기록하는 습관 "기습"

투 포인터투 포인터(Two Pointers) 기법은 배열이나 리스트와 같은 선형 자료구조에서 두 개의 포인터를 사용하여 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘 설계 방법이다. 이 기법은 일반적으로 정렬된 배열에서 사용되며, 특정 조건을 만족하는 부분 배열이나 쌍을 찾는 문제를 풀 때 자주 활용된다.투 포인터는 주로 다음과 같은 상황에서 유용하다:- 두 요소의 합이나 곱과 관련된 조건을 만족하는 쌍을 찾는 경우- 특정 조건을 만족하는 부분 배열의 길이, 개수 등을 구하는 경우- 슬라이딩 윈도우와 함께 사용하여 효율적으로 부분합을 계산하는 경우투 포인터의 동작 원리초기화: 두 개의 포인터를 각각 배열의 시작과 끝에 두거나, 특정 조건에 맞게 시작점을 설정한다.조건 검토 및 이동: 조건에 따라 포인터를 이동시킨다..

분할정복분할 정복은 문제를 더 작은 하위 문제로 나누고, 각 하위 문제를 해결한 뒤 결과를 결합하여 원래 문제의 해를 구하는 알고리즘 설계 기법이다.이 방법은 재귀적 접근을 기반으로 하며, 특정 문제를 풀기 위해 문제를 반복적으로 쪼개어 더 단순한 형태로 만들고 이를 조합하여 해를 도출한다. 이 과정은 아래 세 단계로 구성된다:분할(Divide):원래 문제를 더 작은 부분 문제로 분할한다.일반적으로 이 단계는 입력 데이터를 나누거나, 문제의 범위를 축소하는 과정을 포함한다.정복(Conquer):나뉜 부분 문제를 재귀적으로 해결한다.하위 문제의 크기가 충분히 작아지면(예: 크기가 1인 경우), 직접 해결(기저 사례)한다.결합(Combine):각 부분 문제의 결과를 결합하여 원래 문제의 해를 구한다.결합 과..

누적합누적합(Cumulative Sum)은 배열이나 리스트의 특정 구간 합을 빠르게 계산하기 위해 사용하는 알고리즘 기법이다. 일반적으로 대량의 데이터에서 특정 구간의 합을 반복적으로 구해야 하는 경우, 단순히 반복문을 이용해 매번 합을 계산하는 것은 비효율적일 수 있다. 이때, 누적합 배열을 활용하면 원하는 구간의 합을 상수 시간 내에 구할 수 있다. 누적합의 원리누적합의 기본 원리는 배열의 각 위치까지의 값을 순차적으로 더해 새로운 배열을 생성하는 것이다. 이를 통해 배열의 특정 구간 합을 빠르게 계산할 수 있다. 예를 들어, 배열의 i번째 위치까지의 누적합은 원본 배열의 0번째 인덱스부터 i번째 인덱스까지의 합을 저장하는 형태다.누적합 배열을 S라고 할 때, 원본 배열 A에서 구간 [i, j]의 합..

동적 프로그래밍동적 프로그래밍에 대해서 다시금 공부하고 있다. 동적 프로그래밍(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 더 작은 하위 문제들로 나누어 해결한 후, 그 결과를 저장하여 재사용함으로써 문제 해결의 효율성을 높이는 기법이다. 이는 주로 하위 문제가 반복해서 나타나는 경우에 사용되며, 각 하위 문제의 결과를 기록(memoization)하거나 테이블 형식으로 정리하여 중복 계산을 방지한다. DP는 최적화 문제에서 자주 사용되며, 두 가지 주요 접근 방식이 있다: 상향식(Bottom-Up)과 하향식(Top-Down). 단순히 말하자면, 동적 프로그래밍은 "이전에 계산한 값을 저장해 두었다가 필요할 때 재사용하는 방법"이다. 이는 중복 계산을 줄이고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있..

프리코스 진행 방식진행 방식미션은 과제 진행 요구 사항, 기능 요구 사항, 프로그래밍 요구 사항 세 가지로 구성되어 있다.세 개의 요구 사항을 만족하기 위해 노력한다. 특히 기능을 구현하기 전에 기능 목록을 만들고, 기능 단위로 커밋 하는 방식으로 진행한다.기능 요구 사항에 기재되지 않은 내용은 스스로 판단하여 구현한다.매주 진행할 미션은 화요일 오후 3시부터 확인할 수 있으며, 다음 주 월요일까지 구현을 완료하여 제출해야 한다. 제출은 일요일 오후 3시부터 가능하다.정해진 시간을 지키지 않을 경우 미션을 제출하지 않은 것으로 간주한다.종료 일시 이후에는 추가 푸시를 허용하지 않는다.과제 제출 전 체크 리스트기능을 올바르게 구현했더라도 요구 사항에 명시된 출력 형식을 따르지 않으면 0점을 받게 된다.기능..