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아직 각 알고리즘에 대한 이해 및 활용능력이 부족한 것 같아서, 기출에 나온 구현 문제보다는 알고리즘 연습을 할 것 같다. 첫 번째 알고리즘은 바로 이분 탐색이다. 이분 탐색은 학교 예제에서도 다뤄본 적 있는 알고리즘이라 비교적 쉽다고 생각했었는데 최근 프로그래머스 중 이분 탐색 문제(입국심사)를 풀어보고 정말 쉬운 게 없구나 느끼게 됐다. 사실 모든 알고리즘 문제들이 그렇겠지만, 이 문제를 어떤 알고리즘으로 풀지?라는 생각만 잡히게 된다면 어느 정도 쉽게 풀 수 있다. 특히 나는 알고리즘을 연습할 목적으로 백준의 이분 탐색 문제집을 풀었기 때문에 어떤 알고리즘으로 풀지라는 고민의 시간 없이 문제를 풀었기 때문에 그나마 쉽게 풀 수 있었다. 문제에 대해 설명하자면, 총 N개의 강의를 녹화할 때, M장의 ..

오늘 풀어본 문제는 프로그래머스의 야근지수라는 문제이다. 문제를 간략히 요약하자면, 리스트안의 수들을 n만큼 줄일 수 있는데, n만큼 줄인 후 리스트의 제곱합이 최소가 된 경우의 값을 구하라는 문제이다. 문제를 읽었을때, 그리디하게 생각해서 가장 큰 수를 줄일수록 야근시간(리스트의 제곱합)이 줄어들지 않을까?라는 생각으로 풀었다. works의 최대 길이가 20000이였기 때문에 이중 포문으로 가능할 수도 있겠다 싶어서 풀었고 다행히 통과하였다. 가장 큰 값을 기준으로 잡고, works를 돌면서 기준과 같은 값은 -1 처리를 해주었다. 순회가 끝날 때마다, 기준값을 1씩 낮춰주었고, 기준값이 0보다 작아지거나, n이 0이 되면 답을 반환하였다. 사실 문제를 풀면서도 시간 초과가 될 줄 알았는데, 운이 좋게..

heapq 라이브러리에 대해서 공부하기 전에 우선 heap에 대해 간략히 정리하자면, heap은 최댓값 및 최솟값을 찾아내는 연산을 빠르게 하기 위해 고안된 완전 이진트리를 기반으로 한 자료구조이다. 최소 힙은 가장 부모 노드의 최솟값을 가지고, 자식 노드로 갈수록 값이 커지는 특성이 있다. 힙 자료구조의 장점은 힙 자체로 정렬이 되며 값을 추가, 삭제할 때도 정렬이 유지된다는 장점이 있다. 싸피교육때 힙 자료구조를 배우고 파이썬으로 구현은 해보았지만, heap을 이용하여 다양한 문제를 풀어보지는 못하여 heap을 꼭 알아야 하나?라는 생각에 공부를 미루고 있었는데, 다익스트라와 힙을 활용한 알고리즘 풀이 방식이 플로이드-와샬 알고리즘이 풀어내지 못한 문제를 거뜬히 풀어내는 것을 보고 힙도 공부할 필요가..

플로이드 와샬 알고리즘을 공부하면서, 백준에서 플로이드-와샬의 기본 문제를 풀어보았다. 처음 플로이드 와샬 알고리즘을 들어보았을 때 엄청 어려운 알고리즘일거같다고 느꼈지만 막상 코드 자체는 그리 복잡하지 않았다. 다익스트라처럼 최단거리를 알려주는 알고리즘인데, 다익스트라는 한점에서 다른 한 점까지의 최단거리를 구하는 알고리즘이지만 플로이드는 모든 점에서 모든 점까지의 최단거리를 알 수 있다. 또 다른 차이점은 플로이드는 이전에 구한 최소비용과 새로 구한 최소비용을 비교하면서 갱신하는 DP형태의 알고리즘이라면, 다익스트라 알고리즘은 최소비용인 경우만 갱신하는 그리디 형태의 알고리즘이다. ( 플로이드 알고리즘을 공부하면서 내가 아직 다익스트라와 힙 자료구조에 대해서도 공부가 부족함을 깨달았다.) 플로이드 와..

