다이나믹 프로그래밍 컴퓨터가 해결하기 어려운 문제는 최적의 해를 구하기까지 시간이 매우 많이 필요하거나 메모리 공간이 매우 많이 필요한 문제이다. 다만, 메모리 공간을 조금 더 사용하면 연산 속도를 비약적으로 증가시킬 수 있는 방법이 있다. 대표적인 방법이 이번에 다룰 다이나믹 프로그래밍(동적 계획법)이다. 다이나믹 프로그래밍은 다음 조건을 만족할 때 사용할 수 있다. 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있다. 작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 동일하다. 다이나믹 프로그래밍을 구현하는 방법 중 한 종류로 메모이제이션 기법이 있다. 한 번 구한 결과를 메모리 공간에 메모해두고 같은 식을 다시 호출..
이것이 취업을 위한 코딩 테스트이다
부품 찾기 n = int(input()) list1 = list(map(int, input().split())) m = int(input()) list2 = list(map(int, input().split())) for i in list2: if i in list1: print('Yes', end=' ') else: print('No', end=' ') n = int(input()) set1 = set(map(int, input().split())) m = int(input()) set2 = set(map(int, input().split())) for i in set2: if i in set1: print('Y..
정렬: 데이터를 특정한 기준에 따라서 순서대로 나열하는 것 선택 정렬 무작위의 데이터 들 중 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고, 그다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두 번째 데이터와 바꾸는 과정을 반복하는 정렬 알고리즘 array = [2, 6, 7, 4, 9, 5] for i in range(len(array)): min_index = i for j in range(i+1, len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_index = j array[i], array[min_index] = array[min_index], array[i] # swap ..
