해킹왕 양선규

DP(Dynamic Programming, 동적 계획법) - 하나의 큰 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누어서 그 결과를 이용해, 다시 큰 문제를 해결할 때 사용한다. - DP는 특정 알고리즘이 아니라 하나의 방법론이므로 다양한 문제해결에 쓰인다. - “큰 문제를 작은 문제로 쪼개서 그 답을 저장해두고, 재활용” - DP라는 이름은 그냥 멋있어 보여서 지은 이름이다. DP를 쓰는 이유 - 일반적인 재귀방식도 DP와 유사하지만, 일반적인 재귀를 단순히 사용 시 “동일한 작은 문제가 반복”되어, 비효율적인 계산이 될 수 있다. ex) 피보나치 수열. 한번 한 계산을 또 하고 또 하고 반복한다. --->>> DP 방식으로 작은 문제의 결과를 저장해두고 “재사용”하면 매우 효율적으로 해결할 수 있다. --->>..

신장 트리(Spanning Tree) - 그래프 내의 모든 정점을 포함하면서 사이클이 없는 부분 트리 최소 스패닝(신장) 트리(Minimum Spanning Tree, MST) - 가중치가 있는 양방향 그래프에서 싸이클 없이 모든 정점을 포함하며 가중치의 합이 최소인 트리 - 모든 정점을 연결하는 트리를 형성하면서, 가중치 합이 최소화되도록 하는 것 프림(Prim) 알고리즘 - 크루스칼 알고리즘과 더불어 그리디 알고리즘을 기반으로 최소 신장 트리를 구하는 대표적인 알고리즘 - 가중치가 작은 순으로 노드를 그래프에 포함시켜야 하기 때문에 우선순위 큐를 사용한다. - 이미 그래프에 속한 노드엔 적용시키지 않기 위해 visited를 사용한다. 프림 알고리즘 동작원리 1. 임의의 시작 노드를 설정하고 T(트리)..

캐시 메모리를 사용하면 컴퓨터의 성능이 향상되는 이유 지역성(Locality) - 프로그램이 메모리에 접근할 때, "특정 부분을 집중적으로 사용"하는 경향 시간적 지역성(Temporal Locality) - 한 번 접근된 데이터는 가까운 미래에 다시 접근될 가능성이 높다. - ex) 루프 내에서 반복적으로 사용되는 변수 공간적 지역성(Spatial Locality) - 메모리의 특정 주소에 접근한 후, 그 주변 주소에 있는 데이터에 접근될 가능성이 높다 - ex) 배열, 연속적인 메모리 블록 등 캐시 메모리는 지역성 원리를 활용하여, 자주 사용되거나 연속적으로 사용될 가능성이 높은 데이터를 미리 캐시에 저장한다. 이로 인해 CPU는 필요한 데이터를 캐시에서 빠르게 찾을 수 있다. 메모리 계층구조 L0 :..

다익스트라(dijkstra) 알고리즘(최단 경로 알고리즘) - 그래프에서 한 정점까지의 최단 경로를 구하는 알고리즘 - 이 과정에서 도착 정점 뿐만 아니라, 모든 다른 정점까지 최단 경로로 방문한다. - 최단 경로를 구하는 과정에서, “각 노드에 대한 현재까지의 최단 거리” 정보를 항상 저장하고 갱신한다. - 매번 가장 비용이 적은 노드를 선택하는 것을 반복하기 때문에 그리디 알고리즘으로 분류되기도 한다. - 방향/무방향 그래프인지는 상관없다. 다익스트라 알고리즘 동작과정 - 우선순위 큐 사용을 위해 파이썬 heapq를 사용한다. 최소 힙으로 동작하기 때문에 항상 최단 거리를 pop하게 된다. 1. 최단 거리 테이블을 전부 INF(무한)으로 초기화한다. ( 일반적으로는 INF = int(1e9) 이다.)..

파이썬 코드에서 a = -7 b = 2 일 때, 1. int(a / b) -> -3 2. a // b -> -4 가 된다. 1번은 a를b로 나눈 후 정수 형태로 바꾸기 위해 소수점 부분을 미련없이 버린다. 반면 2번의 // 연산은 “내림”을 수행한다. -3.5에서 “내림”을 하면 -4가 된다. 만약 양수인 3.5였다면 3이 되었겠지만, 음수에서는 더 작은 수가 -4기 때문에 그렇다. 이것을 신경쓰며 코드를 짤 필요가 있어 보인다. DAG(Direct Acyclic Graph) - 사이클이 없는(비순환적) 방향 그래프 위상 정렬(topological sort) - 사이클이 없는 방향 그래프(DAG)에서 정점들을 순서대로 나열하는 알고리즘. “선후관계를 만족하는 정점의 순서”를 찾는다. - 순서가 정해져 있..

