coldmans의 개발 블로그 coldmans의 개발 블로그

https://www.acmicpc.net/problem/9465  이 문제는 다이나믹프로그래밍 문제인건 다들 알고 계실 겁니다.이 문제를 보자마자 바텀업으로 접근하면 쉽겠다라는 생각이 들었습니다.  간단하게 생각해 봤을 때 이런 모양이 나온다고 생각할 수 있습니다. 하지만 생각을 조금만 더 해보면   값에 따라 이러한 형태도 출력이 가능하다는 것 을 알 수 있습니다. 그럼 간단히 생각하면 각 위치에 따라 최대값을 저장해서dp[i] 값을 저장할 때  마지막에 저장한 위치가 위쪽이라면 dp[i-1] + down(아래값) 혹은 dp[i-2] + up(위의 값)이라는 발상을 해볼 수 있습니다. 이 아이디어로 점화식을 그려 코드를 작성하면  import sysinput = sys.stdin.readlinetes..

https://www.acmicpc.net/problem/31946  우선 bfs에 익숙하지 않은 분들은 아래 두 문제를 우선 풀이해보는것을 추천드립니다.https://coldmans.tistory.com/1 백준 1697번 숨바꼭질 문제 bfs 파이썬 풀이https://www.acmicpc.net/problem/1697 안녕하세요 코딩테스트 공부를 차갑게 하는 coldmans입니다. 오늘은 백준 1697번 숨바꼭질 문제를 풀어보겠습니다.이 문제의 정답률은 25%로, 실버 1 난이도 문제 치고coldmans.tistory.comhttps://coldmans.tistory.com/5 [백준 1931번 알고리즘] 회의실 배정 파이썬 풀이https://www.acmicpc.net/problem/1931저번 시..

https://www.acmicpc.net/problem/1931저번 시간에 이어 bfs문제를 하나 더 풀어보려고 합니다. 개인적으로 이 문제가 더 쉽게 느껴졌는데요.우리가 고려해야할건 2가지입니다. Q1. 2까지의 최단거리...?바로 bfs를 떠올리셔야합니다. bfs에 대해 잘모르신다면 아래 링크를 통해 학습해주시길 권장드립니다.https://coldmans.tistory.com/1BFS를 활용한 목표 지점까지의 거리 구하기BFS(Breadth-First Search)를 사용하여 2차원 지도에서 특정 목표 지점까지의 거리를 구하는 문제를 해결해보겠습니다. 이 문제는 주어진 지도를 기반으로 각 지점에서 목표 지점까지의 거리를 계산하는 것입니다. 지도는 오직 가로와 세로로만 움직일 수 있으며, 목표 지점은..

좌표 압축 개념 설명좌표 압축은 주어진 좌표들을 상대적인 순서를 유지하면서 더 작은 범위의 값으로 변환하는 기법입니다. 이 기술은 주로 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 사용됩니다. 특히 큰 수를 다루거나 좌표 간의 상대적인 순서만 필요한 경우 매우 유용합니다.왜 좌표 압축을 사용하는가?좌표 압축을 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다:메모리 절약: 좌표의 값 범위를 줄임으로써 메모리 사용을 줄일 수 있습니다.알고리즘 효율성: 좌표의 값이 작아지면, 특정 알고리즘(예: 정렬, 탐색, 세그먼트 트리, 펜윅 트리 등)의 성능이 향상될 수 있습니다.단순화: 문제를 단순화하여 더 쉽게 해결할 수 있습니다.좌표 압축의 원리좌표 압축의 기본 아이디어는 각 좌표를 그 좌표의 순위(rank)로 변환하는 것입니다. 순위는..

https://coldmans.tistory.com/2 노베이스들을 위한 머신러닝과 딥러닝의 차이점 설명머신러닝과 딥러닝의 차이오늘은 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해 쉽게 설명해보겠습니다. 이 글을 통해 인공지능의 두 가지 중요한 분야인 머신러닝과 딥러닝에 대한 기본 개념을 잡을 수 있coldmans.tistory.com머신러닝의 개념 자체를 잘 모르신다고 하면 위 포스팅을 보고 와주시면 감사하겠습니다. 머신 러닝 프로세스는 위와 같이 구성 되어있습니다. 차근차근 하나씩 설명해보겠습니다. Data Loading우선 머신러닝은 정형데이터를 사용합니다.따라서 Data Loading과정에서 정형데이터인 Pandas를 이용한 (csv, excel, sql)등의 파일을 불러옵니다.혹은 학습 방법에 따라 sciki..

머신러닝과 딥러닝의 차이오늘은 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해 쉽게 설명해보겠습니다. 이 글을 통해 인공지능의 두 가지 중요한 분야인 머신러닝과 딥러닝에 대한 기본 개념을 잡을 수 있을 것입니다.우선 한줄 요약:인공지능: 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는것머신러닝: 컴퓨터가 스스로 학습해 새로운 규칙을 생성하는 것딥러닝: 사람의 정보처리 매커니즘을 모방해 정보처리를 하는 것 1. 인공지능(AI) 개요인공지능은 인간의 지능을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술입니다. AI는 크게 머신러닝과 딥러닝으로 나뉩니다. 이 두 가지는 AI의 중요한 하위 분야로, 서로 다른 방식으로 문제를 해결합니다.2. 머신러닝(Machine Learning) 개요머신러닝은 데이터를 이용해 컴퓨터가 학습할 ..

https://www.acmicpc.net/problem/1697 안녕하세요 코딩테스트 공부를 차갑게 하는 coldmans입니다. 오늘은 백준 1697번 숨바꼭질 문제를 풀어보겠습니다.이 문제의 정답률은 25%로, 실버 1 난이도 문제 치고는 다소 낮은 편입니다.왜 그런지 생각해보면, 이 문제를 다이내믹 프로그래밍(DP) 방식으로 접근하는 분들이 많기 때문입니다. DP 방식으로 테이블을 만들어 해결하려는 시도는 좋은 아이디어이지만, 이 문제에서는 적합하지 않습니다.그 이유를 살펴보겠습니다: 다이내믹 프로그래밍 접근의 문제점상태 공간의 크기: 다이나믹 프로그래밍 접근법에서는 각 위치에서 최적의 해를 저장하고 갱신해야 합니다. 수빈이가 이동할 수 있는 모든 경우의 수를 고려하면 상태 공간의 크기가 매우 큽니..