# group study

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이번 주부터 스터디 그룹 모임에서는 코딩 테스트를 대비하여 프로그래머스 스쿨에 공개된 코딩 테스트 기출 문제들을 풀어보고 리뷰해보는 시간을 가졌다. 이번 글에서는 프로그래머스 스쿨 - [코팅테스트 연습] 문제들을 스터디 조원들과 리뷰해보는 과정에서 생각한 것들을 남겨본다. 시간과 메모리를 아끼는 사고를 하자 "문자열 압축"문제에서 요구하는 것은 주어진 조건에 맞추어 압축된 문자열의 길이를 구하는 것이다. 그동안 이런 유형의 문제는 압축된 문자열을 만들어내고 len()함수를 이용해 그 문자의 길이를 반환하는 방식을 사용했다. 하지만 이번에는 예전에 스터디 모임을 통해 조건에 맞추어 압축될 길이만 계산하여 시간과 공간 복잡도를 줄이는 다른 분의 풀이를 보고 배운게 있어서 그렇게 풀어보았다. 저장 공간 자체도 덜 사용하여 공간 복잡도를 줄이고 단순 숫자 계산을 하기 때문에 문

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이번 스터디 그룹 모임의 주제는 "Dynamic Programming"이다. 이 알고리즘은 굉장히 빠른 연산 속도와 새로운 사고방식을 할 수 있게 해준 고마운 알고리즘이다. 이번 글에서는 [Baekjoon Online Judge] 사이트에 있는 문제들을 풀고 스터디 그룹원들과 함께 리뷰해 보는 과정에서 배운 점들에 대해 기록해 본다. Dynamic Programming (DP) >순차적으로 된 의사 결정의 최적화 문제를 정식화함으로써 얻어지는 문제 취급 이론 및 수법. 정의가 조금 어려운 말로 되어있는데, 개인적으로 이해한 바를 요약하자면 이렇다. 중간 계산 결과를 저장하여 반복되는 계산은 다시 계산하지 않고 저장된 결과를 불러와 계산 속도의 최적화를 이루는 방법 예를 들어 피보나치 수열의 n번째 수를 구하는 코드를 재귀함수와 Dynamic Programming 방식으로 각각 구현하면 아래와 같은 시간 복잡도를

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이번 스터디 그룹 모임의 주제는 "Queue" 그리고 "Deque"이다. 효율적인 데이터 처리를 위해 반드시 알아두어야 할 개념이라고 생각해서 주제로 선정했고 실용적인 것 같아서 재미있게 공부할 수 있었다. 더불어 "Queue"와 함께 많이 거론되는 "Stack"이라는 개념까지 자연스럽게 학습하게 됐다. 이번 글에서는 "Queue"과 "Deque" 개념을 공부하고 Python 언어를 통해 [Baekjoon Online Judge] 사이트에 있는 큐, 덱 문제들을 풀고 스터디 그룹원들과 함께 리뷰해 보는 과정에서 배운 점들에 대해 기록해 본다. Stack & Queue Stack의 개념 >LIFO (Last In First Out) 가장 마지막에 들어간 것이 가장 처음 나오는 방식의 자료구조 개념 혹은 데이터 처리 방식 예를 들자면 지금 당장 이 글을 보고 있는 브라우저에서 [뒤로 가기] 버튼을 누른다면 브라우저는 바로 직

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이번 스터디 그룹 모임의 주제는 지난 주에 이어서"Geometry". 이번 주에 풀어본 문제들은 특정 위치 좌표값이 특정 도형 안팎으로 위치하는지 여부를 묻는 문제들이었다. 덕분에 이후에 평면상의 위치 데이터를 다루거나 3차원 물리 공간 데이터를 다루는데 조금 도움이 될 것 같다는 느낌이 들었다. 이번 글에서는 Python 언어를 통해 [Baekjoon Online Judge] 사이트에 있는 기하학 문제들을 풀고 스터디 그룹원들과 함께 리뷰해 보는 과정에서 느낀 점이 있었던 문제 풀이에 대해 기록해 본다. 문제 풀이 1002번 문제: 터렛 문제 요약 문제를 최대한 간단하게 요약하자면, 두 원의 중심점 위치좌표와 반지름 데이터가 주어지면 두 원의 테두리가 만나는 횟수를 구하는 문제였다. 풀이 요약 > 첫 번째 원의 중심점 위치: $(x1, y1)$ 첫 번째 원의 반지름: $r_1$ 두 번째 원의 중심

