Dev./Algorithm6

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  Python - 알고리즘 : 힙 leetcode : Kth Largest Element in an Array 배열이 주어지면 k 번째로 큰 수를 반환하는 문제로 보인다. # leetcode : Kth Largest Element in an Array import heapq class Solution: def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int: # 힙으로 만들기 위해 빈 배열 heap = [] # 루프를 돌면서 for num in nums: # -를 붙여서 순서를 뒤집자, 힙은 최소 힙으로 정렬되기 때문에 음수로 하게 되면 최대수가 맨앞으로! heapq.heappush(heap, -num) # k 번째 큰 수를 출력해야하니, k-1 만큼 루프를 돌면서 다 버려주고 for _ i.. Dev./Algorithm 2023. 7. 18.

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  Python - 알고리즘 : 트리구조 leetcode : Maximum Depth of Binary Tree 이진트리의 최대 깊이를 구하는 문제로 보인다. 트리의 루트에서 가장 깊은 잎(leaf) 노드까지의 경로를 따라 노드의 수를 계산한다. # leetcode : Maximum Depth of Binary Tree - 트리 # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right class Solution: def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: # 가.. Dev./Algorithm 2023. 6. 22.

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  Python - 알고리즘 : 자료구조, 그래프, 다익스트라 Leetcode : Letter Combinations of a Phone Number digits 가 들어오면 해당 딕셔너리 안에서 가능한 조합들을 모두 꺼내는 알고리즘 같다. 내용을 보면 전화 키패드에서 사용되는 숫자와 문자의 매핑을 사용해야 하는 백트래킹 문제로 보여진다. 문제는 가능한 모든 문자 조합을 반환하라고 요청하고 있다. 먼저, 숫자와 문자를 매핑하는 딕셔너리를 생성한다. 이 딕셔너리는 각 숫자를 문자들의 리스트로 매핑하며, 이것은 전화 키패드에 기반한 매핑이다. 두 번째로, 백트래킹 함수를 정의한다. 이 함수는 현재까지 구성된 조합과 다음으로 처리해야 하는 숫자 위치를 인자로 받는다. 백트래킹 함수 내에서, 만약 현재까지 구성된 조합이 입력된 숫자 문자열의 길이와 같다면, 이 조합은 완전.. Dev./Algorithm 2023. 6. 21.

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  Python - 알고리즘 : 그래프 알고리즘 수학 안에서도 좀 더 구체적으로 그래프를 설명하자면, 그래프 이론에서 객체의 일부 쌍들이 연관되어 있는 개체 집합 구조를 말한다. 일반적으로는 정점(노드)과 간선(엣지)으로 이루어진 자료구조를 의미한다. 간선의 방향 유무에 따라서 단방향 그래프와 무방향 그래프(또는 양방향)로 나뉜다. 그래프의 표현은 크게 인접 행렬 그래프와 인접 리스트 그래프로 나눌 수 있다. 그래프 순회란, 그래프 탐색이라고도 불리우며 그래프의 각 정점을 방문하는 과정을 말한다. 탐색 기법에는, 너비 우선 탐색, 깊이 우선 탐색, 다익스트라, 플로이드 와샬 등이 있다. BFS 탐색 (Breadth First Search) 현재 정점과 연결된 점들에 대해 우선적으로 넓게 탐색 큐를 이용해 구현 DFS 탐색 (Depth First Sea.. Dev./Algorithm 2023. 6. 20.

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  Python - 알고리즘 : 리스트, 딕셔너리 순서대로 저장하는 시퀀스이자 변경 가능한 목록(mutable list) 이다. 내부적으로는 동적 배열로 구현되어 있다. pop() 함수는 O(n) 이므로 주의한다. 데크(deque)와 같은 자료형을 사용해 성능을 높일 수 있다. 리스트 메소드의 시간 복잡도 # 리스트 메서드의 시간 복잡도 len(a) # 시간 복잡도 : O(1) - 전체 요소의 개수를 리턴한다. a[i] # 시간 복잡도 : O(1) - 인덱스 i의 요소를 가져온다. a[i:j] # 시간 복잡도 : O(k) - 인덱스 i 부터 j 까지 슬라이스의 길이만큼인 k 개의 요소를 가져온다. 이 경우 객체 1개에 대한 조회가 필요하므로 O(k) 이다. elem in a # 시간 복잡도 : O(n) - elem 요소가 존재하는지 확인한다. 처음부터 .. Dev./Algorithm 2023. 6. 19.

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  Python - 알고리즘 기초 파이썬으로 알고리즘 문제를 풀기위한 기초 → 파이썬으로 코딩을 하기위한 기초로 생각해도 좋다. 알고리즘을 구현하고 어떤 문제에 대한 솔루션을 만들기 위한 언어로 선택했다면 그 언어의 문법은 확실하게 알아야 하기 때문이다. 인덴트(들여쓰기) 파이썬의 대표적인 특징이기도 한 인덴트는 공식 가이드인 PEP 8에 따라 공백 4칸을 원칙으로 한다. 파이썬에선 코드 구분을 위한 중괄호가 없기 때문에 이 들여쓰기로 구문을 구분하게 되니 반드시 잘 숙지해야 한다. class ParentClass: def __init__(self): # 들여쓰기 self.name = 'parent' self.number = 10 # 들여쓰기 def __str__(self): return f'ParentClass name : {self... Dev./Algorithm 2023. 6. 16.