ioh's Development

💡 문제N으로 표현 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42895)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념동적 프로그래밍 (Dynamic Programming): 이 문제는 동적 프로그래밍의 접근 방식을 사용하여 해결됩니다. 동적 프로그래밍은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법론으로, 각 부분 문제의 해결 방법을 저장하고 재활용함으로써 전체 문제를 해결합니다. 이러한 특성을 이용하여 중복 계산을 피하고 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있습니다.최적 부분 구조 (Optimal Substructure): 이 문제는 최적 부분 구조를 가지고 있습니다. 즉, 주어진 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해..

99클럽 코테 스터디 18일차 TIL + 동적 프로그래밍 (DP)📍 오늘의 학습 키워드동적 프로그래밍 (Dynamic Programing)최적 부분 구조 (Optimal Substructure)숫자 조합 계산자료 구조 (Data Structures)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘은 동적 프로그래밍을 활용한 문제를 풀었습니다. 초기에는 문제를 완전 탐색으로 접근했는데, 효율적인 해결 방법을 찾지 못했습니다.🤔 어떻게 해결했는지🔖 참고링크 (https://develop-tracking.tistory.com/84)도움을 받아 동적 프로그래밍을 이용하여 문제를 해결했습니다. 작은 부분 문제들을 해결하여 전체 문제를 효율적으로 해..

99클럽 코테 스터디 17일차 TIL + 그리디 알고리즘📍 오늘의 학습 키워드그리디 알고리즘정렬 알고리즘자료구조탐욕적인 선택 속성과 최적 부분 구조문제 해석 능력📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 그리디 알고리즘과 관련된 문제를 중심으로 공부했습니다. 그리디 알고리즘은 각 단계에서 최적의 선택을 하는 알고리즘으로, 지역적으로는 최적이지만 전체적으로는 최적해를 보장하지 않을 수 있습니다. 이를 이해하고 문제를 해결하기 위해서는 탐욕적인 선택 속성과 최적 부분 구조를 파악해야 합니다.또한, 정렬 알고리즘과 자료구조 역시 그리디 알고리즘을 적용하는 데 중요한 역할을 합니다. 문제를 해결하기 위해서는 주어진 데이터를 적절하게 정렬하고, 필요한 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 자료구조를 선택하고 활..

💡 문제단속카메라(https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42884)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념그리디 알고리즘: 그리디 알고리즘은 각 단계에서 최적의 선택을 하는 알고리즘입니다. 현재의 선택이 지역적으로는 최적이지만, 전체적으로는 최적해를 보장하지 않을 수 있습니다. 따라서 그리디 알고리즘을 적용할 때에는 각 단계에서 최적의 선택을 하여 전체 해답을 찾아내는 과정을 이해하고 적용해야 합니다.정렬 알고리즘: 정렬 알고리즘은 주어진 데이터를 특정한 기준에 따라 정렬하는 알고리즘입니다. 이 문제에서는 차량의 경로를 진입 지점을 기준으로 오름차순으로 정렬해야 합니다. 대표적인 정렬 알고리즘으로는 선택 정렬,..

💡 문제섬연결하기 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42861)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념그래프 이론(Graph Theory):그래프는 정점(Vertex)과 간선(Edge)의 집합으로 이루어진 자료 구조입니다. 각 간선은 두 개의 정점을 연결하며, 방향이 있는 경우와 없는 경우로 나뉩니다.그래프는 방향성과 가중치가 있는 경우와 없는 경우로 구분됩니다. 이 문제에서는 방향성은 고려하지 않으며, 다리의 비용을 가중치로 취급합니다.최소 비용 신장 트리(Minimum Spanning Tree, MST):그래프의 모든 정점을 연결하는 트리 중에서, 간선의 가중치의 합이 최소인 트리를 의미합니다.이 때..

