Twinparadox Factory

깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색에 대해 간단하게 비교하여 정리하고자 한다. 두 알고리즘은 생각보다 알고리즘 문제 풀이에서 많이 볼 수 있고, 각각의 응용 방식을 통해 나오는 코딩 테스트 문제가 많기 때문에 참고해두는 것이 좋고, 기본적인 구현 방식은 알고 접근하는 것이 좋다. 기본적인 구현 코드는 백준 온라인 저지의 1260번 DFS와 BFS 을 구현하는 코드이다. DFS(Depth-First Search) Stack으로 구현할 수 있고, 함수 호출도 Stack처럼 이뤄지기 때문에 대부분 재귀 함수로 구현된 코드들이 많다. DFS는 미로 찾기로 치면, 막히는 곳까지 계속 파고 드는 Leaf-wise한 방식이다. 분기점이 나오면 길 하나를 선택하고 더 이상 진행하지 못하는 시점까지 진행한다고 보면 이해하..

시간 제한 : 1초메모리 제한 : 128MB 입력첫째 줄에는 할머니가 넘어온 날 D (3≤D≤30)와 그 날 호랑이에게 준 떡의 개수 K (10≤K≤100,000)가 하나의 빈칸을 사이에 두고 주어진다. 출력첫줄에 첫 날에 준 떡의 개수 A를 출력하고 그 다음 둘째 줄에는 둘째 날에 준 떡의 개수 B를 출력한다. 이 문제에서 주어진 D, K에 대해서는 항상 정수 A, B (1≤A≤B)가 존재한다. 소스코드 #include using namespace std; int main(void) { int first[31] = { 0, 1, 0, }, second[30] = { 0, 0, 1, }; int day, rc; int d1=1, d2=1; int i, j; cin >> day >> rc; for (i =..

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..

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..

Algorithm] Quick Select(K번째 숫자 탐색) 정렬되지 않은 숫자들을 입력 받고 K번째로 작은 숫자를 찾는 방법을 떠올리자면,가장 먼저 떠오르는 것이 정렬한 후에 바로 접근하는 것을 생각해볼 수 있다. 통상 퀵 정렬이나 합병 정렬을 통해서 정렬을 수행하면 시간 복잡도가 O(nlogn)이고,이후 탐색에서의 시간 복잡도는 O(1)로 결과적으로 O(nlogn)의 시간 복잡도를 예상해볼 수 있다.이보다 좀 더 효율적인 것을 찾아볼 수는 없을까? 정렬 중에서 가장 빠른 성능을 보이는, 퀵정렬을 한 번 살펴볼 필요가 있다.퀵정렬은 피봇(pivot)을 선정하여 피봇을 기준으로 분할한 정보를 또 다시 피봇으로 나누는분할 정복 과정을 통해서 정렬을 이루는 방법이다. 여기서 이 피봇에 주목할 필요가 있다...