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[코딩테스트] Python- 알고리즘 백트래킹코드더보기더보기ㅇ 예시더보기더보기ㅇ 정렬코드더보기더보기ㅇ 예시더보기더보기ㅇ 시뮬레이션코드더보기더보기ㅇ 예시더보기더보기ㅇ 동적계획법코드더보기더보기ㅇ 예시더보기더보기ㅇ 그리디코드더보기더보기ㅇ 예시더보기더보기ㅇ 2025. 2. 9.
[알고리즘] Week 10: 그래프 알고리즘 I - 개념과 탐색 알고리즘 Day 1: 그래프의 개념과 용어강의 내용:그래프의 정의와 중요성그래프란 무엇인가?그래프의 실생활 응용 사례 (소셜 네트워크, 지도, 인터넷 등)그래프의 기본 용어정점(Vertex)와 간선(Edge)방향 그래프(Directed Graph)와 무방향 그래프(Undirected Graph)가중치 그래프(Weighted Graph)와 비가중치 그래프(Unweighted Graph)인접 정점(Adjacent Vertices), 경로(Path), 차수(Degree)그래프의 종류유향 그래프와 무향 그래프연결 그래프와 비연결 그래프사이클(Cycle)과 비사이클(Acyclic)실습:파이썬을 사용한 그래프의 기본 구조 생성# 무방향 그래프의 예제 구현class Graph: def __init__(self): .. 2024. 6. 2.
[알고리즘] Week 4: 탐색 알고리즘 I - 탐색 개념 및 기본 알고리즘 Day 1: 탐색의 개념강의 내용:탐색의 정의와 중요성탐색이란 무엇인가?탐색의 필요성탐색 알고리즘의 실제 응용 사례탐색 알고리즘의 분류선형 탐색이진 탐색실습:파이썬 내장 탐색 함수 사용해보기# 파이썬 내장 탐색 함수 예제data = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]print("데이터에서 5의 인덱스:", data.index(5))print("데이터에서 2의 존재 여부:", 2 in data) Day 2: 선형 탐색 (Linear Search)강의 내용:선형 탐색의 개념선형 탐색의 정의 및 작동 원리시간 복잡도 분석 (O(n))선형 탐색의 장단점단순하고 이해하기 쉬움큰 데이터셋에서는 비효율적실습:선형 탐색 알고리즘 구현 및 예제# 선형 탐색 알고리즘 구현def linear_sea.. 2024. 6. 2.
[자료구조] Week 11: 탐색 알고리즘 - 선형 탐색과 이진 탐색 Day 1: 탐색 알고리즘의 개념과 필요성강의 내용:탐색 알고리즘의 정의와 중요성탐색 알고리즘이란 무엇인가데이터 탐색의 필요성탐색 알고리즘의 실제 응용 사례 (데이터베이스 검색, 네트워크 라우팅 등)탐색 알고리즘의 분류선형 탐색 (Linear Search)이진 탐색 (Binary Search)실습:파이썬 내장 탐색 함수 사용해보기# 파이썬 내장 탐색 함수 예제data = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]print("데이터에서 5의 인덱스:", data.index(5))print("데이터에서 2의 존재 여부:", 2 in data) Day 2: 선형 탐색 (Linear Search)강의 내용:선형 탐색의 개념선형 탐색의 정의 및 작동 원리시간 복잡도 분석 (O(n))선형 탐색의 .. 2024. 6. 1.
[자료구조] Week 9: 그래프 II - 그래프 탐색과 최단 경로 알고리즘 Day 1: 그래프 탐색 - 깊이 우선 탐색 (DFS)강의 내용:깊이 우선 탐색 (DFS)의 개념과 특징DFS의 정의 및 탐색 방식DFS의 시간 복잡도DFS의 구현재귀적 구현비재귀적 구현 (스택 사용)실습:DFS의 재귀적 구현 및 비재귀적 구현# 그래프 탐색 클래스 정의class Graph: def __init__(self, num_vertices): self.num_vertices = num_vertices self.adj_list = [[] for _ in range(num_vertices)] def add_edge(self, u, v): self.adj_list[u].append(v)# DFS 재귀적 구현def dfs_recursive(graph, v.. 2024. 6. 1.
[알고리즘] 7. 그래프 탐색 Index 1. 스택과 큐 2. 재귀 3. 유클리드 호제법 4. DFS 5. BFS  6. 추천 문제 7. 참고자료- Search란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정- 그래프 탐색 알고리즘으로 DFS/BFS가 있음 1. 스택과 큐Stack- FILO(First In Last Out)의 자료구조- 입구와 출구가 동일stack = []# 삽입stack.append(val)# 삭제stack.pop()# 최상단 원소 확인print(stack[-1])Queue- FIFO(First In First Out)의 자료구조- 입구와 출구가 양쪽으로 나있는 터널 형태queue = []# 삽입queue.append(val)# 삭제queue.pop(0)# 최하단/최상단 원소 확인queue[0]queue[-1.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 6. 이진 탐색 Index 1. 순차 탐색 2. 이진 탐색 3. 이진 탐색 라이브러리 4. 파라메트릭 서치 5. 추천 문제 6. 참고자료1.  순차 탐색순차 탐색(Sequential Search)- 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인하는 방법 2.  이진 탐색이진 탐색(Binary Search)- 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법- O(log N) (재귀적 구현)def binary_search(arr, target, start, end): if start > end: return None mid = (start + end) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] > target: re.. 2023. 10. 5.
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