효율적인 알고리즘 활용: 슬라이딩 윈도우 최댓값과 상위 K개 빈도 요소 찾기
알고리즘 문제 해결 과정에서 흔히 마주치는 두 가지 유형의 문제, 즉 슬라이딩 윈도우 내의 최댓값을 찾는 문제와 데이터셋에서 빈도수가 높은 상위 K개의 요소를 추출하는 문제에 대해 다룹니다. 각 문제에 대한 효과적인 해결 전략과 함께 C++ 구현 예시를 제시합니다.
슬라이딩 윈도우 최댓값 (LeetCode 239번)
주어진 정수 배열 nums와 정수 k가 있을 때, 크기 k의 ...
9월 2일 02:08에 게시됨
최대 백색 타일 수 계산: 슬라이딩 윈도우와 경계 조건 처리
문제 해결을 위해 배열을 사용하려 했으나 메모리 초과가 발생하여, 원본 데이터를 직접 수정하며 슬라이딩 윈도우 방식으로 접근했다. 특히 경계 조건 처리는 항상 어려운 부분이지만, 핵심은 구간 커버리지 문제에서 각 구간의 우측 끝점을 기준으로 왼쪽으로 확장 가능한 최대 길이를 탐색하는 것이다.
주요 전략은 다음과 같다:
먼저 타일의 시작 위치 기준으로 정 ...
7월 27일 06:37에 게시됨
Adaboost와 SVM의 결합: 시계열 예측에서의 혁신적 접근
기반 모델: 서포트 벡터 머신과 애드보스트의 통합적 시계열 예측
시계열 데이터는 비선형 패턴을 내포하고 있어 단일 모델로는 정확한 예측이 어려운 경우가 많습니다. 본 문서에서는 Adaboost 기반의 다중 서포트 벡터 머신 구조를 활용하여, 과적합을 억제하면서도 복잡한 시간 의존성 패턴을 잘 포착하는 예측 시스템을 제안합니다.
데이터 전처리: 슬라이딩 윈도우 ...
5월 24일 20:20에 게시됨