첫번째 논문 리뷰, 블로그를 많이 참고했는데 이후에는 논문만으로 이해할 수 있는 날이 왔으면 좋겠다. (영어 실력부터 길러야해!)

논문 스터디 시작

소수 > 2보다 큰 자연수 중에서 1과 자기 자신을 제외한 자연수로는 나누어 떨어지지 않는 자연수 소수 판별 알고리즘 판별이 필요한 수: n 2부터 n까지 나눠보기/ n의 절반까지만 확인하기/ 약수의 성질 > 모든 약수가 가운데 약수를 기준으로 곱셈 연산에 대해

해당 포스트는 NAVER AI TECH를 지원하고 합격한 전체적인 후기를 작성했다.세부 일정은 아래와 같았다.

\[1차] 비밀지도비밀지도의 암호를 해독한다.네오가 프로도의 비상금을 손에 넣을 수 있도록, 비밀지도의 암호를 해독하는 작업을 도와줄 프로그램을 작성하라.지도는 한 변의 길이가 n인 정사각형 배열 형태로, 각 칸은 "공백"(" ") 또는 "벽"("전체 지도는 두 장의

힙의 특성(최소 힙에서는 부모가 항상 자식보다 작거나 같다)을 만족하는 거의 완전한 트리인 특수한 트리 기반의 자료구조다.힙은 정렬된 구조가 아니다.최소 힙의 경우 부모 노드가 항상 작다는 조건만 만족할 뿐, 서로 정렬되어 있지 않다. 부모, 자식 간의 관계만 정의하고

계층형 트리 구조를 시뮬레이션 하는 추상 자료형(ADT)으로, 루트 값과 부모-자식 관계의 서브트리로 구성되며, 서로 연결된 노드의 집합나무위키 - 트리(그래프)큰 차이점: 트리는 순환 구조를 갖지 않는 그래프트리는 그래프의 일종으로 범주에 포함되지만 그래프와 달리 연

해시 테이블 또는 해시 맵은 키를 값에 매핑할 수 있는 구조인, 연관 배열 추상 자료형(ADT)를 구현하는 자료형이다. 연산이 분할 상환 분석에 따른 시간 복잡도가 O(1)이다.해시 함수: 임의 크기 데이터를 고정 크기 값으로 매핑하는데 사용할 수 있는 함수로 아래의

스택: LIFO(Last-In-First-Out) 후입선출큐: FIFO(First-In-First-Out) 선입선출파이썬은 스택 자료형을 별도 제공하지 않으나 리스트가 모든 연산을 지원 다만 리스트는 동적 배열로 구현되어 있어 큐의 연산을 수행하기에 비효율적,큐를 위해

입력값이 커질 때 알고리즘의 실행 시간(시간복잡도)과 함께 공간 요구사항(공간복잡도)이 어떻게 증가하는지를 분류하는데 사용되며, 알고리즘의 효율성을 분석하는 데에도 유용하게 사용된다.빅오(O, big-O)란 입력값이 무한대로 향할 때 함수의 상한을 설명하는 수학적 표기

- Numerical Python을 의미하는 Numpy는 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 대표적인 패키지, 빠른 배열 연산 속도를 보장, C/C++과 같은 저수준 언어 기반의 호환 API 제공한다. > - Numpy는 매우 빠른 배열

다중 분기 재귀를 기반으로 하는 알고리즘 디자인 패러다임을 말한다.직접 해결할 수 있을 정도로 간단한 문제가 될 때까지 문제를 재귀적으로 쪼개나간 다음, 그 하위 문제의 결과들을 조합하여 원래 문제의 결과로 만들어 낸다.대표적인 분할 정복 알고리즘이다.

지원서 작성 Q. 지금까지 프로그래밍 공부를 어떻게 했고, 과정에 참여해서는 어떻게 공부를 할 계획인지 알려주세요. Q. 인공지능 분야 중 관심분야(CV, NLP,모델경량화,강화학습 등)는 무엇이며 원하는 분야 진출하고자 하는 이유가 무엇인가요? 명확한 신청 동기가

그리디 알고리즘 > 글로벌 최적을 찾기 위해 각 단계에서 로컬 최적의 선택을 하는 휴리스틱 문제 해결 알고리즘이다. 최적화 문제를 대상으로 하는 알고리즘이라 최적해를 찾을 수 있으면 그것을 목표로 삼고, 찾기 어려운 경우에는 주어진 시간 내에 그런대로 괜찮은 해를

각 간선의 가중치 합이 최소가 되는 두 정점(노드) 사이의 경로를 찾는 문제정점(Vertex): 교차로간선(Edge): 길가중치(Weight): 거리, 시간항상 노드 주변의 최단 경로만을 택하는 대표적인 그리디(Greedy) 알고리즘 중 하나, 단순하고 실행 속도가 빠

수학에서 좀 더 구체적으로 그래프 이론에서 그래프란 객체의 일부 쌍(pair)들이 연관되어 있는 객체 집합 구조그래프 탐색이라고 불리우며 그래프의 각 정점을 방문하는 과정1, 2, 5, 6, 7, 3, 41, 4, 3, 5, 7, 6, 2재귀 DFS는 사전식 순서로 방

문제를 각각의 작은 문제로 나누어 해결한 결과를 저장해뒀다가 나중에 큰 문제의 결과와 합하여 풀이하는 알고리즘이다."최적 부분 구조"를 갖고 있는 문제를 풀이할 수 있는데, 다른 방법으로는 그리디 알고리즘이 있다.그리디 알고리즘: 항상 그 순간에 최적이라고 생각되는 것