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CS/알고리즘

[알고리즘] 동적 계획법(Dynamic Programming, DP) 개념과 활용

동적 계획법(Dynamic Programming, DP)이란?동적 계획법이란 하나의 큰 문제를 여러 개의 작은 부문제로 나누고, 그 결과를 저장하여 다시 큰 문제를 해결할 때 사용하는 기법이다.동적 계획법 vs 재귀적 호출재귀적 호출일반적인 재귀 방식은 동적 계획법과 매우 유사하다. 단, 재귀를 사용 시 동일한 작은 문제가 여러 번 반복되어 비효율적인 계산이 이루어진다는 것이다. 예를 들어 피보나치 수열을 살펴보자. 각 항을 구하기 위해 f(1), f(0)이 등장할 때까지 계속해서 반환하고, 더하는 작업을 진행한다. 또한 값을 따로 저장해두지 않기 때문에 이전에 구했던 값을 다시 처음부터 계산한다. 이러한 계산 방식 때문에 구하는 항이 증가함에 따라 계산 횟수가 기하급수적으로 늘어난다. 1,  1,  2..

[프로그래머스] 데이터 엔지니어링 데브코스 3기/TIL(Today I Learn)

[TIL - 5일 차] 데이터 엔지니어링 : 자료구조/알고리즘 풀기 (5)

힙(Heap) 대표 문제 풀이 : 더 맵게 힙(Heap) 최대/최소 원소를 O(1) 시간으로 빠르게 찾을 수 있음 종류 : 최대 힙(max heap), 최소 힙(min heap) 연산 : 힙 구성(heapify, O(n log n)), 삽입(insert, O(log n)), 삭제(remove, O(log n)) 힙의 구현과 응용 최대 힙을 기준으로 root node에 최댓값이 위치 완전 이진트리로 구성돼 있으며, 배열을 이용해서 구현 가능 응용 : 정렬(Heapsort), 우선순위 큐 (priority queue) Python에서의 힙 적용 연산 : heapify(list), heappop(list), heappush(list, value) import heapq # 리스트 L로부터 min heap 구성..

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