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파이썬 collections deque 사용법과 응용
✏️ deque Stack이나 queue처럼 한 방향에서 삽입과 삭제가 일어나는게 아니라 양방향에서 삽입과 삭제가 일어나는 자료구조이다. 파이썬에서 list를 사용하는 것과 유사하지만 deque를 사용하는 이유는 시간복잡도 때문이다. 리스트에서 0번 인덱스를 삭제한다고 생각해보자. 이때 리스트 내부에서는 0번 인덱스를 제거하고 끝이 아니라 뒤에있는 원소들을 앞으로 하나씩 당겨주는 연산을 더 수행하게된다. 따라서 list의 삭제연산은 O(n)이 걸리는데 반면 deque의 삭제연산은 O(1)이다. 따라서 push, pop이 빈번한 알고리즘의 경우 list보다 deque를 사용하는 것이 효율적이다. ✏️ collections.deque 1. collections.deque.append(x) : deque의 맨..
백준 1260: DFS와 BFS 해설 (파이썬, node.js)
✏️ 문제 https://www.acmicpc.net/problem/1260 1260번: DFS와 BFS 첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. 다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사 www.acmicpc.net ✏️ DFS와 BFS 개념 DFS와 BFS 개념부터가 가물가물해서 처음부터 정리하려고한다. DFS(Depth-First-Search, 깊이우선탐색) 그림이 좋길래 가져와봤다. 탐색순서: 1->2->4->8->5->3->6->7 (1) 탐색시작노드를 스택에 삽입하고 방문처리를 한다. (2) 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접한 노드가 하나라도 있..
백준 11286: 절댓값 힙 해설- python
✏️ 문제 https://www.acmicpc.net/problem/11286 11286번: 절댓값 힙 첫째 줄에 연산의 개수 N(1≤N≤100,000)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 연산에 대한 정보를 나타내는 정수 x가 주어진다. 만약 x가 0이 아니라면 배열에 x라는 값을 넣는(추가하는) 연산이고, x가 0 www.acmicpc.net ✏️ 풀이 파이썬의 heapq 모듈을 이용했다. 모듈 사용에 대한 내용은 여기에서 파이썬 heapq 모듈 사용법과 응용 ✏️ heapq 최소 힙(min heap) 자료구조를 제공한다. 원소는 항상 정렬되어 추가되고 삭제되며 가장 작은 값이 언제나 인덱스 0에 위치하게 된다. import heapq ✏️ 최소힙의 생성 heapq 모듈을 이용함으 duckracoon.t..
파이썬 heapq 모듈 사용법과 응용
✏️ heapq 최소 힙(min heap) 자료구조를 제공한다. 원소는 항상 정렬되어 추가되고 삭제되며 가장 작은 값이 언제나 인덱스 0에 위치하게 된다. import heapq ✏️ 최소힙의 생성 heapq 모듈을 이용함으로써 일반 리스트를 마치 최소 힙처럼 다룰수 있게 된다. 그냥 빈 리스트를 생성하고 heapq 모듈의 함수를 호출할 때마다 리스트를 인자로 넘겨서 사용하면된다. 즉 heapq모듈을 통해서 원소를 추가하고 삭제하면 그 리스트는 최소힙이 된다. heap=[] ✏️ 최소힙 원소추가 heappush(), 첫번째 인자는 원소를 추가할 대상 리스트, 두번째 인자는 추가할 원소 시간복잡도: O(logN) heapq.heappush(heap, 4) heapq.heappush(heap, 1) heap..
백준 11000: 강의실 배정 해설 - python
✏️ 문제 https://www.acmicpc.net/problem/11000 11000번: 강의실 배정 첫 번째 줄에 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 200,000) 이후 N개의 줄에 Si, Ti가 주어진다. (0 ≤ Si < Ti ≤ 109) www.acmicpc.net ✏️ 풀이 그리디 알고리즘 공부하겠다고 푼거긴한데 우선순위큐가 핵심인 문제인 것 같다. 회의의 [시작, 끝]을 리스트에 입력받는다. 회의시작시간을 기준으로 정렬시킨다. 첫 회의의 종료시간을 새로운 큐를 만들어 저장시킨다. 그 다음 반복문으로 두번째 회의의 시작시간부터 비교하면서 회의가 가능하면 회의가 진행되었다고 생각하고 새로운 큐를 업데이트해주고 회의가 불가능한 시간이면(회의겹치면) 새로운 큐에 push를 해주어 강의실이 하나 더 ..
