알루 코딩

오늘은 누적합과 관련한 SubArray의 수를 구하는 문제를 가져와봤습니다. 문제는 짧지만 구현하기는 쉽지 않습니다. 문제 이해부터 해보겠습니다. 주어진 정수 배열 'nums'와 정수 'k'가 있을 때, 합이 'k'와 같은 연속된 부분 배열의 개수를 찾는 것이 이 문제의 목표입니다. 예를 들어, num = [1,2,-1,3] 이고 , k = 2 인 경우에는 두 개의 부분 배열 [1,2,-1] 과 [2] 가 목표 합을 만족합니다. 즉 답은 2가 됩니다. 이 문제를 봤을 때 뭔가 누적합을 이용한 풀이를 생각할 수 있습니다. 하지만, 제한 조건을 봤을 때 시간복잡도도 고려해야 문제를 통과할 수 있을 것 같습니다. 또, 주어진 배열에서 연속된 부분 배열 중 합이 k인 경우의 수를 찾는 것이 핵심인데, 여기서 배..

오늘은 어렵지 않습니다만, 삽질할 가능성이 있는 문제에 대해 다뤄보겠습니다. 이 문제는 알고리즘 복잡도와 효율적인 자료구조 사용에 대한 이해를 시험하는 좋은 연습이 될 것입니다. 해당 문제에서는 주어진 배열 nums 를 비우기 위해 필요한 최소 작업 횟수를 찾는 것입니다. 각 작업에서 nums 내의 똑같은 숫자를 제거할 수 있는데, (2개를 삭제하든지 3개를 삭제하든지) 둘 중 하나의 operation(연산)을 수행하면 서 nums 의 원소들을 제거하는 원리입니다. 최종적으로 nums 가 비워질 때까지 연산을 계속해서 하되, 최소의 연산으로 nums 를 비워야 하고, 이 때 이 최소의 연산 횟수를 반환하는 문제입니다. 제가 처음 접근한 방식은 각 숫자의 빈도수를 계산하여 동적 프로그래밍(DP)를 사용하는..

많이들 접해보신 DP의 단골문제 동전문제입니다. 주어진 동전을 얼마든지 사용하면서 amount를 만들 수 있는 총 가짓수를 구하는 문제인데요, 이 외에도 가장 최소의 동전 개수만 사용해서 푸는 문제 등 동전에 관한 DP문제는 이제 거의 정형화된 알고리즘으로 자리잡았습니다. 그렇기 때문에, 해당 문제를 푸는 방향도 처음 본 문제라면, 접근이 어려울 수 있습니다. 특히, DP는 많은 유형을 풀어봄으로써 어느정도 유형화를 하는 것도 방법입니다. 이 문제에 대해서는 먼저, 메모제이션 기법을 사용해서 전형적인 DP로 풀어보도록 하겠습니다. 그럼, 이 문제에 대해 이해를 시각화해볼까요? 원리를 살펴보면 다음과 같은 테이블을 그릴 수 있습니다. 테이블의 열은 '(원)'을 뜻하며, 0원부터 amount(=5)원까지 테..

이 문제를 처음봤을 때, 최장수열과 관련한 풀이가 떠올랐습니다. 최장수열은 대표적인 DP 유형의 문제로서 기억을 하고 있기에 보자마자 DP를 활용해보고자 했습니다. 이 문제의 핵심은 문자열 S를 순회하면서 반복되지 않는 문자를 가지는 문자열의 최대 길이를 반환하는 것입니다. 그렇다면, 순회를 할 때 계속해서 알아야 하는 값은 현재 위치에서 조건에 맞는 문자열을 만들 수 있는 최장길이 이전에 똑같은 문자가 나왔는지에 대한 여부 로 정리할 수 있겠습니다. 그럼, 바로 코드를 살펴보고, 코드 해석을 해보도록 하겠습니다. 코드는 아래와 같습니다. class Solution(object): def lengthOfLongestSubstring(self, s): if s == "": return 0 dp = [1] ..

문제 설명 더보기 문제 Finn은 편의점에서 야간 아르바이트를 하고 있습니다. 야간에 손님이 너무 없어 심심한 Finn은 손님들께 거스름돈을 n 원을 줄 때 방법의 경우의 수를 구하기로 하였습니다. 예를 들어서 손님께 5원을 거슬러 줘야 하고 1원, 2원, 5원이 있다면 다음과 같이 4가지 방법으로 5원을 거슬러 줄 수 있습니다. 1원을 5개 사용해서 거슬러 준다. 1원을 3개 사용하고, 2원을 1개 사용해서 거슬러 준다. 1원을 1개 사용하고, 2원을 2개 사용해서 거슬러 준다. 5원을 1개 사용해서 거슬러 준다. 거슬러 줘야 하는 금액 n과 Finn이 현재 보유하고 있는 돈의 종류 money가 매개변수로 주어질 때, Finn이 n 원을 거슬러 줄 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를..

더보기 문제 사칙연산에서 더하기(+)는 결합법칙이 성립하지만, 빼기(-)는 결합법칙이 성립하지 않습니다. 예를 들어 식 1 - 5 - 3은 연산 순서에 따라 다음과 같이 다른 결과를 가집니다. ((1 - 5) - 3) = -7 (1 - (5 - 3)) = -1 위 예시와 같이 뺄셈은 연산 순서에 따라 그 결과가 바뀔 수 있습니다. 또 다른 예로 식 1 - 3 + 5 - 8은 연산 순서에 따라 다음과 같이 5가지 결과가 나옵니다. (((1 - 3) + 5) - 8) = -5 ((1 - (3 + 5)) - 8) = -15 (1 - ((3 + 5) - 8)) = 1 (1 - (3 + (5 - 8))) = 1 ((1 - 3) + (5 - 8)) = -5 위와 같이 서로 다른 연산 순서의 계산 결과는 [-15, ..

다이나믹 프로그래밍(동적 계획법) 이란 ? : 컴퓨터 연산을 하면서 중복되는 연산을 줄이자는 목적으로 나온 기법이다. 보통, 다이나믹이라고 하면 '프로그램이 실행되는 도중에' 라는 의미로 쓰이는데(ex.동적할당), 여기서는 그런 의미는 아니다. 연산을 줄이자는 것이 목적이라면, 재귀함수로 프로그램을 짤 수도 있는 것 아니냐고 생각할 수 있다. 물론, 할 수는 있다. 하지만, 수가 크다면, 실행시간은 기하급수적으로 늘어나기 때문에, 계속해서 재귀함수를 호출하는 것은 컴퓨터에 많은 부하를 줄 수 있다. 예를 들어, 피보나치 수열을 재귀함수로 구현한다면, n이 100 이기만 해도, 연산 횟수가 약 1,000,000,000,000,000,000,000000,000,000번이다. 즉, 1초에 1억번 정도의 연산을..