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💡 문제도둑질 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42897)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념🤓 문제 풀이🔨 문제 설명도둑이 동그랗게 배치된 집들에서 훔칠 수 있는 돈의 최댓값을 구하는 문제입니다. 이 문제는 동적 계획법(Dynamic Programming, DP)을 사용하여 해결할 수 있습니다.원형으로 배치된 집들을 보면 집들이 원형으로 배치되어 있으므로 첫 번째 집과 마지막 집이 연결되어 있다. 즉 즉, 첫 번째 집과 마지막 집은 동시에 털 수 없습니다인접한 두 집을 털면 경보가 울림에서 인접한 두 집을 동시에 털 수 없으므로, 선택한 집이 연속되지 않도록 해야 합니다.🔨 접근 방법집들이 원..

99클럽 코테 스터디 21일차 TIL + 동적계획법 (3)📍 오늘의 학습 키워드동적 계획법 (Dynamic Programming)📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘의 문제는 원형으로 배치된 집들에서 도둑이 훔칠 수 있는 돈의 최댓값을 구하는 것이었다. 첫 번째 집과 마지막 집이 연결되어 있어 인접한 두 집을 동시에 털 수 없는 제약 조건이 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 동적 계획법을 사용하기로 했다.🤔 어떻게 해결했는지🔖 참고링크 (https://develop-tracking.tistory.com/90)문제를 두 가지 경우로 나누어 해결했다첫 번째 집을 터는 경우.첫 번째 집을 털지 않는 경우. 각 경우에 대해 DP 배열을 정의하고 최댓값을 계산한 후, 두 결..

💡 문제사칙연산 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1843)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념공간 복잡도와 시간 복잡도공간 복잡도: 알고리즘이 실행되는 동안 필요한 메모리 공간의 양을 의미합니다. 주로 데이터 구조의 크기에 따라 결정됩니다.시간 복잡도: 알고리즘이 실행되는 동안 소요되는 시간의 양을 의미합니다. 주로 입력 크기에 따라 결정됩니다.동적 계획법(Dynamic Programming)작은 부분 문제로 나누어 해결하고, 이를 통해 전체 문제를 해결하는 방법론입니다.중복되는 부분 문제를 효율적으로 해결하기 위해 메모이제이션 기법을 사용합니다.재귀적이거나 반복적인 방법으로 구현할 수 있습니다.메모..

99클럽 코테 스터디 20일차 TIL + 동적계획법📍 오늘의 학습 키워드동적 계획법(Dynamic Programming)메모이제이션(Memoization)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘은 동적 계획법과 메모이제이션에 대해 학습했습니다. 문제 해결 과정에서 주어진 문제를 작은 부분 문제로 나누고, 이를 해결하는 방법을 익혔습니다.실패한 이유는 초기에 사용한 코드가 올바르지 않았기 때문입니다. 초기 코드에서는 모든 연산자의 경우의 수를 탐색하면서 최댓값을 계산했지만, 중복 계산이 많이 일어나고 효율성이 낮았습니다.🤔 어떻게 해결했는지🔖 참고링크 (https://develop-tracking.tistory.com/88)문제를 ..

💡 문제정수 삼각형 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43105)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념최적 부분 구조 (Optimal Substructure):큰 문제를 작은 문제로 쪼갤 수 있고, 작은 문제의 최적해를 이용하여 큰 문제의 최적해를 구할 수 있는 구조입니다.동적 프로그래밍은 이러한 최적 부분 구조를 활용하여 문제를 해결합니다.중복되는 부분 문제 (Overlapping Subproblems):동적 프로그래밍에서는 같은 문제를 반복해서 해결해야 할 때가 있습니다.이때 중복되는 계산을 피하기 위해 이미 계산한 값을 저장하고 재활용합니다.동적 프로그래밍의 효율성은 이 중복되는 부분 문제를 최소화..

99클럽 코테 스터디 19일차 TIL + 동적 프로그래밍 (DP) 2📍 오늘의 학습 키워드동적 프로그래밍📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기동적 프로그래밍은 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위한 알고리즘 기법 중 하나입니다. 이를 위해 몇 가지 주요 개념을 이해해야 합니다.최적 부분 구조 (Optimal Substructure): 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있고, 작은 문제의 최적해를 이용하여 큰 문제의 최적해를 구할 수 있는 구조입니다.중복되는 부분 문제 (Overlapping Subproblems): 동적 프로그래밍에서는 같은 문제를 반복해서 해결해야 할 때가 있습니다. 중복되는 계산을 피하기 위해 이미 계산한 값을 저장하고 재활용합니다.메모이제이션 (Memoization): 이미 계산한..

💡 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,..