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이번 스터디 그룹 모임의 주제는 "Geometry". 도형이나 공간의 성질을 분석하여 관련 문제 해결 능력을 기르기 위한 주제였다. 기하학적 문제들을 해결하다 보니 단순히 기하학적인 문제 해결 능력뿐 아니라 다차원 배열의 데이터나 패턴이 있는 데이터를 다루는 능력을 기르는 데에도 도움이 될 것 같아서 꾸준히 공부해야 할 영역이라고 느껴졌다. 사실 이번 스터디 모임을 통해서 기하학적 문제 해결 능력보다는 다양하게 생각해 봐야겠다는, 특히 파이썬스럽게 생각하는 습관을 길러야겠다는 깨달음이 더 컸다. 이번 글에서는 Python 언어를 통해 [Baekjoon Online Judge] 사이트에 있는 기하학 문제들을 풀고 스터디 그룹원들과 함께 리뷰해 보는 과정을 통해 느낀 점을 기록해 본다. 핵심은 PATTERN 찾기 도형이나 공간의 성질에 따라 패턴이 나타나고 그 패턴을 활용하여 문제를 해결해야 했다. 그러 패턴을 찾

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이번 스터디 그룹 모임의 주제는 "Sorting Algorithm". 정렬 알고리즘에 대해 공부하다 보니 자연스럽게 시간 복잡도(Time Complexity)에 관해서도 공부하게 되었다. 대량의 데이터를 다루는 업무에 있어서 정렬 알고리즘의 방식에 따라 처리 속도가 상당한 차이를 보일 수 있다는 점을 알게 됐다. 이 글에서는 Python 언어를 통해 [Baekjoon Online Judge] 사이트에 있는 정렬 알고리즘 문제를 풀고 스터디 그룹원들과 함께 리뷰해 보는 과정을 통해 알게 된 점들을 기록해 본다. 정렬 알고리즘(Sorting Algorithm) 정의 >원소들을 일정한 순서대로 열거하는 알고리즘. 효율적인 정렬은 탐색이나 병합 알고리즘처럼 (정렬된 리스트에서 바르게 동작하는) 다른 알고리즘을 최적화하는 데 중요하다. 또 정렬 알고리즘은 데이터의 정규화나 의미 있는 결과물을 생성하는 데 흔히 유용하

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Prologue 이번 스터디 그룹 모임의 주제는 "Brute Force Algorithm". Python 언어를 이용해 [Baekjoon Online Judge] 사이트에 있는 브루트 포스 알고리즘 문제 5개를 풀고 함께 리뷰해 보는 시간을 가졌다. 이를 통해 브루트 포스 알고리즘이란 무엇인지, 왜 필요한지 새삼 깨닫게 되는 시간이 되었다. 브루트 포스 알고리즘의 정의 무식? >(컴퓨터) 억지 기법 ((무차별 대입해 억지로 문제를 푸는)) 출처: 네이버 영어사전 "brute force" 처음 "브루트 포스"를 접했을 때는 이걸 알고리즘이라고 할 수 있나 싶었다. 단어를 검색했을 때 나오는 여러 블로그 글이나 네이버 영어사전에서조차 일종의 "억지"라고 소개하고 있었기 때문

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Prologue 이번 스터디 그룹 모임의 주제는 "재귀 함수(Recursive Function)". Python 언어를 이용하여 [Baekjoon Online Judge] 사이트에 있는 재귀 함수 문제 5개를 풀고 함께 리뷰해 보는 시간을 가졌다. 특히 백준 17478번 문제를 스터디 조원들과 리뷰하면서 나의 사고가 좁은 틀 속에 갇혀있었다는 것을 깨달을 수 있었고 이번을 계기로 그 틀을 깨고 한 단계 밖으로 나올 수 있었다. 좁은 틀 속에 갇혀 있던 예전의 나로 '재귀'하지 않기를 바라는 마음으로 이 글을 남겨본다. 백준 17478번 문제: 재귀함수가 뭔가요? 문제 출처: Baekjoon Online Judge [문제 링크] > [문제 요약] 재귀 횟수 $n(1≤ n ≤ 50)$이 주어진다. 정해진 문자열을 $n$ 번 반복 출력하되