https://www.acmicpc.net/problem/1427 알고리즘 분류 : 문자열, 정렬 ❓문제🔅해석정렬 알고리즘에는 비교 기반 정렬 알고리즘과 비교하지 않는 정렬 알고리즘이 있다. 해당 문제는 비교 기반 정렬 알고리즘 중 '선택 정렬' 알고리즘을 사용하여 풀이했다. 선택 정렬 알고리즘 순서는 아래와 같다. 1. 남은 정렬 부분에서 최솟값 또는 최댓값을 찾는다. 2. 남은 정렬 부분에서 가장 앞에 있는 데이터와 선택된 데이터를 swap 한다. 3. 가장 앞에 있는 데이터의 위치를 변경해 남은 정렬 부분의 범위를 축소한다. 4. 전체 데이터 크기만큼 index가 커질 때까지, 즉 남은 정렬 부분이 없을 때까지 반복한다.⭕정답 코드import java.io.BufferedReader;import ..
https://www.acmicpc.net/problem/23968알고리즘 분류 : 구현, 정렬, 시뮬레이션 ❓문제🔅해석비교 기반 정렬 알고리즘인 버블 정렬을 활용하는 문제이다.버블 정렬은 양옆에 위치한 두 값을 비교하면서 크기 순으로 정렬한다. 그 동안은 전역변수, 지역변수 신경 쓰지않고 작성했지만 이제부터 ChatGPT-4o에게 코드리뷰를 받고 코딩 습관을 고치려고 한다. 코드리뷰 전 코드import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.util.StringTokenizer;//백준 23968번public class Main { static int N, K; stati..
코딩테스트에서 시간복잡도의 중요성은 매우 크다.많은 코딩테스트 문제집을 살펴보면 목차의 앞부분에 항상 시간복잡도에 대한 설명이 포함되어 있다. 이는 문제를 해결할 때 시간복잡도를 고려하는 것이 필수적임을 보여준다. 시간복잡도시간복잡도란 주어진 문제를 해결하기 위해 필요한 연산 횟수를 나타낸다.알고리즘이 얼마나 효율적인지를 평가하는 기준이 된다.코딩테스트에서는 시간복잡도를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하고, 제한된 시간 안에 문제를 풀 수 있는지를 가늠한다. 왜 시간복잡도가 중요한가?일반적으로 코딩테스트에서는 1억 번의 연산을 1초에 처리할 수 있는 기준을 사용하여 수행 시간을 예측한다.따라서 문제를 풀 때는 주어진 입력 크기에 맞는 최적화된 알고리즘을 선택해야 한다. 만약 시간복잡도가 높은 알고리즘을 ..
https://www.acmicpc.net/problem/2458알고리즘 분류 : 그래프 이론, 그래프 탐색, 깊이 우선 탐색, 최단 경로, 플로이드–워셜❓문제🔅해석모든 학생의 키를 비교한 횟수를 알아야하기 때문에 전체 쌍의 계산이 필요한 "플로이드-워셜" 알고리즘을 사용한다. 1. 거리 초기화 만약 두 정점 간에 직접 연결된 간선이 있다면 그 가중치로 초기화하고, 연결되어 있지 않다면 무한대(또는 매우 큰 값)로 설정한다. 자신에게 가는 거리는 0으로 설정한다.for (int n = 1; n 2. 동적 프로그래밍(DP) 적용 각 정점을 중간 정점으로 고려하여, 다른 모든 정점 쌍에 대해 최단 경로를 갱신한다. 즉, 정점 k를 중간 정점으로 사용하는 경우, i에서 j로 가는 경로가 i -> k ->..
https://www.acmicpc.net/problem/11657알고리즘 분류 : 그래프 이론, 최단 경로, 벨만–포드❓문제 🔅해석 1. 거리 초기화 시작 정점의 거리를 0으로 설정하고, 나머지 모든 정점의 거리를 무한대로 설정한다. 2. 거리 갱신 모든 간선에 대해 V-1번 반복해서 간선의 시작 정점에서 도착 정점으로 가는 경로가 현재 알려진 경로보다 짧다면, 그 경로를 갱신한다.dist[from] > dist[to] + edge.cost 이므로 dist 업데이트를 한다. dist[from] > dist[to] + edge.cost 이므로 dist 업데이트를 한다. dist[from] == dist[to] + edge.cost 이므로 dist 업데이트 되지 않는다. dist[from] 이렇게 (..
https://www.acmicpc.net/problem/11438알고리즘 분류 : 자료 구조, 트리, 최소 공통 조상, 희소 배열❓문제🔅해석순서input된 값을 adjacent list(양방향 간선)에 넣는다.BFS로 트리 탐색bfs로 트리를 탐색하면서 각 노드의 깊이(depth)와 부모(parent)를 기록한다. 희소 테이블(Sparse Table) 구성각 노드에 대해 2^k번째 부모를 미리 계산한다. 이 테이블을 이용하면, 두 노드의 깊이를 맞춘 후, 공통 조상을 빠르게 찾을 수 있다.Find LCA항상 b가 a보다 depth가 큰 노드(root로부터 먼)가 되도록 swapa, b의 depth 맞추기(0.에 의해 항상 b를 끌어올리게 된다)2에서 depth를 맞추었는데 a와 b가 같다면 lca를 ..
https://www.acmicpc.net/problem/1922알고리즘 분류 : 그래프 이론, 최소 스패닝 트리❓문제🔅해석컴퓨터 == 정점선 == 간선 모든 컴퓨터(정점)를 연결하여 최소의 비용(가중치)을 얻기 위해 MST를 구현한다.MST를 구하기 위한 알고리즘에는 크루스칼, 프림이 있는데 크루스칼로 풀이해본다. // input691 2 51 3 42 3 22 4 73 4 63 5 114 5 34 6 85 6 8 1. 간선 정렬그래프의 모든 간선을 가중치 기준으로 오름차순 정렬한다. 2. 간선 선택정렬된 간선 리스트에서 순차적으로 간선을 선택한다. 이때, 선택된 간선이 사이클을 형성하지 않는다면 해당 간선을 최소 신장 트리에 추가한다. 3. 사이클 검증사이클이 형성되는지 확인하기 위해서 유니온-..
https://www.acmicpc.net/problem/2252알고리즘 분류 : 그래프 이론, 위상 정렬, 방향 비순환 그래프❓문제🔅해석위상정렬을 이용하여 풀이한다. 위상정렬은 비순회 방향 그래프에서 정점을 정렬하는 방식이며, 동일한 우선순위를 가진 작업들이 여러 가지 방법으로 나열될 수 있기 때문에 여러 개의 정렬 결과가 나올 수 있다. // input4 24 23 1 1. indegree 계산 및 indegree 배열 중에서 0인 노드를 Queue에 담는다. 2. Queue에서 pop를 하고, 3(pop 한 값)과 연결된 노드에 indegree를 하나 감소시킨다. 3. Queue에서 pop를 하고, 4(pop 한 값)와 연결된 노드에 indegree를 하나 감소시킨다. 4. Queue가 빌 ..