코딩하는 문과생

완전탐색 (Brute-Force) BP라고 불리는 완전탐색은 말 그대로 모든 경우의 수를 다 해보는 것! 알고리즘을 풀 때 강력한 방식이지만, 시간은 최대로 들어간다. 예를 들어 비밀번호가 4자리이고 숫자로만 이루어져 있다면, 0~9999까지 총 10,000가지의 경우의 수가 발생한다. 만약 한 숫자 당 1초가 걸린다면, 10,000초 = 2.7시간 정도 걸린다. 완전탐색을 풀기 위한 대표적인 4가지 1. for문 사용 2. 순열, 조합 사용 from itertools import permutations per = permutations(['빨','주','노','초'],2) from itertools import combinations com = combinations('1234',2) 3. 재귀함수 사..

점심시간에 도둑이 들어, 일부 학생이 체육복을 도난당했습니다. 다행히 여벌 체육복이 있는 학생이 이들에게 체육복을 빌려주려 합니다. 학생들의 번호는 체격 순으로 매겨져 있어, 바로 앞번호의 학생이나 바로 뒷번호의 학생에게만 체육복을 빌려줄 수 있습니다. 예를 들어, 4번 학생은 3번 학생이나 5번 학생에게만 체육복을 빌려줄 수 있습니다. 체육복이 없으면 수업을 들을 수 없기 때문에 체육복을 적절히 빌려 최대한 많은 학생이 체육수업을 들어야 합니다. 전체 학생의 수 n, 체육복을 도난당한 학생들의 번호가 담긴 배열 lost, 여벌의 체육복을 가져온 학생들의 번호가 담긴 배열 reserve가 매개변수로 주어질 때, 체육수업을 들을 수 있는 학생의 최댓값을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세..

리스트끼리 '차'는 collections 모듈의 Counter객체를 통해 가능하다. 결과는 딕셔너리다. 집합은 차집합 연산이 기본적으로 제공된다. import collections as col a=[1,2,3,4,5] b=[2,3,5] print(col.Counter(a)-col.Counter(b)) #Counter({1: 1, 4: 1}) ######################################3 c={'a', 'b', 'c', 'd'} d={'a', 'c'} print(c-d) #{'d', 'b'}

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)이란, 최적해를 구하는 데 사용되는 근사적인 방법으로 여러 경우 중 하나를 결정해야할 때마다 그 '순간'에 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 방식으로 최종적인 해답에 도달하는 최적화 방법이다. '순간'은 Local하게는 최적이지만, 그 선택을 계속 수집하여 Global하게 해답을 만들었다고 해서 그 결과가 반드시 최적이라는 보장은 없다. Greedy 알고리즘이 잘 동작하기 위해서? - Optimal Substructure(최적 부분 구조) : 부분 문제를 최적화하는 것이 곧 전체를 최적화하는 것이다. - Greedy Chocie Property(탐욕적 선택 속성) :각 단계에서의 탐욕스런 선택이 최종 답을 구하기 위한 최적의 선택 이 두가지 속성을 만족하..