몽상실현개발주의

[종만북] 문자열 검색 - KMP 알고리즘 / 문자열 문자열 검색 - KMP 알고리즘 단순한 알고리즘의 검색 과정에서 얻는정보를 이용하여 시간을 절약 할 수 있다. H 의 부분 문자열을 N 과 비교 시, N 의 첫 글자와 대응 되지 않는 H 의 부분문자열 위치를 시작 위치 후보들에서 제외 시키는 방법으로 구현하면 최적화가 가능하다. 이와 같은 방법은 커누스-모리스-프랫(Knuth-Morris-Pratt) 알고리즘이며, 흔히 KMP 알고리즘으로 부른다. H[i...i+matched-1] = N[...matched-1](접두사) 이 일치 할때, i < i+k < matched-1, H[i+k...i+matched-1] = N[K...] (접미사) 가 일치 한다면, N[K...] (접미사) = N[...mat..

[종만북] 문자열 검색 / 문자열 문자열 현대의 컴퓨터는 많은 양의 문자열 자료를 다룹니다. 문서 파일, 인터넷의 웹페이지. 이메일 그리고 문자 메시지들이 모두 다 문자열입니다. 때문에 문자열을 다루는 문제와 자료구조는 전산학의 중요한 연구 주제이며, 정보 검색 (Information retrieval) 이나 생물 정보학 (bioinformatics) 분야에서 특히 이용하게 사용됩니다. 문자열을 다루는 알고리즘 또한 매우 범위가 깊고 넓지만, 시간이 제한된 프로그래밍 대회 특성상 구현이 비교적 간단한 알고리즘이 주로 사용 됩니다. - KPM 알고리즘 : 문자열 검색 - 접미사 배열 (suffix array) : 문자열 처리 용어에 관하여 문자열의 부분 문자열(substring), 접두사(prefix), ..

[종만북] Queue, Stack, Deque / 큐와 스택, 데크 큐와 스택, 데크 Queue 큐 한쪽 끝에서 자료를 넣고 반대 쪽 끝에서 자료를 꺼낼 수 있다. 가장 먼저 들어간 자료를 가장 먼저 꺼내게 된다. FIFO (First In First Out) 선입선출 Stack 스택 한쪽 끝에서만 자료를 넣고 뺄 수 있다. 가장 늦게 들어간 자료를 가장 먼저 꺼내게 된다. LIFO (Last In First Out) 후입 선출 전산학 전반에 걸쳐 널리 사용된다. 함수 호출이 끝나고 이전 함수로 돌아갈 때, 이 함수 바로 이전의 함수로 돌아가야 하는데 컴퓨터는 내부적으로 스택(Stack)을 사용하여 함수들의 문백(context)를 관리한다. Deque 데크 양쪽 끝에서 자료들을 넣고 뺄 수 있는 자료 구..

[종만북] 연결 리스트 / 선형 자료 구조 연결 리스트 배열의 원소들의 순서를 유지하면서 임의의 위치에 원소를 삽입하거나, 임의의 위치에서 원소를 삭제하는것은 시간이 오래 걸리는 작업이다. 해당 위치 뒤에 있는 원소들을 하나씩 뒤칸 혹은 앞칸으로 옮겨야 하기 때문이다. 정확한 수행시간은 삽입이나 삭제 위치에 따라 다르지만, 평균적인 경우 이 작업들에는 원소들의 개수에 선형 비례하는 시간이 소요된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 고안된 자료구조가 연결 리스트(Linked List) 이다. 연결 리스트는 특정 위치에서의 삽입과 삭제를 상수 시간에 할 수 있게 해 준다. 배열에서는 메모리의 연속된 위치에 각 원소들이 저장되어 있지만, 연결 리스트는 원소들이 메모리 여기저기 흩어져 있고 각 원소들은 이전과 ..

[종만북] 동적 배열 / 선형 자료 구조 동적 배열 배열의 큰 문제중 하나는 배열이 선언 될 때, 지정된 크기 이상의 자료를 넣을수 없는 것. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 자료의 개수가 변함에 따라 크기가 변경되는 동적 배열 (Dynamic Array) 배열을 이용해 만들어 낸 별도의 자료구조 배열의 특성 - 원소들은 메모리의 연속된 위치에 저장됨 - 주어진 위치의 원소를 반환하거나 변경하는 동작을 O(1) 에 완수 동적 배열의 추가 특성 - 배열의 크기를 변경하는 resize() 연산이 가능. 이 동작을 수행하는데는 배열의 크기 N 에 비례하는 시간이 소요 - 주어진 원소를 배열의 맨 끝에 추가함으로써 크기를 1 늘리는 append() 연산을 지원. 이 동작을 수행하는데 상수 시간 소요..

[종만북] 모듈라 연산 / 정수론 모듈라 연산 (Modular Arithmetic) 모듈라 M 에 도달 하면, 다시 0으로 돌아가는 정수들로 하는 연산 모듈라 연산에서 모든 정수는 M 으로 나눈 나머지로 표현됨 ex) 시계 모듈라 덧셈 두 수의 합의 모듈라 연산은, 두 수의 모듈라 연산 결과의 합과 같다. (a + b) % M = (a' + b') % M a % M = a' , b % M = b' -> (a + b) % M = ? a = Mx + a' , b = My + b' (a + b) = (Mx + a') + (My + b') = M(x+y) + ( a'+b') (a + b) % M = ( M(x+y) + a' + b') % M = (a' + b') % M -> (a + b) % M = (a' + ..

https://www.algospot.com/judge/problem/read/POTION# algospot.com :: POTION 마법의 약 문제 정보 문제 마법의 약 수업 시간에 교수님의 설명을 안 듣고 졸던 헤리는 실수로 냄비에 몇 가지 재료의 양을 잘못 넣고 말았습니다. 약의 색깔이 심상치 않게 변하는 것을 눈치챈 www.algospot.com [종만북] POTION / solution 효율적인 알고리즘 / Python 파이썬 Solution 효율적인 알고리즘 - r_list 들의 약수를 찾아 해결 1. 모든 재료 중 가장 많이 들어간 재료 찾기 -> X = max( p_list[i] / r_list[i] ), 모든 재료는 X 배 이상 들어야가한다. 2. r_list[i] * X 는 항상 정수 ..

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