을 가지고 클래스를 만들어서 출금액 몫 오름차순, 그리고 몫이 같을 경우 인덱스 오름차순이 되게 클래스의 기준을 만들어서 우선순위 큐에 넣으면 자동으로 정렬이 되어서 출력된다. 시간복잡도는 O(NlogN) 2. Metal Hervest 이 문제는 그리디 알고리즘으로 풀었다. 추수 기간이 오버랩 되지 않는다고 해서(These time intervals do not overlap) 문제가 ..