Algorithm

입력받은 배열을 사용하여 가장 큰 수를 만드는 문제이다.1\. N개의 자연수를 가진 배열은 정렬되어있지 않고2\. 총 M번 더할 수 있으며3\. 하나의 인덱스 당 K번 초과하여 더할 수 없다.첫째 줄에 N(2 <= N <= 1,000), M(2 <= M

어떤 공식이 있다기 보다는 말 그대로 "구현"에 초점을 두는 것이다.아이디어를 떠올리기는 쉽지만 막상 구현하려면 코드가 길어진다거나 하는 문제들!보통 N x M 칸을 주고 상,하,좌,우로 움직이는 시뮬레이션 문제 또는00시 00분 00초 단위의 시간 계산같은 완전탐색으

깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)과 너비 우선 탐색(Breadth-First Search, BFS)은 두 가지 널리 쓰이는 그래프 탐색 알고리즘이다.그래프 탐색의 목적은 그래프 내에서 목표 노드를 찾는 것이다. 이 두가지 모두 사용이 가능한

이코테 책에서는 python의 sort함수를 사용하여 비교적 문제 난이도가 낮았다.따라서 조금 더 알찬 스터디를 위해 선택, 삽입, 퀵, 계수 정렬을 이용하여 문제를 풀어보기로 했다.N개의 원소로 이뤄진 두 배열 A, B가 있다. 최대 K번의 바꿔치기 연산을 할 수 있

현재 데이터를 적절한 위치에 삽입하는 정렬이다.자신보다 왼쪽에 있는 데이터는 정렬되어있다고 가정한다.안정성 : Stable Sort \- 비교대상의 원소가 새로운 원소보다 큰 경우에만 움직이므로 동일한 값의 위치는 변하지 않는다.제자리성 : In-place \- 기

기준(pivot)을 설정하고,그 기준보다 큰지 작은지 판별하여 위치를 바꾸는 분할 정복 알고리즘이다.분할 방법이 여러가지 존재하기 때문에 반드시 먼저 명시해야한다.이번엔 첫번째 데이터를 기준으로 정하는 호어 분할(Hoare Partition)로 설정하여 진행해보자.손으

가장 작은 데이터와 큰 데이터를 모두 담을 수 있는 빈 배열을 생성한 후,각 데이터에 맞는 인덱스에 몇개나 있는지 Count하여 새로운 배열을 만드는 정렬이다.안정성 : Stable Sort \- 각 원소끼리 비교하지 않기 때문에 안정성을 가진다.제자리성 : In-p

이번엔 이진탐색 챕터를 공부하기로 했다.4명 중 2명씩 나누어 2번 3번 실전 문제를 풀기로 했다.나는 3번 문제에 당첨되어 파라메트릭 서치에 대해 배우게 됐다!이진탐색이란 이미 정렬되어있는 데이터 안에서 특정 값을 찾아내기 위해 반으로 나눠가며 찾는 탐색 알고리즘이다