알루 코딩

먼저, 꼭 필요한 자료구조의 기초에 대해 살펴보자. '탐색'이란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정 으로 그래프, 트리 등의 자료구조 안에서 탐색을 하는 문제를 자주 다룬다. 대표적인 탐색 알고리즘으로 DFS와 BFS 가 있는데, 이를 제대로 이해하려면, 먼저 스택과 큐에 대한 이해가 선수되어야 한다. 먼저, 스택(stack)을 살펴보자. 스택은 양동이에 물체를 넣는다고 생각하면 된다. 이러한 구조를 선입 후출(First In Last Out) 또는 후입 선출(Last In First Out),LIFO 구조라고 한다. 구조를 그림으로 그려보면 아래와 같다. 이를 파이썬 코드로 표현한다면, stack = [] # 삽입(5) - 삽입(2) - 삽입(3) - 삭제() - 삽입(1) - 삽입(7..

구현(Implementation)이란 ? : 머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정으로, 어떤 문제를 풀든 간에 소스코드를 작성하는 과정은 필수이므로 구현 문제 유형은 모든 범위의 코딩 테스트 문제 유형을 포함하는 개념이다. 우리는 알고리즘 문제를 해결할 때, 문제를 읽고 문제 풀이 방법을 고민한다. 이 때, '구현' 유형이란 풀이를 떠올리는 것은 쉽지만 소스코드로 옮기기 어려운 문제를 의미한다. 흔히들, 프로그래밍 언어의 문법에 능숙하고 코드 작성 속도가 빠른 것을 피지컬이 좋다라고 얘기하는데, 구현 문제에서는 이런 피지컬을 요구하기도 한다. 실제 코딩 테스트에서 구현 문제를 만나면 당황할 수 있다. 어떻게 풀지 감은 오는데, 쉽게 코드로 옮겨지지는 않기 때문이다. 프로그래밍 문법을 정확하게 ..

그리디(Greedy) 알고리즘 : 욕심쟁이 알고리즘이라고도 하는 탐욕 알고리즘은 단순하지만 강력한 문제 해결법이다. 여기서 탐욕적이라는 말은 '현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법'을 의미한다. 그리디 알고리즘은 매 순간 가장 좋아보이는 것을 선택하며, 현재의 선택이 나중에 미칠 영향에 대해서는 고려하지 않는다. 그리디 알고리즘은 기준에 따라 가장 좋은 것을 선택하는 알고리즘으로, 문제에서 '가장 큰 순서대로' 혹은 '가장 작은 순서대로' 와 같은 기준을 문제에서 알게 모르게 제공해준다. 정렬 알고리즘을 사용했을 때, 효과적으로 풀 수 있어, 보통 정렬 알고리즘과 짝을 이루어 출제되곤 한다. 대표적인 그리디 알고리즘 예제 - 1) 동전 거스름돈 문제 import sys input = sys.s..

복잡도(Complexity) 시간 복잡도(Time Complexity) : 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 오래 걸리는지를 의미 (알고리즘을 위해 필요한 연산의 횟수) 공간 복잡도(Space Complexity) : 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 많은 메모리를 차지하는지를 의미 (알고리즘을 위해 필요한 메모리의 양) 효율적인 알고리즘을 사용한다고 했을 때, 보통 시간 복잡도와 공간 복잡도는 일종의 Trade off 관계가 성립한다. 메모리를 조금 더 많이 사용하는 대신에 반복되는 연산을 생략하거나 더 많은 정보를 관리하면서 계산의 복잡도를 줄일 수 있다. 이 때, 메모리를 더 소모하는 대신에 얻을 수 있는 시간적 이점이 매우 큰 경우가 종종 있다. 실제로 메모리를 더 많이 ..

맨 처음에 문제를 이해하는데 시간이 좀 걸렸다. 이해한 바로는 이렇다. 「첫 줄에 n 이 입력되면, 둘째 줄 부터는 1부터 n 까지의 수를 차례로 입력한다. 그렇게 입력된 n 개의 수가 수열을 형성하도록 push 연산은 +, pop 연산은 - 로 표현하도록 출력하면 된다.」 이해가 안되면, 힌트를 보면 된다. 첫 번째 예제입력은 [4,3,6,8,7,5,2,1] 순으로 입력되었다. 이렇게 수열을 이루려면(출력이 예제입력처럼 되려면), 빈 stack = []에 차례로 push(1) → push(2) → push(3) → push(4) → pop() → pop() → push(5) → push(6) → pop() → push(7) → push(8) → pop() → pop() → pop() → pop() → ..