suvera-dev 🥦

Dynamic programming(동적계획법)이란 ? 메모리를 적절히 사용하여 수행시간 효율성을 비약적으로 향상시키는 방법 -> 메모리 공간을 최대한으로 활용할 수 있는 효율적인 알고리즘 작성 ! 대표적인 예시 : 피보나치 수열 - n 번째 피보나치 수 = (n-1)번째 피보나치 수 + (n-2)번째 피보나치 수 - 단, 1번째 피보나치 수 = 1,2 번째 피보나치 수 = 1 # 피보나치 함수 소스코드 def fibo(x): if x == 1 or x == 2: return 1 return fibo(x-1) + fibo(x-2) print(fibo(4)) -> But, 피보나치 수열의 소스코드를 이렇게 작성하면 심각한 문제가 생길 수 있다. 바로 f(n) 함수에서 n이 커지면 커질수록 수행 시간이 기하..

파이썬 이진 탐색 라이브러리 bisect_left(a,x) : 정렬된 순서를 유지하면서 배열 a에 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 반환 bisect_right(a,x) : 정렬된 순서를 유지하면서 배열 a에 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 반환 from bisect import bisect_left, bisect_right => 값이 특정 범위에 속하는 데이터 개수 구하기 from bisect import bisect_left, bisect_right # 값이 left_value, right_value인 데이터 개수를 반환하는 함수 def count_by_range(a, left_value, rignt_value): right_index = bisect_right(a, right_value) left_..

이진탐색에 들어가기전 가장 기본 탐색 방법인 순차 탐색에 대해서 살짝 다루고 가보쟈 ! 순차탐색(Sequential Search)이란 ? 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법 - 리스트에 특정 값의 원소가 있는지 체크 - 리스트 자료형에서 특정한 값을 가지는 원소의 개수를 세는 count() 메서드의 내부에서의 순차탐색 # 순차탐색 소스코드 def sequential_search(n, target, array): # 각 원소를 하나씩 확인하며 for i in range(n): # 현재의 원소가 찾고자하는 원소와 동일한 경우 if array[i] == target: return i + 1 # 현재의 위치 반환 . 인덱스는 0부터 시작하니까 1더하기 ..

1. 위에서 아래로 파이썬 기본 정렬 라이브러리 사용 n = int(input()) array = [] for i in range(n): array.append(int(input())) array = sorted(array, reverse= True) for i in array: print(i, end = ' ') 2. 성적이 낮은 순서로 학생 출력하기 파이썬 기본 정렬 라이브러리, 튜플 사용 점수대로 정렬하고 이름만 출력 n = int(input()) array = [] for i in range(n): input_data = input().split() # 이름은 문자열 그대로, 점수는 정수형으로 변환하여 저장 array.append((input_data[0], int(input_data[1]))) ..