알고리즘
1.파이썬으로 정수 입력 받기
알고리즘 문제를 풀 때 정수를 입력받는 상황이 다수 발생한다이 때 다양한 방식으로 정수를 입력받는 방법을 소개하려고 한다.사용언어는 python3이다한 줄의 정수 하나ex)입력 형식1한 줄의 특정 개수의 정수ex)입력 형식 1 2 3 4 5 한 줄의 정수 리스트ex)입
2.[Python] List 내장 함수
리스트란 > list = [element1, element2...] > - max(list) min(list) len(list) list.append() list.insert(index, element) list.remove(i) list.pop(index) de
3.스택(Stack), 큐(Queue), 데크(Deque) 개념/비교/간단한 구현
스택 (STACK)이란 > 큐 (QUEUE)란 >
4.[Python] 2차원 배열 입력받는 3가지 방법
3가지 경우 모두 배열의 세로 길이를 알고 있을 때 사용가능원소 하나씩 입력받기arr = for \_ in range(B)for i in range(B): arri = list(map(int, input().split()))arr에 한 list씩 append 하기arr
5.깊이 우선 탐색(DFS)와 너비 우선 탐색(BFS)의 이해 및 Python 구현
탐색 알고리즘은 그래프나 트리 구조에서 유용하게 사용된다. 그 중 가장 많이 사용되는 두 가지 알고리즘이 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)이다. 이 글에서는 DFS와 BFS의 개념, 특징, 그리고 Python을 사용한 구현 방법을 살펴보겠다.깊이 우선
6.시간 복잡도란? 각 복잡도의 특징과 Python 구현 예제
시간 복잡도(Time Complexity)는 알고리즘이 실행되는 데 걸리는 시간의 증가 양상을 나타내는 지표입니다. 주로 입력 데이터의 크기(n)가 커질수록 알고리즘이 얼마나 더 느려지는지를 평가하는 데 사용됩니다. 시간 복잡도는 Big-O 표기법으로 표현되며, 일반적
7.백트래킹 알고리즘이란?
백트래킹은 문제를 해결하기 위한 중요한 알고리즘 기법 중 하나이다. 특히, 탐색 공간이 크고, 모든 가능한 해결책을 시도해봐야 하는 문제에서 효율적으로 사용될 수 있다. 백트래킹은 재귀적으로 문제를 해결하고, 가능성 있는 후보해를 만들어 나가다가, 해당 후보해가 문제의
8.동적 계획법(Dynamic Programming, DP)
동적 계획법(DP)은 복잡한 문제를 해결하기 위해 문제를 더 작은 하위 문제로 나누고, 각 하위 문제의 해답을 저장하여 재사용하는 방법입니다. 이는 중복된 계산을 줄이고, 문제를 효율적으로 해결하는 방법으로 널리 사용됩니다. 동적 계획법(Dynamic Programm