양방향 너비 우선 탐색: Meet-in-the-Middle 기법
양방향 너비 우선 탐색(Bidirectional BFS)은 검색 알고리즘의 고급 최적화 기법으로, 시작점과 목적점이 모두 알려진 경우 최단 경로를 찾는 데 효과적입니다. 전통적인 BFS는 시작점에서만 탐색을 진행하지만, 양방향 BFS는 양쪽에서 동시에 탐색을 진행하여 중간 지점에서 만나는 방식으로 동작합니다. 이 기법은 Meet-in-the-Middle 또는 절반 탐색이라고도 불립니다.
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8월 7일 15:41에 게시됨
점분치 점분나무 학습 잉여문
점분치 점분나무 학습 잉여문
서론
이蒟蒻는 이 점분나무 템플릿을 3일 동안 보고서야 이해할 수 있었다
매우 화나웠다
그래서 이 점분치와 점분나무 학습 내용을 정리한 잉여문을 작성해두기로 했다
이 잉여문은 매우 임의적입니다, 흥미로운 마음으로 보시면 됩니다
점분치
1.1. 도입
문제: 트리 상에서 특정 조건을 만족하는 경로 수를 구하는 방법은 무엇인가? ...
7월 13일 00:53에 게시됨
무(莫) 알고리즘: 원본 질의 처리를 위한 분할 정복
무 타오(Mo Tao)가 개발한 이 알고리즘은 일반적으로 구간 작업을 비효율적으로 처리하는 데 사용됩니다
짧은 프레임워크, 쉽게 기억할 수 있는 템플릿 표현, 그리고 우수한 복잡도로 유명합니다
하지만 무 알고리즘이 적용되는 문제의 복잡성으로 인해 많은 템플릿 문제들이 높은 난이도 등급을 가지고 있어 초보자들이 접근하기 어렵습니다
하지만 무 알고리즘의 원리를 ...
7월 12일 22:10에 게시됨
반悔 힙 그리디를 활용한 최대 이익 매칭 알고리즘
문제 A: 사과 구매
기본적인 나눗셈 연산을 통해 해결할 수 있는 간단한 문제입니다.
n, x = map(int, input().split())
result = n // x
print(result)
문제 B: 소의 분류
문자열의 빈도수를 기준으로 다양한 경우의 수를 분석해야 합니다.
from collections import Counter
data = input().strip()
frequency = sorted(Counter(data).values())
length = len(frequency ...
6월 6일 02:33에 게시됨
루구 P3957: 점프 하우스 문제 해결 및 동적 프로그래밍 최적화
문제 설명
이 문제는 2017년 NOIP(전국정보올림피아드) 보급조 T4 문제로, 동적 프로그래밍(DP)의 데이터 구조 최적화 요구사항을 보여줍니다. 2018년 T3 및 NOI online 2020 T2 문제와 함께, NOIP 보급조가 DP 최적화에 대한 요구를 높이고 있음을 알 수 있습니다.
해결 접근법
이 문제는 시험장에서도 매우 어려운 완전 탐색 문제입니다. 주어진 데이터 범위는 다음과 같 ...
6월 1일 11:17에 게시됨
이분 탐색 기반 문제 해결 분석 및 코드 리뷰
개요
이 문서는 이분 탐색을 활용한 알고리즘 문제 해결 과정에 대한 검토를 다룹니다. 각 문제는 이분 탐색과 보조 함수인 check를 결합하여 최적해를 도출하는 전략을 사용합니다. 아래에서는 각 문제에 대한 접근 방식, 오류 원인, 그리고 최종 정답 코드를 재구성하여 설명합니다.
문제 1: 나무 자르기 (P1873)
주어진 높이 이상의 나무를 잘랐을 때 얻을 수 있는 나 ...
5월 27일 04:01에 게시됨