차근차근정확하게

문제수빈이가 세상에서 가장 좋아하는 것은 소수이고, 취미는 소수를 가지고 노는 것이다. 요즘 수빈이가 가장 관심있어 하는 소수는 7331이다.7331은 소수인데, 신기하게도 733도 소수이고, 73도 소수이고, 7도 소수이다. 즉, 왼쪽부터 1자리, 2자리, 3자리, 4자리 수 모두 소수이다! 수빈이는 이런 숫자를 신기한 소수라고 이름 붙였다.수빈이는 N자리의 숫자 중에서 어떤 수들이 신기한 소수인지 궁금해졌다. N이 주어졌을 때, 수빈이를 위해 N자리 신기한 소수를 모두 찾아보자.( 1  문제분석총 4자리라는 가정하에 문제분석 시작1. 첫번째자리수부터 소수인지 체크하면서 4자리까지 소수 체크가 일어나야한다2. 해당 구현을 DFS를 이용하여, 한개씩 체크하며 소수인지 체크한다3. 4자리까지 소수인지 확인..

네이버개발자센터 등록API를 사용하기전에, 사용할 목적에 따라 Application을 등록해야 Login API를 사용할 수 있다https://developers.naver.com/apps/#/register 애플리케이션 - NAVER Developers developers.naver.com 1. API 이용 신청애플리케이션의 이름을 작성사용API 선택 (네이버로그인, 네이버 인증, 네이버 전자문서.. 등등) 2. API 제공 정보 선택 네이버 로그인 서비스 환경URL 정보 및 콜백할 URL 등록 네이버 애플리케이션 등록 완료ClientID와 ClientSecret을 통해 API 전송을 하게 된다

문제방향 없는 그래프가 주어졌을 때, 연결 요소 (Connected Component)의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.첫째 줄에 정점의 개수 N과 간선의 개수 M이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000, 0 ≤ M ≤ N×(N-1)/2) 둘째 줄부터 M개의 줄에 간선의 양 끝점 u와 v가 주어진다. (1 ≤ u, v ≤ N, u ≠ v) 같은 간선은 한 번만 주어진다. 문제분석연결요소란, edge끼리 이어져있는 요소의 개수를 세라는 의미로서, DFS가 한번 끝난 횟수를 의미 (DFS 한번 끝난 경우 : 스택이 비어서 다음 edge값이 들어가기 전까지 )DFS가 한번 끝날때까지의 count를 기록 예제 입력예제 출력6 51 22 55 13 44 62  DFS 핵심이론방문을 기록하여, 재방문없이 모든..

깊이 우선 탐색이란?그래프 완전 탐색 기법 중 하나이며,그래프의 시작 노드에서 출발하여 탐색할 한 쪽 분기를 정하여 최대 깊이까지 탐색을 마친 후 다른 쪽 분기로 이동하여 다시 탐색을 진행하는 알고리즘기능특징시간복잡도그래프완전탐색- 재귀함수로 구현- 스택 자료구조 이용O(노드 개수 + Edge 개수) 깊이우선 탐색 주의할점재귀함수를 이용하므로, 스택 오버플로우에 주의해아한다주로 사용되는 문제 유형 : 단절점 찾기, 단절선 찾기, 사이클 찾기, 위상정렬 깊이우선 탐색 핵심 이론한 번 방문한 노드를 다시 방문하면 안됨후입선출(LIFO) 구조를 가진다 (스택 사용)이론을 이용하기 위해서, 스택으로 구현한 것이며 주로 재귀함수를 이용하여 사용한다방문할 스택 + 방문한 곳 저장할 배열탐색 순서 : 1 -> 3 -..

문제오름차순으로 정렬하시오(첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 10,000,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 수가 주어진다. 이 수는 10,000보다 작거나 같은 자연수이다.) 문제분석입력의 수의 범위가 많으므로, 일반적인 정렬은 선택하는데에 시간초과의 가능성이 존재한다기수 정렬을 이용하여 (O(KN)), 메모리 사용을 주의하며 작성  기수정렬 방식자릿수별로 Queue를 이용하여, 정렬하고 이후 정렬될 숫자의 최대 자릿수만큼 반복하며 정렬하는 방식시간복잡도 : O(KN) , K는 최대 자릿수정렬 수 : 601220453075328899302060 3212  7545  88990123456789일의 자리 정렬 :6020301232457588991220323045607588990123456..

정렬정렬 알고리즘정의시간복잡도삽입대상을 선택해 정렬된 영역에서 선택 데이터의 적절한 위치를 찾아 삽입하면서 정렬하는 방식O(N) ~ O(N^2)버블데이터의 인접 요소끼리 비교하고, swap 연산을 수행하며 정렬하는 방식O(N^2)선택대상에서 가장 크거나 작은 데이터를 찾아가 선택을 반복하면서 정렬하는 방식O(N^2)퀵pivot 값을 선정해 해당 값을 기준으로 정렬하는 방식O(NlogN) ~ O(N^2)힙이진트리를 이용하여 최대힙(오름차순)/최소힙(내림차순) 트리를 구성해정렬하는 방식O(NlogN)병합이미 정렬된 부분 집합들을 효율적으로 병합해 전체를 정렬하는 방식O(NlogN) + 추가적인 메모리 필요기수데이터의 자릿수를 바탕으로 비교해 데이터를 정렬하는 방식O(N) + 추가적인 메모리 필요기수정렬이란?..

문제버블정렬에 관한 이야기 진행- 인접해 있는 두 수를 swap하며 정렬 진행- (배열 크기 + 배열 제공)- 버블정렬을 진행할 때, swap하는 횟수를 구하는 프로그램을 작성하시오시간 제한 : 1초버블정렬 시간복잡도 : O(N^2)배열 범위 : 1 문제분석버블정렬로 진행할 시, 시간 초과로 인해 swap을 구하더라도 문제에 제시되어있는 시간을 지킬 수가 없다.따라서, O(NlogN)을 가진 정렬하는 방식을 채택해야함(병합 정렬 선택)병합정렬 선택시 주의할점)병합정렬이 swap되는 횟수를 구하는 것이 아닌, 버블정렬이 swap되는 횟수를 구해야함인덱스 위치의 변화를 통한 , 버블정렬의 swap 횟수를 구해야함예시2를 이동시에 5와 6을 뒤로 보내야한다 ( 버블정렬 시 swap되는 항목 )(2,5) , (..

문제- 배열의 크기 N 제공- 배열 제공 ( 개행을 통해 입력 )- 해당 배열을 오름차순으로 정렬(1 문제분석1,000,000이므로 O(NlogN)으로 해결할 수 있는 정렬 방법 탐색- 병합정렬을 이용하여, 정렬 진행  병합정렬 예시순서배열첫번째42 (set1)32 (set2)24 (set3)60 (set4)15 (set5)5 (set6)90 (set7)45 (set8)두번째32 (set1)42 (set1)24 (set2)60 (set2)5 (set3)15 (set3)45 (set4)90 (set4)세번째24( set1)32 (set1)42 (set1)60 (set1)5 (set2)15 (set2)45 (set2)90 (set2)네번째 (정렬)515243242456090set를 작은 단위의 그룹으로 나눈..