Twinparadox Factory

힙(혹은 히프)은 최솟값(또는 최댓값)을 빠른 시간에 접근하게 만들어진 자료구조로, 최댓값을 접근하려면 최대힙을, 최솟값을 접근하려면 최소힙을 사용한다. 두 힙은 대칭적인 관계를 갖고 있기 때문에, 하나를 이해하면 다른 힙은 쉽게 이해할 수 있다. 힙에 대해 정확히 모르는 사람들을 위해서 이해를 돕기 위한 그림과 힙의 조건에 대해서 이야기를 잠깐 하겠다. 힙은 위 그림처럼, 각 노드의 값이 자식 노드들의 값보다 크거나 작은(클 경우 최대힙, 작을 경우 최소힙) 완전이진트리를 뜻한다. 거의 대부분이 정렬 파트를 다루면서 힙 정렬을 통해 이 구조에 대해서 아는 경우가 대부분이다. 오늘은 힙이 어떤 식으로 생겼는지 보는 것보다는, 힙 자료구조를 구성하는데 요구되는 시간복잡도가 O(n)인 것에 대해서 이야기를 ..

알고리즘 문제를 풀면서 접했던 문제 중 하나로 순서가 정해지지 않은(정렬되지 않은) 방대한 데이터를 입력 받아 특정 구간에서의 최솟값을 구하는 문제가 있었다. 하나씩 모두 비교하는 방법을 사용하는 건 구현은 간단하지만, 전체 구간에 대한 최솟값을 구하는 경우 O(N)의 시간 복잡도를 갖게 되고, 거기에 이러한 쿼리가 최대 M회 실시된다고 하면 O(NM)이며, 쿼리가 N에 근접하는 문제의 경우 O(N^2)의 시간 복잡도로 실행 시간 초과가 발생할 수 있다. 구간별 최솟값을 구해두고 쿼리에 대응하는 방법을 고안해도, 최초 구성 단계에서의 시간 복잡도의 문제가 있고, 내용을 바꾸는 쿼리가 존재한다면 재구성하는 과정에서 시간 투자가 필요하기 때문에, 아무래도 기존의 단순 비교 방식을 이용한 구간 내 최솟값 산출..

대부분의 문제는 테스트 케이스를 입력 받고 그 케이스에 따른 입력값을 받거나,테스트 케이스의 수를 제한하지 않는다고 하더라도 종료를 뜻하는 입력 값을 받는 경우가 대부분이다.그러다 간혹 테스트 케이스의 입력도 없고, 종료 조건도 명시되어 있지 않은 문제들이 있는데EOF의 개념이 없는 사람들은 간단한 문제(심지어 a+b)임에도 풀지 못하는 경우가 있다. 아래 문제는 테스트 케이스 개수나, 프로그램을 종료하는 특별한 입력값을 요구하지 않는다.EOF를 입력받을 때 프로그램을 종료하는데, C와 C++에서 이 EOF는 아래와 같이 처리할 수 있다. https://www.acmicpc.net/problem/10951 while(cin>>a>>b) while(scanf("%d %d",&a,&b)!=EOF)

hidden : 사용자에게 보이지 않으나, 서버로 넘겨지는 값 가지는 필드- 예를 들어 회원가입 폼에서 사용자가 입력하지 않아도 되는 정보를 서버로 넘길 때 사용하는 폼- name 속성으로 필드 이름 지정, value 속성으로 서버로 넘김 text : 텍스트 상자, 한 줄 입력- ID, 이름, 주소 등 텍스트 입력 시 주로 사용- name(필드 이름), size(필드 길이), value(필드 부분에 표시될 내용), maxlength(최대 문자 개수)이름 search : 검색 상자 삽입- HTML5에서 추가된 별도 속성 url : URL 입력 필드 삽입- HTML5에서 요소가 분화함. password : password 입력 필드 삽입- value 속성이 없는 것을 제외하고 일반 텍스트 필드와 동일비밀번호

시그널발생 조건SIGINT인터럽트키(Ctrl+c)를 입력했을 때 발생SIGKILL강제 종료 시그널, 프로세스에서 이 시그널을 무시하거나 블록 불가SIGIO비동기 입출력이 발생했을 때 전달SIGPIPE파이프 통신에서 수신 프로세스가 종료했을 때, 송신 프로세스가 파이프에 write하면 발생SIGCHLD프로세스가 종료되거나 취소될 때 부모 프로세스에 전달SIGPWR전원의 중단 및 재시작 시, init 프로세스로 전달SIGTSTP사용자가 키보드에서 중지키(Ctrl+z)를 입력했을 때 발생SIGSYS잘못된 시스템 호출 시 발생SIGURG대역 외 데이터를 수신 시 발생SIGHUP터미널과 연결이 끊어졌을 때 세션 리더에게 발송SIGUSR1사용자가 임의의 목적으로 사용 가능SIGUSR2SIGQUIT종료키(Ctrl+/..

