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프로그램의 속도를 향상시킬 수 있는 다양한 비트 조작 방법들 중하나. 기본적으로 XOR 연산에 익숙해야하며, 마스크를 어떻게 사용하고 만들 수 있는지 알아야한다. 1로 세팅된 하위 비트의 값을 최적의 방법으로 지울 수 있어야 한다. 0으로 세팅된 하위 비트를 1로 셋하거나 해당 비트의 인덱스를 구하는 방법, 부호의 여부 등 시프트 연산에대해 기본적으로 이해하고 있어야 한다. 시프트연산 a > b 정수 a의 각 비트를 b만큼 오른쪽으로 이동, 빈자리는 정수 a의 최상위 부호 비트와 같은 값으로 채운다. a >>> b 정수 a의 비트를 b만큼 오른쪽으로 이동, 빈자리는 0으로 채운다. a & b and 연산으로 두 비트 모두 1일 경우 1 a | b or 연산으로 두 비트 중 하나만 1이여도 1 a^b xo..

그래프 알고리즘 노드와 간선으로 이루어져 있음, 간선은 노드와 노드의 연결을 의미. 그래프 방향성 및 무방향성 순환 및 비순환 루트 노드 존재 X 부모와 자식 관계 X 네트워크 모델 트리 방향 그래프 비순환 그래프 루트 노드 존재 부모와 자식 관계 계층 모델 보통 구현은 인접 행렬이나 인접 리스트를 사용하여 구현한다. 각 차이는 메모리와 속도 측면에서 구별해서 사용한다. 서로소 집합 알고리즘 (Disjoint SET) - Union&Find 공통 원소가 없는 두 집합을 의미. 서로소 집합정보가 주어 졌을 시 트리 자료구조를 이용해 집합을 표현하는 서로소 집합 계산 알고리즘 Union (합집합) 연산을 확인하여, 서로 연결된 두 노드를 확인한다. 각 노드의 루트노드를 찾고 보통 앞의 값을 부모노드로 설정한..

소수? - 2보다 큰 자연수 중 1과 자기 자신을 제외한 자연수로는 나누어 떨어지지 않는 자연수. static boolean isFrimeNumber(int x) { for (int i = 2; i

그래프란? 노드와 간선으로 이루어져있다. 간선은 노드와 노드의 연결을 나타낸다. 서로 다른 개체가 연결되어 있다고 하면 그래프 알고리즘을 떠올려야 한다. 그래프 트리 방향성 방향 그래프 or 무방향 그래프 방향 그래프 순환성 순환 및 비순환 비순환 루트 노드 존재 여부 루트 노드 존재 하지 않음 루트 노드 존재 노드간 관계성 부모와 자식 관계 없음 부모와 자식 관계 모델의 종류 네트워크 모델 계층 모델 그래프의 구현 방법 인접 행렬 : 2차원 배열을 사용하는 방식 인접 리스트 : 리스트를 사용하는 방식 2가지 모두 그래프 알고리즘에서 매우 많이 사용된다. 두 방식은 메모리와 속도 측면에서 구별 된다. 노드의 개수가 V, 간선의 개수가 E인 그래프인 경우 인접 행렬을 이용한 경우 간선 정보를 저장하기 위한..

최단 경로(Shortest Path) 알고리즘 이란? 말 그대로 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘이다. 한 지점에서 다른 특정 지점까지의 최단 경로를 구해야하는 경우. 한 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로를 구해야하는 경우. 모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로를 모두 구해야하는 경우 등 다양한 사례에서 사용하며 최단 경로 알고리즘은 보통 그래프로 표현한다. 각 '지점'은 그래프에서 '노드'로 표현되고, 지점 간 연결된 도로는 그래프에서 '간선'으로 표현된다. 다익스트라 알고리즘 특정한 노드에서 출발하여 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 계산하는 알고리즘. 음의 간선이 존재하지 않을 때 정상적으로 동작한다. 현실 세계의 도로(간선)은 음의 간선으로 표현되지 않는다. 그리디 알고리즘으로 분..

다이나믹 프로그래밍(DP)이란? 최적의 해를 구하기에 시간이 매우 많이 필요하거나 메모리 공간이 매우 많이 필요한 문제를 해결하고자 하는 방법. 메모리를 적절히 사용하여 수행 시간을 비약적으로 증가시키는 방법. 이미 계산된 결과(작은 문제)는 별도의 메모리 영역에 저장하여 다시 계산하지 않도록 하는 방법. 일반적으로 Top-Down (메모이제이션), Bottom-Up 방식으로 구성한다. 동적계획법이라고도 부르며 다음과 같은 조건을 만족할 때 사용할 수 있다. 최적 부분 구조(Optimal Substructure) 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은 문제의 답을 모아서 큰 문제를 해결할 수 있을 때. 중복되는 부분 문제(Overlapping Subproblem) 동일한 작은 문제를 반복적으로 해결..

순차 탐색 리스트 안에있는 특정한 데이터르 찾기 위해 앞에서 부터 순서별로 하나씩 확인 하는 방법. 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾을 때 주로 사용. find_item = 'hi' list =['gg','dd','ee','ff','hi','ew','se'] for i in range(len(list)): if list[i] == find_item: return i 시간 복잡도 n개일때 최대 n개의 비교이므로 O(N)이다. 이진 탐색 반으로 쪼개가면서 탐색하기. 이미 배열 내부의 데이터가 정렬 되어 있다는 가정하에 사용할 수 있는 알고리즘. 보통 3개의 변수 사용, 시작점, 끝점, 중간점. 찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 과정. 한번 확인할 때 ..

정렬(Sorting) 이란? 데이터를 특정한 기준에 따라서 순서대로 나열하는 것. 오름차순, 내림차순 정렬 등 기준을 정해서 정렬한다. 정렬은 이진 탐색의 전처리 과정이기도 하다. Python Swap array[0], array[1] = array[1], array[0] 선택정렬 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그 다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두번째 데이터와 바꾸는 과정 이런 과정을 반복하여 정렬 하는 것을 선택정렬이라 한다. def select_sort(arr): array = arr for i in range(len(array)): min_idx = i for j in range(i+1,len(array)): if array[min_idx] > array[j]: mi..