해킹왕 양선규

프로시저(procedure) - 제공되는 인수(parameter)에 따라서 특정 작업을 수행하는 서브루틴 - 프로그래밍에서의 함수(function)과 같다. 또는 메소드, 서브루틴, 핸들러 등.. 모두 프로시저라고 한다. - 소프트웨어에서의 주요 추상화이다. 내부 동작을 숨기고, 프로시저를 통해 사용자가 쉽게 기능을 사용할 수 있게 한다. 프로시저가 실행될 때 처리되어야 하는 많은 과정들 프로시저 P가 프로시저 Q를 호출하고, Q가 실행된 후에 P로 리턴한다고 가정 - 제어권 전달 : 프로그램 카운터는 진입할 때 Q 코드의 시작주소로 설정된다. 리턴할 때는 P에서 Q를 호출하는 인스트럭션 다음의 인스트럭션으로 설정되어야 한다. - 데이터 전달 : P는 하나 이상의 매개변수를 Q에 제공할 수 있어야 하고,..

스택(stack) - 프로시저 호출 시 “지역 변수와 매개변수”를 저장하기 위한 메모리 공간(지역변수 = 로컬변수) - 후입선출(LIFO, Last In First Out) 구조 스택의 용도 - 함수의 로컬 변수 저장 : 각 함수 호출 시, 그 함수의 로컬 변수들이 스택에 저장된다. - 함수의 제어 흐름 관리 : 함수가 다른 함수를 호출할 때, 반환 주소와 이전 함수의 스택 프레임 정보가 스택에 저장된다. - 장점 : 동적으로 메모리 할당/해제 가능, 구현이 간단함, 메모리 관리 overhead가 낮음 스택의 특징 - 스택에서 데이터가 삽입되고 빠져나가는 쪽을 top 이라고 한다. 반대쪽은 bottom이다. - %rsp 레지스터는 스택 포인터이다. 스택 포인터는 항상 스택의 top 주소를 가리키고 있다...

플로이드 워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘 - 다익스트라가 특정 정점과 특정 정점까지의 최단 경로를 구하는 알고리즘 이라면, 플로이드 워셜은 모든 정점에서 다른 모든 정점까지의 최단 경로를 모두 찾는 탐색 알고리즘 - 다익스트라는 그리디, 플로이드 워셜은 DP - 노드의 개수가 N개일 때 알고리즘상으로 N번의 단계를 수행하며, 단계마다 O(N2)의 연산을 통해 ‘현재 노드를 거쳐 가는 모든 경로’를 고려한다. 따라서 총 시간 복잡도는 O(N3)이다. 플로이드 워셜(Floyd-Warshall) 알고리즘의 과정 1. 인접 행렬 방식으로 출발노드, 도착노드, 비용을 입력한다. 갈 수 없다면 INF로 설정한다. 2. k(거쳐갈 노드), a(출발 노드), b(도착 노드) 순서로 3중 for문을 만든다. ..

Byte : 8bit Word : 16bit Double Word : 32bit Quad Word : 64bit CPU의 16개 범용 레지스터 - 각 범용 레지스터의 크기는 64bit이다. - 16개의 레지스터에 있는, 여러 크기의 하위 바이트 데이터에 대해 연산이 가능하다. - %rsp : 스택 포인터이며, 런타임 “스택의 끝 부분(Top)”을 가리킨다. 레지스터의 역사 8086 - 8개의 16비트 레지스터 - %ax ~ %sp IA32 - 32비트로 확장 - %eax ~ %esp x86-64 - 기존의 8개의 레지스터가 64비트로 확장 (%rax ~ %rsp) - 8개의 새로운 레지스터 추가 (%r8 ~ %r15) 레지스터는 1, 2, 4, 8 바이트 단위로 사용할 수 있다. 8바이트를 사용하는 경우..

