차근차근정확하게

그리디 알고리즘이란?그리디 알고리즘 (욕심쟁이 알고리즘)이란?"매 선택에서 지금 이순간 당장 최적의 답을 선택하여, 적합한 결과를 도출하자"라는 모토를 가지는 알고리즘이다.그리디 알고리즘을 선택하면, 매 선택이 그 순간에 대해서는 최적의답이지만 그걸 종합적으로 확인해보면 최적이라는 보장이 있지 않다.즉, 한번의 선택이 다음 선택에는 전혀 무관한 값이어야 하며 매 순간의 최적해가 문제에 대한 최적해일 때 사용해야하는 알고리즘 그리디 알고리즘 핵심 이론그리디 알고리즘 수행과정1. 해 선택 : 현재 상태에서 가장 최선이라고 생각되는 해를 선택2. 적절성 검사 : 현재 선택한 해가 전체 문제의 제약조건에 벗어나지 않는지 검사3. 해 검사 : 현재까지 선택한 해 집합이 전체 문제를 해결할 수 있는지 검사한다.(전..

이진탐색이란?원하는 데이터를 빠르게 찾기 위한 알고리즘이진 탐색은 데이터가 정렬되어있는 상태에서 중앙값을 이용해서 찾고자 하는 값과 비교해가며 찾는 알고리즘(코딩테스트에서 부분 문제로 많이 출제 됨)기능특징시간복잡도Target 데이터 탐색중앙값 비교를 통한 대상 축소 방식O(logN) 이진탐색 핵심이론pre) 오름차순으로 정렬현재 데이터 셋에서 중앙값을 설정한다중앙값 > Target 값 일때, 중앙값 기준으로 왼쪽 데이터 셋 설정중앙값 1~3을 반복하다가, 중앙값 == Target 일때 탐색 종료 EX) 48을 찾아라20303340 454850xxxx454850xxxxx48 (탐색 종료)50 이진탐색 구현import java.util.Arrays;public class App { public sta..

너비우선탐색(BFS) 이란?그래프를 완전탐색하는 방법 중 하나로,시작 노드에서 시작해 가장 가까운 노드를 먼저 탐색하면서 탐색하는 알고리즘FIFO 구조로 탐색을 하며, 목표 노드에 도착하는 경로가 여러개 일 경우 최단경로를 보장한다.시간복잡도 O(노드 수 + 에지 수)로 이루어져 있다. 너비우선탐색의 핵심이론DFS와 마찬가지로 방문한 노드의 경우 체크하는 배열이 필요.또한, 인접 리스트를 구현하여 에지로 구성되어있는 배열을 구현해야함DFS와 다른점이 있다면, 스택으로 제거하는 것이 아닌 큐의 형태로 먼저 들어온 순서부터 제거하며 삽입 및 삭제를 진행.과정첫번째 노드부터 큐에 삽입하여, 큐를 시작하고 인접해 있는 노드를 차례대로 큐에 삽입한다큐에 먼저 들어간 노드부터 삭제하며, 인접한 노드들이 있다면 차례..

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..

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 -..

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?..

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 필요 병합정렬병합..