https://www.acmicpc.net/problem/13549 13549번: 숨바꼭질 3 수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 www.acmicpc.net "숨바꼭질" 문제들이 BFS로 풀이가 되는게 많아서 BFS로만 접근했다가 도저히 정답이 나오질 않았다... 그래서 참고 자료를 찾아보니 원래 이 문제는 단순한 BFS를 요구하는 문제가 아니다. 왜냐하면, BFS를 하기 위해서는 모든 간선의 가중치가 동일해야 한다는 전제 조건이 필요하기 때문이다. 이 문제는 가중치가 0인 간선이 있기 때문에 일반적으로는 단순한 BF..

https://www.acmicpc.net/problem/1748 1748번: 수 이어 쓰기 1 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 100,000,000)이 주어진다. www.acmicpc.net 문제 조건 파악 및 접근 자릿수만 구하면 되므로, 자릿수가 언제 바뀌는지만 확인해서 변경해준다. 1 ~ 9 => 1자리 10 ~ 99 => 2자리 100 ~ 999 => 3자리, 즉 i를 10 , 100 , ... 으로 나눴을때 몫이 0이면 자릿수가 바뀐다. 따라서 자릿수가 바뀔때마다 다음 나눠야 하는 수는 10을 곱해주고, 다음 더해줘야 할 자릿수는 +1을 해준다. 소스 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 i..

그래프 탐색 그래프는 기본적으로 각 정점들이 어떠한 연관 관계를 갖고 있는지를 나타내는 자료구조 이다. 그래프는 가장 기본적이고 유연한 구조로 관계를 나타낼 수 있다. 많은 문제들 중 그래프로 해결 가능한 문제가 50% 정도 된다고 이야기하는 엔지니어도 있다. (참고) 해결 가능한 문제들의 예시를 알아보자. 어떠한 것들이 특히 해결이 가능할까? ⓐ 네트워크 : 우리가 사용하는 컴퓨터는 인터넷으로 연결된다. 각 컴퓨터나 네트워크 장비를 정점(vertex , node)로 연결을 간선(edge)로 본다면 그래프로 표현이 가능하다. ⓑ 경로 찾기 : 특정 위치 간 가장 짧은 경로 / 긴 경로를 그래프를 이용해 찾을 수 있다. 구글 맵 또한 이러한 응용을 한 것이며, 게임 내 NPC 등의 모델도 이를 통해 움직임..

그래프 탐색 그래프는 기본적으로 각 정점들이 어떠한 연관 관계를 갖고 있는지를 나타내는 자료구조 이다. 그래프는 가장 기본적이고 유연한 구조로 관계를 나타낼 수 있다. 많은 문제들 중 그래프로 해결 가능한 문제가 50% 정도 된다고 이야기하는 엔지니어도 있다. (참고) 해결 가능한 문제들의 예시를 알아보자. 어떠한 것들이 특히 해결이 가능할까? ⓐ 네트워크 : 우리가 사용하는 컴퓨터는 인터넷으로 연결된다. 각 컴퓨터나 네트워크 장비를 정점(vertex , node)로 연결을 간선(edge)로 본다면 그래프로 표현이 가능하다. ⓑ 경로 찾기 : 특정 위치 간 가장 짧은 경로 / 긴 경로를 그래프를 이용해 찾을 수 있다. 구글 맵 또한 이러한 응용을 한 것이며, 게임 내 NPC 등의 모델도 이를 통해 움직임..

힙 정렬 힙 정렬의 시간복잡도는 O(NlogN)으로 빠른 정렬에 속한다. 퀵 정렬은 최악의 경우 O(N^2)의 성능을 내지만, 힙 정렬은 안정적인 성능을 발휘한다. 또한 추가적인 배열을 사용하지 않아 메모리 측면에서도 이점을 보인다.(In Place정렬) 완전 이진트리에서 파생된 heap 특성을 사용하여 정렬하는 알고리즘으로 힙은 부모의 값이 자식의 값보다 항상 크거나 항상 작다라는 조건을 만족하는 완전이진트리 형태의 자료구조이다. 완전이진트리는 자식 노드를 왼쪽부터 채워나가는 형태의 자료구조이다. 힙의 개념 완전이진트리와의 차이점은 큰 값이 상위, 작은 값이 하위에 위치한 트리형 자료구조로써 부모-자식 관계가 일정해야 한다. 작은 값이 부모가 되는 힙 형태를 min-heap(최소 힙), 큰 값이 부모가..

Shell Sort(셸 정렬)셸 정렬은 'Donald L. Shell' 이 제안한 방법으로, 삽입 정렬(Insertion Sort)를 보완한 방식이다.  삽입 정렬의 문제점은 무엇이 있을까? 삽입 정렬은 각 데이터가 삽입될 적절한 위치를 찾기 위해서 인접한 데이터와의 여러 번의 비교 과정을 거쳐야만 한다.즉, 만약 삽입되어야 할 위치가 현재 위치에서 상당히 멀리 떨어진 곳이라면 많은 이동을 해야만 제자리로 갈 수 있다. 그런데, 이 삽입 정렬은 Nearly Sorted 상태의 데이터라면 O(n)에 가까운 매우 빠른 성능을 보여준다는 장점이 있다.그래서 셸 정렬은 기존의 삽입 정렬을 수행하기 전에 전체 데이터를 Nearly Sorted 형태로 만들면 기존의 삽입 정렬을 그대로 처음부터 적용하는 것보다 더 ..