Coder's Cattitude

🔒 문제 1 : 부품 찾기 도깡이네 전자 매장에는 부품이 N개 있다. 각 부품은 정수 형태의 고유한 번호가 있다. 어느 날 손님이 M개 종류의 부품을 대량으로 구매하겠다며 당일 날 견적서를 요청했다. 도깡이는 때를 놓치지 않고 손님이 문의한 부품 M개 종류를 모두 확인해서 견적서를 작성해야 한다. 이때 가게 안에 부품이 모두 있는지 확인하는 프로그램을 작성해보자. 예를 들어 가게의 부품이 총 5개일 때 부품 번호가 다음과 같다고 하자. N = 5 [8, 3, 7, 9, 2] 손님은 총 3개의 부품이 있는지 확인 요청했는데 부품 번호는 다음과 같다. M = 3 [5, 7, 9] 이때 손님이 요청한 부품 번호의 순서대로 부품을 확인해 부품이 있으면 yes, 없으면 no를 출력한다. 구분은 공백으로 한다. ⌨..

1. 순차 탐색 (Sequential Search) 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법 보통 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾을 때 사용한다. 즉 리스트 내에 데이터가 아무리 많아도 충분한 시간만 존재한다면, 항상 원하는 데이터(원소)를 찾을 수 있다는 장점이 있다. Ex) 순차 탐색으로 '도깡이' 찾기 step 0️⃣ : 초기 단계 step 1️⃣ : 가장 먼저 첫 번째 데이터를 확인한다. '가을이'는 찾고자 하는 문자열과 같지 않다. 따라서 다음 데이터로 이동한다. step 2️⃣ : 두 번째 데이터를 확인한다. '초코'는 찾고자 하는 문자열과 같지 않다. 따라서 다음 데이터로 이동한다. step..

5. 파이썬 정렬 라이브러리 파이썬은 기본 정렬 라이브러리인 sorted() 함수를 제공한다. sorted() 함수는 퀵 정렬과 동작 방식이 비슷한 병합 정렬을 기반으로 만들어졌다. 병합 정렬은 일반적으로 퀵 정렬보다 느리지만, 최악의 경우에도 시간 복잡도 O(NlogN)을 보장한다는 특징이 있다. 이러한 sorted() 함수는 리스트, 딕셔너리 자료형 등을 입력받아서 정렬된 결과를 출력한다. 물론 집합이나 딕셔너리 자료형을 입력받아도 return 값은 리스트이다. 1) sorted.py array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] result = sorted(array) print(result) - 출력 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 2) sort.py..

4. 계수 정렬 (Count sort) 특정 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만, 매우 빠른 정렬 알고리즘 이다. 모든 데이터가 양의 정수인 상황을 가정해보자. 데이터의 개수가 N, 데이터 중 최댓값이 K일 때, 계수 정렬은 최악의 경우에도 수행 시간 O ( N + K)를 보장한다. 계수 정렬은 이처럼 매우 빠르게 동작할 뿐만 아니라, 원리 또한 매우 간단하다. 다만 계수정렬은 '데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때' 만 사용할 수 있다. 예를 들어 데이터의 값이 무한한 범위를 가질 수 있는 실수형 데이터가 주어지는 경우 계수 정렬은 사용하기 어렵다. 일반적으로 가장 큰 데이터와 가장 작은 데이터의 차이가 1,000,000을 넘지 않을 때 효과적으로 사용 할 수 ..

3. 퀵 정렬 퀵 정렬은 지금까지 배운 정렬 알고리즘 중 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 퀵 정렬과 비교할 만큼 빠른 알고리즘으로 '병합 정렬' 알고리즘이 있다. 이 두 알고리즘은 대부분의 프로그래밍 언어에서 정렬 라이브러리의 근간이 되는 알고리즘이다. 퀵 정렬이 어떻게 동작하기에 이름부터 '빠른 정렬 알고리즘'일까? '기준 데이터를 성정하고 그 기준보다 큰 데이터와 작은 데이터의 위치를 바꾸면 어떨까?' 퀵 정렬은 기준을 설정한 다음 큰 수와 작은 수를 교환한 후 리스트를 반으로 나누는 방식으로 동작한다. 퀵 정렬에서는 '피벗(pivot)' 이 사용된다. 큰 수와 작은 수를 교환할 때, 교환하기 위한 '기준' 이 바로 '피..