이전 포스팅에서도 말했다시피, 일반적인 재귀 방법을 사용하는 건 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 메모화재귀는 동적계획법을 재귀적으로 사용하는 것으로 동적계획법의 일종으로한 번 계산이 진행된 것은 추가로 진행하지 않는 것을 목표로 하기 때문에깊이 우선 탐색을 응용해 (1,1)에 하위에서 생성된 계산값을 미리 작성해두어만일 다시 접근이 이뤄지면 그 값을 반환시키는 것을 말한다. 깊이 우선 탐색을 통해서 일반적인 재귀 방법으로 접근했을 때 중복되는 작업들을 많이 걸러낼 수 있어서제한 시간 초과라는 문제를 극복할 수 있다. const int h = 5, w = 4; int Memo_recursion[h + 1][w + 1]; int dfs(int nowh, int noww) { if (nowh > h..

B A 아마 고교시절 순열조합 부분에서 자주 접하는 문제 중 하나로,A 지점에서 B 지점으로 갈 때 최단거리의 경우의 수가 얼마나 되는지 구하는 것이 목표인 문제다. 깊이우선탐색을 사용할 때, 모든 기점마다 경로를 선택해야 하고 이 경우 30번정도 그런 과정이 필요하다.따라서 Big O는 O(2^(w+h))가 되어 2^30인데 10억이 넘어가는 수치가 된다.연산 시간이 오래 걸려 썩 좋은 방법이 아니다. 우리는 이 문제를 고교시절 기계적으로 푸는 방법을 터득한 바 있다.바로 이항정리에 근거한 조합을 이용하는 방법이고9C4=126이라는 정답에 빠르게 근접할 수 있다.Big O 또한 O(w+h)로 계산량도 적어 매우 효율적으로 보인다.그러나, 이는 모든 지점을 통과할 수 있을 때나 가능하다는 제한적인 케이스..

입력 받은 배열을 O(n)으로 히프 트리 구조로 생성할 수 있지만, 여기서는 일단 O(nlogn)으로 진행되는 히프트리 구성을 실시했다. (이 부분에 대해서는 차후 포스팅할 생각) 최대 히프트리를 구현했고, 최대 히프트리를 바탕으로 오름차순 정렬을 하는 코드다. 내림차순 정렬을 보고 싶다면, list 배열에 넣는 인덱스 순서만 바꿔주면 되고 공부 삼아 최소 히프트리를 구현하는 것도 나쁘지 않을 것이다. 숙련자가 보기에는 이 소스는 잘 짜여진 소스는 아니라는 것을 말해주고 싶다. 처음 자료구조를 배우던 시절 구조에 대해서만 깨우치고 만든 소스라서, 불필요한 메모리 할당도 있고 히프 트리 구성에서 시간 복잡도 손실을 보기는 하지만, 히프트리를 바탕으로 힙정렬(혹은 히프정렬)을 구현하는 것까지는 문제되지 않아..

커뮤니티, 쇼핑몰 같은 웹 사이트에서 회원가입을 하게 되면비밀번호를 확인하는 경우가 있다.자바스크립트를 활용하면 이를 간단하게 해결할 수 있다. 'password'와, 'pass1'을 입력한 상태. 두 칸 모두 'password'를 입력한 상태. 1234567891011121314151617181920function isSame() { var pw = document.twin.wUserPW.value; var confirmPW = document.twin.wUserPWConfirm.value; if (pw.length 16) { window.alert('비밀번호는 6글자 이상, 16글자 이하만 이용 가능합니다.'); document.getElementById('pw').value=document.getE..

https://www.acmicpc.net/problem/7576 철수의 토마토 농장에서는 토마토를 보관하는 큰 창고를 가지고 있다. 토마토는 아래의 그림과 같이 격자 모양 상자의 칸에 하나씩 넣어서 창고에 보관한다. 창고에 보관되는 토마토들 중에는 잘 익은 것도 있지만, 아직 익지 않은 토마토들도 있을 수 있다. 보관 후 하루가 지나면, 익은 토마토들의 인접한 곳에 있는 익지 않은 토마토들은 익은 토마토의 영향을 받아 익게 된다. 하나의 토마토의 인접한 곳은 왼쪽, 오른쪽, 앞, 뒤 네 방향에 있는 토마토를 의미한다. 대각선 방향에 있는 토마토들에게는 영향을 주지 못하며, 토마토가 혼자 저절로 익는 경우는 없다고 가정한다. 철수는 창고에 보관된 토마토들이 며칠이 지나면 다 익게 되는지, 그 최소 일수를..