알고리즘(이코테)

그래프그래프는 노드(Node)와 간선(Edge)으로 표현되며 이때 노드를 정점(Vertex)이라고도 말한다. 그래프 탐색이란 하나의 노드를 시작으로 다수의 노드를 방문하는 것을 말한다. 또한 두 노드가 간선으로 연결되어 있다면 '두 노드는 인접하다(Adjacent)'라고 표현한다.  프로그래밍에서 그래프는 크게 2가지 방식으로 표현할 수 있다.인접 행렬 (Adjacency Matrix)인접 행렬(Adjacency Matrix)은 2차원 배열로 그래프의 연결 관계를 표현하는 방식이다. 위와 같이 연결된 그래프를 인접 행렬로 표현할 때 파이썬에서는 2차원 리스트로 구현할 수 있다. 이 때 연결이 되어 있지 않은 노드끼리는 무한의 비용이라고 작성한다. 실제 코드에서는 논리적으로 정답이 될 수 없는 큰 값 중에..

탐색탐색(Search): 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정대표적인 탐색 알고리즘 - DFS, BFS DFS와 BFS를 제대로 이해하려면 기본 자료구조인 스택과 큐에 대한 이해가 전재되어야 하므로 사전 학습으로 스택, 큐, 재귀함수를 간단히 알아보자. 자료구조(Data Structure)자료구조(Data Structure): 데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조 스택과 큐의 두 핵심적인 함수삽입(Push): 데이터를 삽입한다. 삭제(Pop): 데이터를 삭제한다. 삽입과 삭제 외에도 오버플로와 언더플로를 고민해야한다.오버플로(OverFlow): 특정한 자료구조가 수용할 수 있는 데이터의 크기를 이미 가득 찬 상태에서 삽입 연산을 수행할 때 발생한다. 즉, 저장 공간을 벗어나 데이터..

구현코딩테스트에서 구현(Implementation)이란 '머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정'이다. 흔히 문제 해결 분야에서 구현 유형의 문제는 '풀이를 떠올리는 것은 쉽지만 소스코드로 옮기기 어려운 문제'를 의미한다. 여기서 구현하기 어려운 문제는.. 알고리즘은 간단한데 코드가 지나치게 길어지는 문제, 특정 소수점 자리까지 출력해야 하는 문제, 문자열이 입력으로 주어졌을 때 한 문자 단위로 끊어서 리스트에 넣어야 하는(파싱을 햐야 하는) 문제 등이다. 대체로 사소한 조건 설정이 많은 문제일수록 코드로 구현하기가 까다롭다. 구현 시 고려해야 할 메모리 제약 사항C/C++, 자바 등에 반해 파이썬에서는 프로그래머가 직접 자료형을 지정할 필요가 없으며 매우 큰 수의 연산 또한 기본으로 지원한다...

그리디 그리디는 '탐욕법'이라고도 불리며, 이름 그대로 어떠한 문제가 있을 때 단순 무식하게, 탐욕적으로 문제를 푸는 알고리즘이다. 여기서 탐욕적이라는 말은 '현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법'을 의미한다. 그리디 알고리즘을 이용하면 매 순간 가장 좋아보이는 것을 선택하며, 현재의 선택이 나중에 미칠 영향에 대해서는 고려하지 않는다.    그리디 알고리즘은 기준에 따라 좋은 것을 선택하는 알고리즘이므로 문제에서 '가장 큰 순서대로', '가장 작은 순서대로'와 같은 기준을 알게 모르게 제시해준다. 대체로 이 기준은 정렬 알고리즘을 사용했을 때 만족시킬 수 있으므로 그리디 알고리즘 문제는 자주 정렬 알고리즘고 짝을 이뤄 출제된다.   Tip! 어떤 코딩 테스트 문제를 만났을 때, 바로 문제 유..