Coding Test & Algorithm

코테를 풀어보기 시작했다! 최소공배수 구하기를 수학 문제 푸는거로는 너무 쉽게 했었는데 이렇게 코드로 짜려니까 너무너무 어려웠다...내가 우선 문제를 읽고 생각한 내용들 \- list : 672 672 672 672 224 224 224 168 168 168 168 9

[2020 카카오 인턴십] 키패드 누르기 > ### 문제 요약 엄지손가락은 상하좌우 4가지 방향으로만 이동할 수 있으며 키패드 이동 한 칸은 거리로 1에 해당합니다. 왼쪽 열의 3개의 숫자 1, 4, 7을 입력할 때는 왼손 엄지손가락을 사용합니다. 오른쪽 열의 3개

⇒ 참여한 선수들의 이름이 담긴 배열 participant와 완주한 선수들의 이름이 담긴 배열 completion이 주어질 때, 완주하지 못한 선수의 이름을 returnparticipant : 참여 선수들completion : 완주한 선수한 명을 제외하고는 모두 완주를

정해진 예산이 있고 부서별로 신청한 금액을 지원해 줄 수 있다.신청받은 금액보다 적게는 지원할 수 없다. Ex. 3원을 신청했는데 2원을 지원해주는 건 불가능.최대한 많은 부서에게 지원을 해주려고 한다.d는 부서별로 신청한 금액이 들어있는 배열이며, 길이(전체 부서의

오늘 풀이해 볼 문제는 프로그래머스에 있는 레벨2 가장 큰 수라는 문제이다.프로그래머스 - 가장 큰 수문제 설명은 간략하게 아래와 같다이 문제를 보고 제일 먼저 떠오른 풀이 방법은 순열을 이용하는 방법이었다.그 이유는 주어지는 숫자 배열을 이용해 가장 큰 수를 출력하는

요즘 백준 단계별로 문제풀기 문제를 풀고 있다.지금 풀고 있는 단계는 약수, 배수, 소수를 다루는 단계를 풀고 있는데 소수를 활용한 문제를 풀다보니 에라토스테네스의 체를 사용하는 문제를 많이 볼 수 있었다.간단하게 소수를 구하는 문제를 풀 때는 소수 판별 함수를 작성해

파이썬의 기본 자료구조에 대해 알아보고자 한다. 오늘 포스팅에서 다룰 내용은 스택과 큐의 정말 기본적인 기초 내용과 백준 기본 자료구조 문제를 통해서 스택과 큐를 구현한 예제를 살펴볼 것이다 ! 💡 Stack 첫 번째로 스택에 대해서 알아보자. 스택이란 데이터를

오늘 포스팅에서는 트리에 대해 공부하기 전에 이해를 돕고자 링크드 리스트에 대해서 먼저 알아보려고 한다. Linked List ❓ 연결 리스트(Linked List)란 배열과 다르게 노드(node)를 사용해 엘리먼트와 엘리먼트 간의 연결(link)을 이용해 리스트를

기존에 알고리즘 과목을 수강도 했었고 무지한 건 아니지만 알고리즘의 기초부터 찬찬히 다시 시작을 해보려고 한다. 사용할 언어는 Python이다. 간단한 예제코드를 살펴보자 아래의 코드는 세 개의 정수를 입력받고 그 중 최대값을 구하는 예제이다. 위의 코드에서 최대값

요즘 풀고있는 스텝은 Queue이다!그 중에서도 오늘은 백준의 회전하는 큐라는 문제를 풀다가 알게 된 내용을 정리해보려고 한다.\[백준 1012] 회전하는 큐문제를 풀기 위한 방법을 생각하는 건 어렵지 않았다.내가 생각한 방법 1\. 찾고자 하는 원소를 처음 갖는 큐의

💡 문제 설명 🏅 난이도 골드5 > R: 배열에 있는 수의 순서를 뒤집는 명령 D: 첫 번째 수를 버리는 명령 (빈 배열에서 사용하면 에러) 🛠 처음 풀이 방법 테스트 케이스, 수행할 함수들, 수의 개수와 숫자 리스트를 deque 로 입력받는다. 수행할

N개의 서로 다른 양의 정수가 저장된 배열 A가 있다.병합정렬로 배열 A를 오름차순 정렬할 경우 배열 A에 K번째 저장되는 수를 구한다.배열의 길이가 K보다 작으면 -1을 출력한다.병합정렬 의사코드입력/출력병합 정렬은 분할 정복 기법과 재귀 알고리즘을 이용한 정렬 알고

백트래킹이란 현재 상태에서 가능한 모든 경로를 따라 들어가 탐색하는 방법이다.원하는 값이 아닐 경우 더 이상 탐색을 진행하지 않고 전 단계로 back해서 돌아가는 방법으로 이름 그대로 backtracking 알고리즘이다.두 알고리즘 모두 탐색 알고리즘이라는 점에서는 동

다이나믹 프로그래밍(dp)알고리즘은 간단하게는 필요한 계산 값을 저장해두었다가 재사용하는 알고리즘이다.어떤 큰 문제를 풀 때 여러개의 작은 문제로 나눠서 해결하고 그 결과를 저장해 놓은 후 이 결과값들을 문제 풀 때 사용하는 방법이다. 즉, 작은 문제들로 나눠서 풀 때

누적합 단계의 백준 문제들을 풀기 시작했다.별로 어렵지 않게 풀었는데 시간초과가 발생해서 좀 찾아보니 누적합과 부분합을 구하는 알고리즘이 따로 있는 걸 알게 되었다. 누적합과 부분합을 구하는 알고리즘이 존재하는 지는 이번에 처음 알았다..!먼저 누적합에 대해서 알아보고

오늘 알아볼 알고리즘은 LRU 알고리즘이다.문제에서 LRU알고리즘에 대한 언급은 있었으나 설명이 나와있지 않아 처음으로 알아보게 되었다.💡 참고 문제\[프로그래머스] 캐시알고리즘에 대해서 숙지만 하고 있다면 코드를 작성하는 것은 어렵지 않게 할 수 있으므로 오늘 포스

최대한 코테 공부를 꾸준히 하려고 했으나 연말연초에 짧게 인턴을 하면서 또 코테에 소올해졌다.파이썬으로 알고리즘에 대한 기초를 다지고 자바스크립트로 전향한지는 좀 됬다.요즘 공채시즌과 더불어 잡힌 코테가 몇 개 있어서 다시 꾸준히 코테를 공부해보고자.. 오늘 푼 문제를