그리디 알고리즘 개념정리와 문제
✏️ 그리디 알고리즘 간단하게 이야기하면 뒷 일은 생각안하고 당장에 눈 앞에 있는 것중에 가장 좋은 것만을 택하는 알고리즘이라고 볼 수 있다. 시작점부터 시작해서 가장 큰수를 얻어야하는 문제가 있다. 여기서 노란색 화살표로 표현된 것이 그리디 알고리즘, 주황색 화살표로 표현한 것이 최적해이다. 처음에 10을 거쳐야 가장 큰 수인 500을 얻을 수 있지만 그리디 알고리즘은 당장에 가장 큰 수인 15를 먼저 선택했기떄문에 20을 출력하게 된다. 그리디(Greedy)알고리즘은 이처럼 최적해를 보장해주지 않는다. ✏️ 그리디 알고리즘의 사용조건 첫째. 그리디 알고리즘은 최적해를 보장해주지 않는다고 했다. 즉, 그리디 알고리즘을 이용했을때 최적해가 나오는 문제에 그리디알고리즘을 이용할 수 있다. 이를 만족시킬 조..
백준 1654: 랜선자르기 해설- python
✏️ 문제 https://www.acmicpc.net/problem/1654 1654번: 랜선 자르기 첫째 줄에는 오영식이 이미 가지고 있는 랜선의 개수 K, 그리고 필요한 랜선의 개수 N이 입력된다. K는 1이상 10,000이하의 정수이고, N은 1이상 1,000,000이하의 정수이다. 그리고 항상 K ≦ N 이다. 그 www.acmicpc.net ✏️ 풀이 이진탐색을 이용하는 문제다. 이진탐색에 대한 내용은 여기에서 랜선의 길이에 대해서 이진탐색을 시행한다. k,n= map(int, input().split()) line = [] for _ in range(k): line.append(int(input())) start = 1 end = max(line) while(start=n: start=mid+..
![[JS] alert, prompt, confirm](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FbNP2sR%2FbtrscOzAfvz%2FU6D2wUcOJnoDr7OoPTGTt0%2Fimg.png)
[JS] alert, prompt, confirm
alert alert('test'); 모달창을 띄운다. prompt let result=prompt('나이', 23); alert(`나이:${result}`); 나이: 사용자에게 보여줄 문자열, 23: 입력필드의 초깃값 confirm let a=confirm('이건 확인취소버튼있음'); 확인누르면 True, 취소누르면 False를 반환한다.
5. 기저와 차원
✏️ 기저(basis) 벡터공간 V와 부분집합 W를 생각하자. (1) W가 일차독립이고, (2) V를 생성하면 V의 기저(basis)라 한다. * span(Ø)={0}이고, Ø는 일차독립이다. 즉, Ø는 점공간(zero vector space)의 기저이다. * R^n의 기본단위벡터 e1,e2,⋯,ene1,e2,⋯,en는 일차독립이고 R^n을 생성한다는 것을 알고있다. 따라서 이들은 R^n에 대한 기저인데 이것을 표준기저(standard basis)라 한다. 대체정리(Replacement Theorem) 대체정리의 따름정리들은 기저에 관한 수많은 성질들을 보여준자. 대체정리를 이해하는 것은 기저를 손쉽게 다루기 위한 준비운동이다. 이에 대한 증명은 추후에 추가하도록 하겠다. 대체정리는 정성적으로 아래와 같..
4. 일차종속과 일차독립
✏️ 일차종속(Linearly dependent)과 일차독립(Linearly independent) 벡터공간 V의 부분집합 S에 대하여 a1u1+a2u2+...+anun=0을 만족하는 유한개의 서로 다른 벡터 u1, u2...un ∈과 적어도 하나는 0이 아닌 스칼라 a1, a2,...,an이 존재하면 집합 S는 일차종속이라한다. 이때 S의 벡터 또한 일차종속이다. 벡터공간의 부분집합 S가 일차종속이 아니면 일차독립이다. 이때 S의 벡터 또한 일차독립이다. ✏️ Example(작성중) 1. 다음 정리를 증명하라. " V는 벡터공간이고 S1⊆S2⊆V이다. S1이 일차종속이면 S2도 일차종속이다." 2. 명제의 참과 거짓 판명 (a) 집합 S가 일차종속이면 S의 모든 벡터는 (S의) 다른 벡터의 일차결합이다..