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💡 문제h-index-ii (https://leetcode.com/problems/h-index-ii/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념1. 배열 (Array)배열은 동일한 데이터 타입의 요소들이 연속적으로 저장된 자료구조입니다. 각 요소는 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다. 배열의 주요 특성은 다음과 같습니다:고정된 크기: 배열은 선언 시 크기가 정해지며, 후에 크기를 변경할 수 없습니다.인덱스: 각 요소는 인덱스를 가지며, 인덱스는 0부터 시작합니다.연속적인 메모리 배치: 배열의 요소들은 메모리에 연속적으로 저장됩니다.빠른 접근: 인덱스를 사용하여 O(1) 시간복잡도로 요소에 접근할 수 있습니다.2. 정렬된 배열 (Sorted Array)정렬..

💡 문제Find-if-path-exists-in-graph (https://leetcode.com/problems/find-if-path-exists-in-graph/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념🤓 문제 풀이🔨 문제 설명주어진 양방향 그래프에서 n개의 정점이 있습니다. 각 정점은 0부터 n-1까지 번호가 매겨져 있으며, edges라는 2차원 정수 배열로 간선들이 표현됩니다. 여기서 각 edges[i] = [ui, vi]는 정점 ui와 vi 사이에 양방향 간선이 존재함을 나타냅니다. 모든 간선은 두 정점을 최대 한 번 연결하며, 자기 자신에 대한 간선은 없습니다.우리의 목표는 source에서 시작하여 destination으로 가는 유효한 ..

💡 문제방의 개수 (https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49190)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념그래프 이론: 문제는 좌표 평면에서 주어진 방향에 따라 이동하며 그래프를 형성하는 것으로 볼 수 있습니다. 각 좌표는 정점을, 이동 경로는 간선을 나타냅니다.그래프 탐색 알고리즘: 주어진 방향 배열을 통해 좌표 평면을 탐색하며, 각 이동 경로를 그래프의 간선으로 처리합니다. 이때, 각 정점과 간선의 방문 여부를 관리하기 위해 해싱과 집합(Set)을 사용합니다.좌표 평면에서의 이동: 주어진 8방향 벡터를 사용하여 각 방향으로 좌표를 업데이트하고, 해당 좌표가 이미 방문한 적이 있는지 여부를 검사합니다.해싱..

💡 문제K-th-smallest-prime-fraction (https://leetcode.com/problems/k-th-smallest-prime-fraction/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념🤓 문제 풀이🔨 문제 설명번역:786. K번째로 작은 소수 분수정렬된 정수 배열 arr이 주어지는데, 이 배열에는 1과 소수(prime number)들이 포함되어 있습니다. 배열의 모든 정수는 유일합니다. 또한 정수 k가 주어집니다.0 k번째로 작은 분수를 반환하세요. 답변은 크기가 2인 정수 배열로 반환하며, answer[0] == arr[i] 그리고 answer[1] == arr[j] 입니다. 예제 1:입력: arr = [1,2,3,5], k ..

💡 문제징검다리(https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43236)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념1. 정렬 정렬은 데이터를 특정 순서대로 나열하는 작업입니다. 이 문제에서는 바위의 위치를 오름차순으로 정렬해야 하므로 정렬 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다. Java에서는 기본적으로 Arrays.sort() 메서드를 사용할 수 있습니다. 2. 이분 탐색 알고리즘이분 탐색은 정렬된 배열에서 특정 값을 찾거나, 특정 조건을 만족하는 값을 찾는 데 사용됩니다. 이 문제에서는 가능한 최소 거리의 최댓값을 찾기 위해 이분 탐색을 사용합니다.이분 탐색의 기본 원리: 정렬된 배열의 중간 값을 선택하고, 목표 값이 중간..

💡 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..

💡 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..

💡 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..

💡 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..

💡 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,..