코드잇 강의를 듣고 정리한 알고리즘 문제들 입니다. Greedy Algorithm - 당장 눈 앞에 보이는 최적의 선택을 하는 방식 - 최적의 답이 필요 없거나, 다른 알고리즘이 너무 느릴때 사용 - 최적 부분 구조가 있고, 탐욕적 선택 속성이 있다면 그리디 알고리즘이 최적의 솔루션을 보장함 장점 - 간단하고 빠르다 단점 - 최적의 답이 보장되지 않는다 1. 최소 동전으로 거슬러 주기 조건 - 함수명 : min_coin_count - 매개변수명 : value(거슬러 줘야하는 총약), coin_list(동전리스트) - 최소 동전 갯수 반환 풀이 def min_coin_count(value, coin_list): # 누적 동전 개수 count = 0 # coin_list의 값들을 큰 순서대로 본다 for c..
코드잇 강의를 듣고 정리한 알고리즘 문제들 입니다. Dynamic Programming - 한 번 계산한 결과를 재활용하는 방식 - 최적 부분 구조가 있고, 중복되는 부분 문제들이 있다면 이 방식으로 해결 방식 1. Memoization - 한 번 계산한 결과를 저장해 놓았다가 사용하는 방식 - 하향식 접근 - 재귀 사용 방식 2. Tabulation - 테이블(표)을 채워나가는 식으로 사용하는 방식 -상향식 접근 - 반복문 사용 1. 피보나치 (Memoization) 조건 - 함수명 : fib_memo - 매개변수명 : n(구하고 싶은 수), cache(저장 값) - n번째 피보나치 반환 풀이 def fib_memo(n, cache): # base case if n < 3: return 1 # 이미 n..
합병 정렬 : 두 개의 리스트를 하나의 정렬된 리스트로 합병하는 정렬 알고리즘 퀵 정렬 : 기준점보다 작은 것은 왼쪽에, 큰 것은 오른쪽에 정렬하는 정렬 알고리즘 1. 합병 정렬(Merge Sort) 구현 ''' # 시간복잡도 : O(NlogN) ''' def merge(list1, list2): i = 0 j = 0 # 정렬된 항목들을 담을 리스트 merged_list = [] # list1과 list2를 돌면서 merged_list에 항목 정렬 while i list2[j]: merged_list.append(list2[j]) j += 1 else: merged_list.append(list1[i]) i += 1 # ..
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