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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..

오랜만에 백준을 풀었고, 오랜만에 시간 초과 늪에 빠졌다. 최대한 시간을 줄여 파이썬까지 통과해보고 싶었지만 아직 내실력에서는 Pypy통과가 최선이었다. 문제를 간략히 설명하자면, 존이 N개의 동영상 중 N-1개의 동영상 쌍을 만들어서 유사도를 구해놓았다. 동영상 쌍을 만들 때 어떤 동영상에서 다른 동영상으로 가는 경로가 반드시 하나 존재하도록 만들었을 때, Q개의 질문(v번의 동영상과 유사도가 k이상인 동영상의 개수)의 답을 구하는 문제이다. 문제에서 가장 큰 힌트부분은 한 동영상에서 한 동영상으로 가는 경로가 반드시 하나인 점. 즉, 방향이 존재하지 않고 사이클이 없는 그래프인 트리구조로 만들 수 있다는 점이다. 나는 위 점에서 힌트를 얻어 딕셔너리를 활용하여 트리를 만들었고, 이를 이용한 BFS탐색..

사실 이 문제는 어렵지는 않지만, 제한사항과 문제 카테고리가 없었으면 좀 헤매었을 것 같다. 왜냐하면 완전 탐색 문제만 보면 DP문제가 아닌가? 하는 겁이 나기 때문이다. 하지만, 위에 말한것 처럼 제한사항에서 주어지는 숫자 개수가 20개 이하인걸 확인한다면, 쉽게 풀 수 있을 것이다. 이문제는 숫자들의 배열과 타겟넘버가 주어질 때, 숫자들의 배열의 합과 차로 타깃 넘버를 만들 수 있는 방법의 개수를 묻는 문제이다. 더하거나 뺄 수 있다는 부분에서 부분집합(itertools)를 활용하기에는 조금 어려움이 있을 것 같아 나는 완전 검색(DFS) 방식으로 문제를 풀었다. 원하는 타겟넘버가 되는 조건을 종료 조건으로 그전까지는 배열을 진행하면서 합과 차를 각각 구해보는 전형적인 완전 탐색 풀이법을 사용해 보았..