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[Algorithm] 계수 정렬 계수 정렬 알고리즘은 특정한 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠른 정렬 알고리즘이다. 데이터의 계수가 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, 계수 정렬은 '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 사용할 수 있다. 계수 정렬이 이러한 특징을 가지는 이유는, 계수 정렬을 이용할 때는 '모든 범위..
[Algorithm] 퀵 정렬 퀵 정렬은 정렬 알고리즘 중에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 퀵 정렬과 비교할 만큼 빠른 알고리즘으로는 병합 정렬이 있다. 이 두 알고리즘은 대부분의 프로그래밍 언어에서 정렬 라이브러리의 근간이 되는 알고리즘이기도 하다. 퀵 정렬은 기준을 설정한 다음 큰 수와 작은 수를 교환한 후 리스트를 반으로 나누는 방식으로 동작한다. 퀵 정렬에서는 피벗(Pivot)이 사용된다. 큰 숫자와 작은 숫자를 교환할 때, 교환하기 위한 기준을 바로 피벗이라고 표현한다. 퀵 정렬을 수행하기 전에는 피벗을 어떻게 설정할 것인지 미리 명시해야 한다. 피벗을 설정하고 리스트를 분할하는 방법에 따라서 여러 가지 방식으로 퀵 정렬을 구분하는데, 여기서는 가장 대표적인 분할 방식인 '호어 분할 방식' 을 기준으로 퀵 정렬을 설명하겠..
[Algorithm] 삽입 정렬 삽입 정렬은 선택 정렬에 비해 구현 난이도가 높은 편이지만 선택 정렬에 비해 실행 시간 측면에서 더 효율적인 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 특히 삽입 정렬은 필요할 때만 위치를 바꾸므로 '데이터가 거의 정렬 되어 있을 때' 훨씬 효율적이다, 선택정렬은 현재 데이터의 상태와 상관없이 무조건 모든 원소를 비교하고 위치를 바꾸는 반면 삽입 정렬은 그렇지 않다. 삽입 정렬은 특정한 데이터를 적절한 위치에 '삽입'한다는 의미에서 삽입 정렬이라고 부른다. 더불어 삽입 정렬은 특정한 데이터가 적절한 위치에 들어가기 이전에, 그 앞까지의 데이터는 이미 정렬되어 있다고 가정한다. 정렬되어 있는 데이터 리스트에서 적절한 위치를 찾은 뒤에, 그 위치에 삽입된다는 점이 특징이다. 다음과 같은 예제를 생각해보자. 특정한 데이터..
[Python] 순열, 중복순열, 조합 구현하기 (no itertools) 파이썬에는 자체적으로 내장된 itertools 패키지의 combinations 모듈과 permutations 모듈을 이용해 간단히 순열과 조합을 구할 수 있다. 그러나 우리는 이러한 모듈을 이용하지 않고 직접 구현을 해보자. #순열입력 예시3 21 2 3출력 예시[[1, 2], [1, 3], [2, 1], [2, 3], [3, 1], [3, 2]]Solution n, r = map(int, input().split())graph = list(map(int, input().split()))def perm(arr, r): result = [] if r == 1: for i in arr: result.append([i]) elif r > 1: for..
[Algorithm] 선택 정렬 선택 정렬은 데이터가 무작위로 여러 개 있을 때, 이 중에서 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그 다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두 번째 데이터와 바꾸는 과정을 반복하는 것이다. 예제를 통해 자세한 동작 원리를 알아보자. 이처럼 선택 정렬은 가장 작은 데이터를 앞으로 보내는 과정을 N - 1번 반복하면 정렬이 완료된다. 외부의 루프를 (N-1)번 도는 동안, 각 자리에 와야하는 최댓값을 구하기 위하여 N-1, N-2, N-3, ... , 1번의 비교연산을 수행한다. 따라서, T(n) = (n-1)+(n-2)+(n-3)+...+1 = (n-1)*n/2 시간복잡도는O(n) = n^2 이다. 파이썬으로 소스코드를 작성해보면 다음과 같다. array [7,5,9,0,3,1,6,2,4..
[Algorithm] 미로 탈출 문제 N x M 크기의 직사각형 형태의 미로에 여러 마리의 괴물이 있어 이를 피해 탈출해야 한다. 현재 위치는 (1, 1)이고 미로의 출구는 (N,M)의 위치에 존재하며 한 번에 한 칸씩 이동할 수 있다. 괴물이 있는 부분은 0으로, 괴물이 없는 부분은 1로 표시되어 있다. 미로는 반드시 탈출할 수 있는 형태로 제시된다. 탈출하기 위해 움직여야 하는 최소 칸의 개수를 구하라. 칸을 셀 때는 시작 칸과 마지막 칸을 모두 포함해서 계산한다. 입력 첫째 줄에 두 정수 N, M(4 = m: continue # 벽인 경우 무시 if graph[nx][ny] == 0: continue # 해당 노드를 처음 방문하는 경우에만 최단 거리 기록 if graph[nx][ny] == 1: graph[nx][ny] = gra..
[Algorithm] 음료수 얼려먹기 문제 N × 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 작성하라. 다음의 4 × 5 얼음 틀 예시에서는 아이스크림이 총 3개가 생성된다 입력 조건 첫 번째 줄에 얼음 틀의 세로 길이 N과 가로 길이 M이 주어진다. (1
[Algorithm] BFS BFS는 너비 우선 탐색 알고리즘이다. 쉽게 말해 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘이다. DFS는 최대한 멀리 있는 노드를 우선으로 탐색하는 방식으로 동작한다고 했는데, BFS는 그 반대다. BFS 구현에서는 선입선출 방식인 큐 자료구조를 이용하는 것이 정석이다. 인접한 노드를 반복적으로 큐에 넣도록 알고리즘을 작성하면 자연스럽게 먼저 들어온 것이 먼저 나가게 되어, 가까운 노드부터 탐색을 진행하게 된다. BFS의 정확한 동작 방식은 다음과 같다. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 큐에서 노드를 꺼내 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 2번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복한다. 다음과 같은 그래프를 생각해보자. BFS..

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