Do it 알고리즘 코딩테스트 파이썬

빅-오메가( Ω(n) ): 최선일 때의 연산 횟수빅-세타( Θ(n) ): 보통일 때의 연산 횟수빅-오( O(n) ): 최악일 때의 연산 횟수코딩테스트에선 빅-오 표기법( O(n) )을 기준으로 수행 시간을 계산하는 것이 좋다.

파이썬에서 나누기는 / 연산자와 // 연산자 두 가지이다/ 연산: 나눗셈을 한 결괏값을 float형으로 출력, 소수점의 결과까지 보여줌// 연산: 나눗셈을 한 결괏값을 int형으로 출력, 몫의 결과만 부여줌% 연산: 나눗셈을 한 후 나눈 나머지 값을 보여줌

입력한 값은 숫자를 입력하더라도 무조건 문자열로 취급한다.정수로 저장하려면 int() 함수를 사용하라.list 함수 안에 문자열을 넣으면 한글자씩 끊어서 리스트를 만든다.

첫 번째 매개변수: 함수두 번째 매개변수: 반복 가능한 자료형(리스트, 튜플 등)함수의 동작: 두 번째 인자인 반복 가능한 자료형을 첫 번째 인자로 들어온 함수에 하나씩 집어 넣어 함수를 수행.=> map(적용시킬 함수, 적용할 값들)이 코드에선 리스트의 값을 int

구간 합은 합 배열을 이용해 시간 복잡도를 더 줄이기 위해 사용하는 특수한 목적의 알고리즘.코딩테스트에서 사용 빈도가 높다!

array.append(x) 형태로 사용새로운 요소(x)를 array 맨 끝에 객체로 추가입력한 값이 반복 가능한 iterable 자료형이더라도 (리스트, ...) 객체로 저장0부터 A-1까지의 정수 범위 반환A부터 B-1까지의 정수 범위 반환A부터 C 숫자만큼의 간격

https://velog.io/@ayoung0073/python-list코드만 봤을 땐 이해 안 가다가 요 링크 보고 이해 완료!특히 다차원 배열 선언 부분 주의하기https://mingrammer.com/underscore-in-python/파이썬에

Si - Sj는 원본 리스트의 j+1 부터 i까지의 구간 합니다.구간 합 배열의 원소를 M으로 나눈 나머지로 업데이트하고Si와 Sj가 같은 (i, j)쌍을 찾으면원본 리스트에서 j+1부터 i까지의 구간 합이 M으로 나누어떨어진다.리스트 A1, 2, 3, 1, 2합 배열

sum > N: sum = sum - start_index; start_index++;sum < N: end_index++; sum = sum + end_index;sum == N: end_index++; sum = sum + end_index; count++;s

시간복잡도: N의 최대 범위가 15,000이므로 O(nlogn)의 시간복잡도인 정렬 알고리즘 사용해도 됨.입력받은 N개의 재룟값을 정렬 -> 양쪽 끝의 위치를 투 포인터로 지정기본형: list.sort()리스트에서만 사용 가능, 기본적으로 오름차순새로 정렬된 리스트 반

N개의 수 중에서 어떤 수가 다른 수 두 개의 합으로 나타낼 수 있다면 그 수를 “좋다(GOOD)”고 한다.N개의 수가 주어지면 그 중에서 좋은 수의 개수는 몇 개인지 출력하라.수를 입력 받아 리스트에 저장한 후 정렬투 포인터 i, j를 배열 A 양 끝에 위치시키고 이

2개의 포인터로 범위를 지정한 다음, 범위(window)를 유지한 채로 이동(sliding)하며 문제 해결시간 복잡도 때문에 정렬을 사용할 수 없다. O(n)의 시간 복잡도로 해결해야함.그래서 슬라이딩 윈도우롤 덱으로 구현하여 정렬 효과를 본다.덱은 큐랑 비슷하게 양

그래프의 시작 노드에서 출발해 탐색할 한 쪽 분기를 정하여 최대 깊이까지 탐색을 마친 후 다른 쪽 분기로 이동하여 다시 탐색을 수행하는 알고리즘깊이 우선 탐색을 응용하여 풀 수 있는 문제는 단절점 찾기, 단절선 찾기, 사이클 찾기, 위상 정렬 등DFS는 한 번 방문한

방향 없는 그래프가 주어졌을 때 연결 요소의 개수를 구하는 프로그램 작성https://fuzzysound.github.io/sys-setrecursionlimit만약 재귀를 사용해서 풀어야 하는 문제라면, 위 코드를 상단에 쓰는 것은 필수. 파이썬의 기본 재귀

그래프를 완전 탐색하는 방법 중 하나시작 노드에서 출발해 시작 노드를 기준으로 가까운 노드를 먼저 방문하면서 탐색하는 알고리즘선입선출 방식으로 탐색하므로 큐를 이용해 구현탐색 시작 노드와 가까운 노드를 우선하여 탐색하므로 목표 노드에 도착하는 경로가 여러 개일 때 최단