💡 문제네트워크(https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43162)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념그래프 이론그래프는 노드(또는 정점)와 간선으로 이루어진 자료 구조입니다. 노드는 개체나 개념을 나타내고, 간선은 이러한 노드들 간의 관계를 나타냅니다.그래프는 방향성이 있는 유향 그래프와 방향성이 없는 무향 그래프로 나뉩니다.컴퓨터 네트워크 문제에서는 주로 무향 그래프를 다루며, 연결된 노드들의 집합을 찾는 문제로 해석됩니다.그래프 탐색그래프 탐색은 그래프 내의 모든 노드를 방문하는 알고리즘입니다. 대표적으로 DFS와 BFS가 있습니다.DFS(깊이 우선 탐색)는 한 노드에서 시작하여 그래프의 최대 깊이까지 ..

💡 문제단어변환 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43163)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념🤓 문제 풀이🔨 문제 설명두 개의 단어 begin과 target, 그리고 단어의 집합 words가 주어집니다. begin에서 target으로 변환하는 가장 짧은 변환 과정을 찾고자 합니다. 변환 과정은 다음과 같은 규칙을 따릅니다:한 번에 한 개의 알파벳만 바꿀 수 있습니다.변환 과정에서 항상 words에 있는 단어로만 변환할 수 있습니다.예를 들어, begin이 "hit", target이 "cog", words가 ["hot","dot","dog","lot","log","cog"]라면, "hit" -> ..

99클럽 코테 스터디 13일차 TIL + BFS📍 오늘의 학습 키워드BFS (너비 우선 탐색)DFS (깊이 우선 탐색)그래프 탐색 알고리즘최단 경로 문제백트래킹 (Backtracking)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 너비 우선 탐색(BFS)과 깊이 우선 탐색(DFS)에 대해 공부했습니다. BFS는 그래프 탐색 알고리즘 중 한 종류로, 현재 노드와 인접한 모든 노드를 먼저 탐색하는 방식입니다. 이를 통해 최단 경로를 찾거나 특정 상태에 도달하는 데 사용됩니다. 반면에 DFS는 현재 노드의 자식 노드를 먼저 탐색하는 방식으로, 그래프의 모든 노드를 탐색하거나 경로를 찾는 데 사용됩니다.오늘 푼 문제는 BFS를 사용하여 최단 경로를 찾는 문제를 풀었습니다.. 문제 해결을 위해 주어진 조건을 ..

💡 문제아이템 줍기 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/87694)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념이 문제를 해결하려면 주로 그래프 탐색 알고리즘과 2차원 배열을 다루는 방법을 이해해야 합니다. 아래는 문제를 푸는 데 필요한 주요 개념들입니다.1. BFS (Breadth-First Search)BFS는 그래프 또는 트리의 탐색 알고리즘 중 하나로, 너비 우선 탐색이라고도 합니다. BFS는 특정 노드에서 시작하여 인접한 모든 노드를 방문한 후, 방문한 노드를 기준으로 다시 인접한 노드들을 방문하는 방식으로 진행됩니다. BFS의 주요 특징은 다음과 같습니다:최단 경로 탐색: BFS는 최단 경로 문제를 해..

💡 문제여행경로(https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43164)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념1. 그래프 이론그래프: 정점과 간선으로 이루어진 자료구조. 문제에서 공항을 정점, 항공권을 간선으로 볼 수 있습니다.인접 리스트: 각 정점에 대해 인접한 정점들을 리스트로 표현한 자료구조. 이 문제에서는 공항별로 도착 공항 리스트를 관리하기 위해 사용됩니다.2. 탐색 알고리즘깊이 우선 탐색 (DFS (Depth-First Search)):한 정점에서 시작하여 한 방향으로 갈 수 있는 모든 경로를 탐색한 후, 더 이상 갈 곳이 없으면 뒤로 돌아와 다른 경로를 탐색하는 방식. 재귀 호출을 통해 구현됩니다.깊이 ..