분할 정복(Divide and Conquer) - 여러 알고리즘의 기본이 되는 해결 방법, 엄청나게 크고 방대한 문제를 작은 단위로 쪼개어, 결과적으로 큰 문제를 해결하는 방법 - 퀵 정렬, 병합 정렬, 이분 탐색 등이 대표적 예시이다. - Divide를 제대로 나누면 Conquer은 자동으로 쉬워지기 때문에 Divide를 잘 설계하는 것이 매우 중요하다. - 분할 정복에서는 재귀 알고리즘이 많이 사용되는데, 이 부분에서 분할 정복의 효율을 깎아내릴 수 있다. 분할 정복의 설계 1. Divide(분할) - 원래의 문제를 분할하여, 비슷한 유형의 하위 문제로 더 이상 분할이 불가능할 때 까지 나눈다. 2. Conquer(정복) - 각 하위 문제를 재귀적으로 해결한다. 더 이상 나눌 수 없는 단위일 때의 탈..

해시 테이블(Hash Table)- 먼저 키(key)와 값(value)으로 구성된 데이터가 필요하다.- 여기서 “key”를 해시값으로 만들어, 해당 해시값을 “인덱스”로써 활용하여 테이블에 저장한다. 여기서 해시값은 정수 형태가 된다.- 데이터(value)를 해시하여 인덱스로 쓰는 거 아니냐는 사람들이 있는데, 이럴 경우 value가 같으면 인덱스가 중복될 수 있다. 해시함수는 같은 입력에 대해서 항상 같은 해시값을 만들기 때문이다.- 어떤 값을 찾든 O(1)의 복잡도를 가진다. 고유값으로 접근하면 되기 때문.- 해시 테이블에서 만들어진 원소를 버킷(Bucket)이라고 한다. 해시 테이블의 장/단점- 장점 : 자료의 검색, 읽기, 저장 속도가 빠르다. 즉 데이터 조회가 빠르다.- 장점 : 자료가 중복되는..

버스(Buses) - 시스템 내를 관통하는 “전기적 배선군” - 컴포넌트들 간에 “워드(word)라는 고정 크기의 바이트 단위”로 바이트 정보들을 전송한다 워드(word) - 고정 크기의 바이트 단위 - 워드의 바이트 수는 시스템마다 보유하는 기본 시스템 변수이다. - 대부분의 컴퓨터는 4바이트 또는 8바이트의 워드 크기를 갖는다 입출력 장치 - 시스템과 외부세계와의 연결을 담당한다 - 입력 : 키보드, 마우스 등 - 출력 : 디스플레이 등 메인 메모리 - 프로세서(CPU)가 프로그램을 실행하는 동안, 데이터와 프로그램을 모두 저장하는 “임시 저장장치” - 물리적 메인 메모리는 "DRAM칩"들로 구성되어 있음 - 논리적 메모리는 연속적인 바이트들의 배열로, 0부터 시작해서 각각 고유주소(배열의 인덱스)를..

스택(Stack) - 후입선출(Last In First Out) 구조 - 마지막에 들어온 데이터가 가장 먼저 나간다 - 파이썬에서는 리스트와 pop(), append() 메소드로 스택을 구현할 수 있다 큐(Queue) - 선입선출(First In First Out) 구조 - 먼저 들어온 데이터가 가장 먼저 나간다. “공정한 자료구조” - from collections import deque 사용해서 deque 자료구조를 활용하는 게 좋다 - deque는 스택, 큐의 장점을 모두 채택한 것인데 리스트에 비해 빠르고 queue 라이브러리를 이용하는 것 보다 간단하다 - append(), popleft()를 이용하여 큐를 구현할 수 있다 DFS(Depth-First Search, 깊이 우선 탐색) - 그래프에..

리처드 파인만 공부법- 무언가를 간단하게 설명할 수 없다면, 그것을 제대로 이해하고 있는 것이 아니다- 어린이도 이해할 수 있을 만큼 쉽고 평이한 언어로 설명할 수 있도록 공부해야 함-> 어려운 단어, 문장을 그대로 외우는 게 아닌, 원리를 이해하여 간단히 설명할 수 있도록 연습 알고리즘 평가는 수행 시간/메모리 사용량에 기준을 둔다.시간 복잡도(Time Complexity)- 수행 시간에 해당함- 특정 크기의 입력을 기준으로, “필요한 연산의 횟수” 공간 복잡도(Space Complexity)- 메모리 사용량- 프로그램 실행/완료에 “필요한 메모리 공간” 시간 복잡도와 공간 복잡도는 “반비례”하는 경향이 있다.ex) 실행시간을 줄이면 메모리를 많이 쓰고, 메모리를 적게 쓰면 실행시간이 늘어나고...실제..