CS (19) 썸네일형 리스트형 [Algorithm] LIS (Longest Increasing Subsequence) : 가장 긴 증가 부분 수열 알고리즘 이해하기 LIS (Longest Increasing Subsequence) 알고리즘 이해하기프로그래밍에서 가장 긴 증가 부분 수열(Longest Increasing Subsequence, LIS) 문제는 배열 데이터 분석, 최적화, 또는 게임 개발과 같은 다양한 분야에서 중요한 문제로 자주 등장합니다. 그렇다면, 주어진 배열에서 순서를 유지하며 가장 긴 증가하는 수열을 찾으려면 어떻게 해야 할까요?LIS 알고리즘은 이런 문제를 해결하는 강력한 도구입니다. 특히, 배열 내 숫자들의 증가 패턴을 찾아내고, 이를 효율적으로 계산하는 방법을 제시합니다. 이 글에서는 LIS란 무엇인지, 동적 프로그래밍과 이진 탐색을 활용한 구현 방법, 그리고 실무적 활용 사례까지 자세히 다룹니다.LIS 알고리즘의 개념LIS란 무엇인가요?.. [Algorithm] 세그먼트 트리(Segment Tree) 알고리즘 이해하기 출처: https://www.geeksforgeeks.org/euler-tour-subtree-sum-using-segment-tree/세그먼트 트리(Segment Tree) 알고리즘 이해하기프로그래밍을 하다 보면, 종종 배열의 특정 구간에 대한 정보를 빠르게 처리해야 할 때가 있습니다. 예를 들어, 배열의 특정 구간에 대한 합계를 구하거나, 최소값 또는 최대값을 빠르게 찾아야 하는 경우입니다. 이런 문제를 단순한 방법으로 해결하려면 많은 시간이 걸릴 수 있지만, 이를 더 효율적으로 처리할 수 있는 자료 구조가 바로 세그먼트 트리(Segment Tree)입니다.세그먼트 트리(Segment Tree)란?세그먼트 트리는 배열의 구간 정보를 트리 형태로 저장하는 자료 구조입니다. 이를 사용하면 배열의 특정 범.. [Algorithm] Binary Search - 이진 탐색(이분 탐색) 알고리즘 이해하기 이진 탐색(Binary Search) Algorithm안녕하세요! 오늘은 Python을 사용하여 이진 탐색(Binary Search) 알고리즘을 구현하고, 이 알고리즘의 원리, 장단점, 사용 예시 및 적용 기준 등을 함께 알아보겠습니다. 이진 탐색은 다양한 분야에서 활용할 수 있는 매우 유용한 알고리즘입니다. 그럼 시작해볼까요?이진 탐색 소개이진 탐색은 정렬된 배열이나 리스트에서 특정 값을 찾기 위해 사용되는 효율적인 검색 알고리즘입니다. 탐색 범위를 절반으로 줄여 나가면서 빠르게 값을 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 사전에서 단어를 찾거나 데이터베이스에서 특정 레코드를 검색할 때 이진 탐색이 유용하게 쓰입니다.이진 탐색의 원리이진 탐색은 배열의 중간 요소를 선택하여, 이 값이 찾고자 하는 값과 같은지 .. [Algorithm] Union-Find / DSU(Disjoint-Set Union) 알고리즘 이해하기 Union-Find 알고리즘, 또는 Disjoint-Set Union (DSU) 알고리즘은 효율적으로 서로 겹치지 않는 집합들을 관리하고 병합하는 데이터 구조입니다. 이 알고리즘은 네트워크 연결, 이미지 처리, Kruskal의 최소 신장 트리(MST) 찾기 등에 유용합니다.Union-Find / DSU(Disjoint-Set Union) Algorithm 개요Union-Find 알고리즘은 특정 요소들이 서로 연결되어 있는지 확인하고, 연결되지 않은 요소들을 하나의 그룹으로 병합하는 데 사용됩니다. 이 데이터 구조는 주로 그래프 이론에서 동적 연결성 문제를 해결하는 데 사용됩니다.Union-Find 알고리즘 특징효율성: Union-Find 알고리즘은 각 연산에 대해 거의 상수 시간 복잡도를 가집니다.동적 .. [Algorithm] Dijkstra - 다익스트라 알고리즘 이해하기 안녕하세요! 