PythonAlgorisim

먼저 구현문제를 풀 때 사용했던 개념들을 정리하고, 구현 문제에서 어려웠던 부분을 정리하겠다.zip함수는 조금 특이하다. 동일한 개수로 만들어진 자료형을 묶어주는 역할을 하는데, 리스트와 딕셔너리 형식으로 출력이 가능하다.리스트 comprehension과 같이 사용하면

정렬하기 문제를 풀러가기 전에, 힙에 대해 정리해보도록 하겠다. 정렬하기 문제에서 무조건 sorted함수나 deque만 사용할 수 있다고 생각하면 간단하게 못 푼다ㅠㅠheapq은 이진트리 기반의 자료구조이다. 구현하고자하는 heapq이 최소 힙이냐, 최대 힙이냐에 따라

문제 풀이 다이나믹 프로그래밍의 메모이제이션을 적용해서 풀어보면 된다.

<이코테 Q31번>이 문제는 인덱스가 넘어가지 않게 문제를 푸는 것이 키 포인트이다.1\. 이를 위해서 맨 위에서 오는 경우, 맨 아래 인덱스에서 오는 경우를 제외해주어야 한다.또한 왼쪽에서 오른쪽으로 금광을 캐므로 평소에 2차원 리스트 for문을 돌릴 때와는 반

https://www.acmicpc.net/problem/9324같은 알파벳이 3의 배수로 나올 경우 result를 false로, 아닐 경우 true로 한다.=> 예외 : 12의 배수일 경우 3의 배수이지만 진짜 메세지가 된다.알파벳으로 인덱스 매기기입력받은

파이썬 개념들은 모두 notion에 대충 정리해뒀는데, 제대로 정리해서 벨로그에 올려둬야지 했었다. 특히 탐색 알고리즘은 이해하기 힘들어서 더 필요성을 느꼈던 것 같다🤔 내겐 아직 너무 먼 탐색 알고리즘이지만,,,ㅜㅠ 친해지고 싶다

이 문제를 처음 접할 때 1. 그래프 이론 아니면 2. 합 연산 이라고 생각했는데 전혀 아니었다. 특이한 이론이니 기억해두도록 하자.슬라이딩 윈도우는 이진탐색이나 투 포인터와 마찬가지로 left와 right변수를 이용해서 리스트를 탐색하는 기법이다.그림과 같이 왼쪽 -

데이터를 특정한 기준에 따라서 정렬하는 것을 정렬 알고리즘 이라고 한다. 정렬 알고리즘으로 데이터를 정렬한 후에는 데이터가 순서대로 정렬되어있기 때문에 이진 탐색 이 가능해진다. 정렬은 대부분의 언어에서 라이브러리 함수로 제공하고 있는데 파이썬은 sort와 sorted

데이터를 차례대로 탐색하는 순차 탐색 이 있지만, 이진 탐색을 사용하는 이유는 원소가 정렬된 조건이라면 더 빠르게 특정 데이터를 찾을 수 있기 때문이다. 반으로 나누면서 탐색하는 탐색 과정인데, 위치를 나타내는 변수를 사용해 원하는 데이터를 찾는 것이 이진 탐색 과정이

오랜만에 블로그에 올리는 백준 문제 풀이..ㅎㅎㅎㅎㅎ노션에는 적었지만 블로그에는 뭔가 더 어려운 문제를 올려야할 것 같아서 안올렸는데 이러다가 하나도 못올릴 것 같아서 블로그에도 올려보려고 한당이 문제는 최단 거리를 구하는 방법만 정하면 쉽게 풀 수 있는데 문제에서 힌

문제 링크구현 문제는 풀 때마다 느끼는 거지만 문제 해결 방향이 가장 중요한 것 같다.. 보통 문제에서 답을 찾는 과정을 설명해주면서 그 방향을 귀띔해주는 경우가 많은데 이 문제는 없어서 더 헤맸던 것 같다ㅎㅎ이 문제를 보고 내가 생각했던 문제 풀이의 방향은 물을 담는

문제 링크예전에 스팀에서 뿌요뿌요 게임 했던 걸 생각하며 즐겁게 들어갔는데 그걸 진짜 알고리즘으로 짜려니 신경써야 할 것도 많고ㅎㅎ,, 까다로웠던 문제이다. 구현 문제들이 으레 그렇듯 이 문제도 테케 통과해서 돌려보면 틀리고 질문 검색에서 반례를 뒤져야 뭐가 틀린지 깨

이 문제는 bfs()를 수행할 때 두 가지 조건의 경우에만 queue에 원소를 넣으면 원하는대로 알고리즘을 수행할 수 있다.1\. 벽을 깨지 않았고 벽이 있을 경우2\. 벽이 없는 경우최단 경로를 출력하려면 bfs 알고리즘을 수행한 경로, 즉 visited 배열을 만들

경우의 수를 정말 잘 따져봐야하는 문제BFS 알고리즘을 이용해서 풀었는데, 경우의 수와 고려해야할 반례가 많아서 구현이나 시뮬레이션 같은 문제였다. 코테에서 정말 만난다면 반례 생각 못하고 그냥 냈을 것 같다ㅎㅎ먼저 input을 받고 말의 개수를 먼저 센다. 조건에 맞