2. 삽입 정렬 삽입 정렬은 앞서 했던 선택 정렬에 비해 구현 난이도는 높지만, 실행 시간 측면에서 더 효율적인 알고리즘이다. 특히 삽입 정렬은 필요할 때만 위치를 바꾸므로 '데이터가 거의 정렬되어 있을 때' 훨씬 효과적이다. 선택 정렬은 현재 데이터의 상태와 상관없이 무조건 모든 원소를 비교하고 위치를 바꾸는 반면 삽입 정렬은 그렇지 않다. 삽입 정렬은 특정한 데이터를 적정한 위치에 삽입한다는 의미에서 삽입 정렬 (Insertion sort)이라고 부른다. 삽입 정렬은 특정한 데이터가 적절한 위치에 들어가기 이전에, 그 앞의 데이터는 이미 정렬되어 있다고 가정한다. 정렬되어 있는 데이터 리스트에서 적절한 위치를 찾은 다음, 그 위치에 삽입된다는 점이 특징이다. 아래와 같이 초기 데이터가 ..

정렬 정렬 (sorting)이란 데이터를 특정한 기준에 따라서 순서대로 나열하는 것을 말한다. 정렬 알고리즘은 이진 탐색 (binary search)의 전처리 과정이기도 하다. 정렬 알고리즘은 선택 정렬, 삽입 정렬, 퀵 정렬, 계수 정렬 등 다양한 알고리즘이 존재하고, 문제에서 요구하는 조건에 따라서 적절한 정렬 알고리즘을 공식처럼 사용해야 한다. 만약 상황에 적절하지 못한 알고리즘을 이용하면 당연히 프로그램은 비효율적으로 동작하고 필요 이상으로 시간을 많이 소요한다. 이제 문제 상황을 가정해 보자. 숫자가 하나씩 적힌 카드가 10장이 있다. 이를 오름 차순으로 정렬해보자. 우리는 보통 카드를 한번 훑고 숫자가 0 ~ 9로 구성된 것을 눈치채고 0에서 9까지 순서대로 나열한다. 이것은 우리도 모르게 데..

🔒 문제1 : 음료수 얼려 먹기 N x M 크기의 얼음 틀이 있다. 구멍이 뚫려 있는 부분은 0, 칸막이가 존재하는 부분은 1로 표시된다. 구멍이 뚫려 있는 부분끼리 상, 하, 좌, 우로 붙어 있는 경우 서로 연결되어 있는 것으로 간주한다. 이때 얼음 틀의 모양이 주어졌을 때 생성되는 총 아이스크림의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 다음의 4 x 5 얼음 틀 예시에서는 아이스크림이 총 3개 생성된다. ⌨ 입력 - 첫 번째 줄에 얼음 틀의 세로 길이 N과 가로 길이 M이 주어진다. (1 = M): continue else: if(graph[nx][ny] == 0 and visited[nx][ny] == 0): queue.append((nx, ny)) visited[nx][ny] = 1 # 답 저장할 ..

BFS (Breadth First Dearch) : BFS는 너비 우선 탐색이라 부르며, 그래프에서 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘이다. 이전 게시글에서 DFS는 최대한 멀리있는 노드를 우선으로 탐색하는 방식으로 동작한다고 했다. BFS의 경우는 반대이다. 가장 가까운 노드를 우선으로 탐색한다. BFS의 구현에서는 선입선출(FIFO) 방식의 queue 자료형을 사용하는 것이 정석이다. 인접한 노드를 반복적으로 큐에 넣도록 알고리즘을 작성하면 자연스럽게 먼저 들어온 것이 먼저 나가게 되어, 가까운 노드부터 탐색을 진행하게 된다. 1. 알고리즘의 정확한 동작 방식 1️⃣ 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 2️⃣ 큐에서 노드를 꺼내 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 ..

DFS (Depth-First Search) : DFS는 깊이 우선 탐색이라 부르며, 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다. 1. 그래프(Graph) 기본 구조 그래프는 노드(node)와 간선(edge)로 표현되며, 이때 노드를 정점(vertex)라 한다. 그래프 탐색이란, 하나의 노드를 시작으로 다수의 노드를 방문하는 것을 말한다. 두 노드가 간선으로 연결되어 있다면 '두 노드는 인접하다(Adjacent)' 라고 한다. 1) 그래프 표현 방식 (1) 인접 행렬 (Adjacency Matrix) 2차원 배열로 그래프의 연결 관계를 표현하는 방식 연결되지 않은 노드 끼리는 무한(infinity)의 비용이라 작성 - 예제 코드 : Adjacency_Matrix.py INF =..