이 문제를 처음 본 순간 든 생각은 이게 왜 '이분 탐색'이지? 였다. 다른 방법으로 풀까 했지만 n이 1,000,000,000을 for 문으로 돌릴 자신이 없었기 때문에 결국 다른 풀이들을 레퍼런스 했다. 다른 블로그 글들을 보면서 내가 아직 이분 탐색을 제대로 이해하지못했고, 아직 많이 부족하다는 것을 깨달았다. 우선, 다른 풀이들을 보면서 나 스스로 한번 문제와 이분탐색을 정리해보았다. 이진 탐색은 정렬된 배열에서 내가 원하는 값을 가지고 있는 배열의 인덱스를 찾는 기법이다 즉, 이문제에서 우리가 찾고 싶은 것은 총 소요되는 최소 시간이기 때문에 시간을 인덱스로 생각해야 한다. 시간을 인덱스라고 생각하고 이분 탐색하듯이 LEFT와 RIGHT값을 찾아야 하는데, 시간은 무한하기 때문에 우리가 범위를 ..

나에게는 너무 어려운 구현 그 자체인 문제였다. 구현 문제를 풀 때, 항상 고민인 점이 '시간, 메모리 통과할까?'이다. 내가 아직 경험이 부족하여 시간에 대한 정확한 확신이 없어서 이런 일이 있는 것 같다. 이 문제를 풀 때도 손 코딩 단계에서 이렇게 해야 하나? 아니면 이렇게? 이 고민으로 한 시간은 족히 소모한 것 같다. 결국 손 코딩을 완전히 끝내지 말고 일단 그냥 풀어보자는 마음으로 키보드를 쳐봤는데 막상 치기 시작하니 금방 푼 느낌도 드는 것 같다. 문제를 간략히 설명하자면, 말그대로 재원이가 만든 게임을 진행하고, 게임 진행조건을 도달했을 때 소요된 턴을 출력하는 문제이다. 결국은, 문제에서 설명하는 게임을 구현해내는 문제이다. 게임 규칙은 문제에서 읽어보는 것이 가장 좋을 것 같고, 결국 ..

핑계지만 한동안 프로젝트를 진행한다고 알고리즘 문제를 풀지 못하였다. 아무래도 처음 진행해보는 프로젝트이다 보니 하루에 어느 정도 해야지라는 양을 가늠하지 못하고, 시간이 있을 때마다 프로젝트에 몰두한다고 나의 다른 스케줄을 잘 진행하지 못한 것 같다. 앞으로 프로젝트를 할 때는 프로젝트도 중요하지만 시간 배분을 조금 더 유동적으로 해봐야겠다. 문제 얘기를 해보자면 이번에 푼 문제는 Watering the Fields이다. 문제가 영어버전 밖에 없지만, 다행히 문제 길이도 길지 않고, 문제에서 하는 얘기도 딱 보이기 때문에 영어가 약한 나에게도 해석상에 큰 문제는 없었다. 문제 줄거리는 농부가 물을 받아놓기 위해 파이프를 연결해놓아야 한다는 내용이지만, 결국에는 문제에서 모든 파이프의 좌표가 주어지고, ..

TMDB API를 활용한 데이터 기반 영화 추천 사이트 개발 싸피 1학기 과정을 마치면서 1학기 동안 함께 공부했던 팀원들과 팀장 및 Client Server 담당자로 영화 추천 사이트를 개발하게 되었다. 프로젝트를 시작하면서 팀원들과 의견을 취합하는 과정에서 우리가 가장 먼저 했던 일은 우리가 할 수 있는 것과 현실적(경제적)으로 불가능한 일을 구분해 나가는 것이었다. 이 과정을 거치면서 우리의 주 목적인 영화 추천을 어떻게 효과적으로 할 수 있을지 고민해보았다. 그리고, UX를 향상하는 기능을 집중 목표로, 영화 추천 / 게시판을 개발하기 위해 노력했다. 현재 인기있는 OTT사이트들 (OTT사이트는 우리 프로젝트와는 달리 스트리밍 기능까지 있다는 차이점이 있음)을 참고했을 때, 우리 팀이 집중 한 공..