오늘은 여러분과 함께 다익스트라 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 다익스트라 알고리즘은 그래프 이론에서 매우 중요한 알고리즘 중 하나로, 처음 접하면 다소 복잡해 보일 수 있지만, 차근차근 따라가다 보면 충분히 이해할 수 있습니다. 다익스트라 알고리즘이 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 파이썬으로 어떻게 구현할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.다익스트라 알고리즘 개요다익스트라 알고리즘은 네덜란드의 컴퓨터 과학자 에츠허르 다익스트라(Edsger W. Dijkstra)에 의해 1956년에 고안된 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 하나의 시작 노드에서 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 찾는 방법을 제공합니다. 특히 가중치가 있는 그래프에서 사용되며, 모든 가중치가 양수인 경우에만 적용됩니다.알고리즘.. [Algorithm] 투 포인터(Two Pointer) 알고리즘 이해하기 Two Pointer Algorithm투 포인터 알고리즘은 배열이나 리스트와 같은 데이터 구조에서 두 개의 포인터를 사용하여 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 주로 정렬된 데이터 구조에서 특정 조건을 만족하는 요소를 찾거나, 부분 배열의 합이나 특정 패턴을 찾는 데 사용됩니다. 투 포인터 알고리즘은 시간 복잡도를 줄이는 데 특히 유용하며, 일반적으로 O(n) 시간 복잡도를 가집니다.알고리즘의 작동 원리초기화: 두 개의 포인터를 배열의 시작과 끝에 배치합니다. 이를 통해 배열의 양 끝에서 중앙으로 접근할 수 있습니다. 예를 들어, left 포인터는 배열의 첫 번째 요소를 가리키고, right 포인터는 마지막 요소를 가리킵니다.조건에 따른 이동:두 포인터가 가리키는 요소의 합이 목표 .. [Algorithm/알고리즘] Greedy - 그리디 알고리즘(탐욕법) 이해하기 그리디(Greedy) 알고리즘, 탐욕법그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)은 각 단계에서 최적의 선택을 반복하여 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 매 순간 최선의 선택을 하기 때문에 단기적인 최적화를 목표로 합니다. 그러나 항상 전체 문제에 대한 최적해를 보장하지는 않습니다.그리디 알고리즘의 특징탐욕적 선택 속성(Greedy Choice Property): 각 단계에서 현재 상태에서 최적의 선택을 합니다.최적 부분 구조(Opimal Substructure): 문제의 최적해가 부분 문제의 최적해로 구성될 수 있습니다.그리디 알고리즘의 예1. 동전 거스름돈 문제예를 들어, 1원, 5원, 10원, 50원 동전이 있을 때 63원을 거슬러 주는 문제입니다. 그리디 알고리즘은 가장 큰 단위의.. [Algorithm/알고리즘] Trie - 트라이 자료구조 이해하기 트라이(Trie) 자료구조트라이(Trie) 자료구조는 문자열을 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 고안된 트리 기반 자료구조입니다. 이 글에서는 트라이의 기본 개념부터 동작 원리, 장점, 활용 사례, 예제 코드, 그리고 기본 연산에 관한 예제까지 단계별로 설명하겠습니다.1. 트라이의 기본 개념트라이는 "프리픽스 트리(prefix tree)" 또는 "디지털 트리(digital tree)"라고도 불리며, 주로 문자열의 접두사를 공유하는 구조적 특징을 가지고 있습니다. 각 노드는 하나의 문자를 저장하고, 자식 노드 배열을 통해 다음 문자를 가리킵니다. 트리의 루트 노드는 비어 있으며, 각 노드는 26개의 자식 노드를 가질 수 있습니다(영어 알파벳 기준).2. 트라이의 구조와 동작 원리트라이는 트리 구조를 기반.. 이전 1 2 3 다음