import sys N, K = map(int, input().split()) # 물건 수, 버틸 수 있는 무게 item = [[]] # 물건 입력받기 (무게, 가치) for _ in range(N): item.append(list(map(int, input().split()))) dp = [[0 for _ in range(N + 1)] for _ in range(K + 1)] # dp테이블 만들기, 0행과 0열은 0으로 채우기 for x in range(1, K + 1): for y in range(1, N + 1): if x - item[y][0] >= 0: # 현재무게 - 현재물건무게 값이 0이상이라면 (dp테이블에 있다면, 담을 수 있다면) dp[x][y] = max(dp[x][y-1], dp[x..

a = [[]] # dp테이블과 인덱스를 동기화하기 위해 빈 리스트를 추가한다. b = [[]] for i in list(input()): a.append(i) for i in list(input()): b.append(i) # 0행과 0열 값을 모두 0으로 맞춰준다. # 첫번째 비교부터 공식을 적용하려면 이전 값이 존재해야 하기 때문에 맞춰주는 것. dp = [[0 for _ in range(len(a))] for _ in range(len(b))] for x in range(1, len(b)): for y in range(1, len(a)): if b[x] == a[y] : # 문자열이 일치할 경우 dp[x][y] = dp[x-1][y-1] + 1 # 좌측위 방향 값에서 +1 더한 값 else: # ..

# 끝나는시간으로 정렬하지 않으면 일찍 시작하고 아주 늦게 끝나는 회의에 말릴 수 있다 # 시작시간으로 정렬해야 회의목록을 순차적으로 돌면서 진행 가능하다 import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) # 회의 개수 talkList = [] # 회의 리스트 (시작시간, 종료시간) for _ in range(N): talkList.append(list(map(int, input().split()))) talkList.sort(key = lambda x: (x[1], x[0])) # 회의 리스트 정렬 ( 끝나는시간으로 정렬 후 시작시간으로 정렬 ) cnt = 1 # 회의개수 셀 변수 end = talkList[0][1] # 첫 회의 끝나는시간을 미리 초기화..

import sys input = sys.stdin.readline T = int(input()) # 테스트 케이스 개수 for _ in range(T): # 테스트 케이스 개수만큼 진행한다 N = int(input()) # 동전 종류 개수 coinBox = list(map(int, input().split())) # 동전 입력받기 coinBox.insert(0, 0) # 0번 인덱스에 0넣기. 첫번째 동전부터 점화식을 적용하기 위함. money = int(input()) dp = [[0] * (money + 1) for i in range(N + 1)] # 목표금액만큼 한 행을 길게, 동전갯수만큼 한 열을 길게 for i in range(N + 1): dp[i][0] = 1 # 동전이 뭐든 간에 0을 ..

x = int(input()) d = [0] * (x + 2) d[1] = 1 d[2] = 2 for i in range(3, x + 1): d[i] = (d[i-1] + d[i-2]) % 15746 print(d[x]) 다이나믹 프로그래밍 문제이다. 점화식만 찾으면 아주 간단하게 해결할 수 있다. 계산값을 저장해둘 DP테이블(리스트 d)를 생성하고, 초기값을 넣어준다. d[1]엔 1길이의 수열에서 나올 수 있는 경우의 수의 개수, d[2]엔 2길이, d[x]엔 x길이의 수열에서 나올 수 있는 경우의 수의 개수가 들어간다. 타일 경우의 수를 구하는 것은 언뜻 답이 없어 보이지만, 규칙이 있다. 현재 값들에 1을 붙이고, 이전 값들에 00을 붙이면 그게 다음 값이 된다. 즉 N=4 일 때의 경우의 수를 구..

string = input().split('-') result = 0 for i in string[0].split('+'): result += int(i) for i in string[1:]: for j in i.split('+'): result -= int(j) print(result) 그리디 알고리즘 문제이다. 문제 원리는 매우 간단하다. 숫자, '+', '-' 세 가지로만 구성된 문자열이 주어진다. 숫자로 시작해서 숫자로 끝나고, 연산자는 숫자 사이사이에 온다. 여기서 괄호를 원하는 곳에 추가해, 가장 작은 값을 만들어내면 된다. 근데 조금 생각해보면 알 수 있겠지만, 첫번째로 등장하는 '-' 이후의 값들은 전부 뺄 수 있다. 그리고 '-' 이전의 값들은 전부 더하면 된다. 문제의 원리는 쉽다. 하..