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[알고리즘] 백트래킹(Backtracking)을 알아보자

요즘 백준 문제집을 풀고있는데, 백트래킹 개념의 문제가 나와서 한번 개념을 블로그에 정리해보려고 한다. # 등장 배경 이 글을 읽고있는 분들이라면 DFS(깊이 우선 탐색), BFS(너비 우선 탐색) 등의 유명한 완전탐색 알고리즘은 한번쯤 들어본 적이 있을 것이다. 이러한 알고리즘은 모든 가능한 경우의 수를 탐색하는 특징이 있는데, 백트래킹도 이와 비슷한 motivation을 공유한다. 즉, '가능한 모든 방법'을 탐색하는 데에 관심사가 있는 것 ! 하지만 DFS와 BFS는 정말 모든 노드를 탐색한다. 그러다보면 해답이 될 가능성이 없는 그래프의 노드까지 "모두" 탐색하게 되는 것이다. 우리는 알고리즘 문제를 풀고있으므로, 전혀 가능성이 없는 노드는 관심이 없을 것이다. 따라서 백트래킹(Backtracki..

[알고리즘] 특정 기준으로 리스트 정렬하기 (python) - key=lambda

요즘 정렬 문제를 많이 풀다보면, 리스트를 특정 기준으로 정렬해야할 때가 많다. 단순히 .sort(), sorted()로의 오름차순 내림차순으로는 풀 수 없는 문제도 많이 만났고, 이럴때는 key=lambda 함수를 사용하면 된다! 오늘은 이러한 용법에 대해 포스팅 해보도록 하겠다. :) 이 게시글은 여기를 참고하였다. # key=lambda 용법 우선 key=lambda 용법은 sorted 함수의 인자로 쓰인다. 그리고 다음과 같이 사용한다. # key가 하나일 때 모든 정렬의 기반은 오름차순 정렬이다. ex 1) 리스트의 각 원소를 기준으로 정렬하기 (일반 오름차순) 참고로 문자열을 다음과 같이 정렬하면 사전순으로 정렬이 된다. arr = ['abc', 'bac', 'bca'] sorted(arr, ..

[코테] 자주 쓰이는 Python 기본 함수 정리 (계속 업데이트)

블로그 주인이 계속 공부하면서 업데이트 될 예정입니다. 구현 등의 코딩테스트 문제 유형에 기출되었던 기본적인 내장 Python 함수 모음입니다! 자세한 내용은 제 github repo를 참고해주세요 :D 개인 기록용이긴 합니다ㅎㅎ.. GitHub - daeunni/For_codingtest: 다은이의 알고리즘 아카이브 📝🔥 다은이의 알고리즘 아카이브 📝🔥. Contribute to daeunni/For_codingtest development by creating an account on GitHub. github.com ord( ) / chr( ) ord()는 문자열을 아스키코드(숫자)로 반환하는 함수이고, chr()은 아스키코드를 문자열로 반환하는 함수! chr(65) >>> A ord('a') >>..

[백준] 에디터(Python) - Stack

# 문제 # 입출력 # Idea 스택을 이용한 문제다. 이 문제의 특징은 주어진 시간제한이 매우 짧기 때문에, insert와 pop(i) 등을 사용해서는 시간복잡도가 커지기 때문에 사용할 수 없다. (시간초과가 뜬다) 그래서 pop()와 append()만을 이용해 스택으로 구현해야한다. 그렇다면 이 문제를 어떻게 스택으로 구현하느냐? 필자는 처음에 각각의 L, D, B, P 경우를 하나하나 스택으로 구현할 수 있도록 경우를 생각했는데, 이럴 경우에 예외처리가 너무 복잡하고 까다로워져서 난항을 겪었다. 따라서 이 문제의 핵심 아이디어는 커서의 위치를 기준으로 데이터를 두개의 스택으로 나누는 것이다! 처음에는 하나의 스택에 데이터를 모두 몰아넣는다. 그리고 앞서 언급한 pop과 append의 스택 연산을 이..

[TIL] pip, conda로 특정 버전의 패키지 설치하기 (업그레이드, 다운그레이드)

우선 패키지의 버전을 확인하고 싶을 때는 보통 다음과 같이 하면 된다. $ python >>> import numpy >>> numpy.__version__ '1.14.5' pip와 conda로 패키지를 설치하는 것이 다르다는 것은 모두 알고있을 것이다. (pip로 설치한 패키지는 conda로 다운그레이드 해도 버전이 바뀌지 않는다..) 따라서 각각 특정 버전의 패키지를 어떻게 설치하는지 설명하자면 다음과 같다. # pip python -m pip install numpy==x.y.z 참고로 pip에서 특정 패키지의 버전이나 설치여부를 확인하고 싶을 때는 다음과 같이 하면 된다. pip show 패키지 이름 # conda conda install 패키지명=원하는 버전 conda install tensor..

[알고리즘] 큐를 이용해 BFS 구현하기 (python)

오늘은 BFS 구현에서 주로 사용하는 큐에 대해 포스팅하고, 관련 적용 사례를 복습해보려고 한다. 사실 BFS/DFS 문제를 풀다보면 나는 DFS에 훨씬 더 익숙해서, DFS로 주로 풀이를 한다. 그 이유가 BFS 구현에서 큐에서 막히기 때문이라고 생각했고, 관련 포스팅을 하게된 것이다! # 큐(Queue) 우선 큐는 쉽게 말해서 다음과 같은 선입선출 구조이다. 먼저 들어온 요소가 먼저 나가는, 그런 것이다. BFS(너비우선탐색) 구현에는 큐를 이용하는 것이 정석인데, 그 이유는 BFS는 인접한 노드부터 차례로 넓게 탐색하는 알고리즘이기 때문이다. (BFS에 대해서는 따로 설명하지 않겠다) Python에는 친절하게도 deque 라이브러리가 존재해서, 큐 자료구조를 이용하고 싶을 때는 관련 라이브러리를 다..

[프로그래머스] 네트워크 (python) - BFS/DFS

# 문제 네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있을 때 컴퓨터 A와 컴퓨터 C도 간접적으로 연결되어 정보를 교환할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 A, B, C는 모두 같은 네트워크 상에 있다고 할 수 있습니다. 컴퓨터의 개수 n, 연결에 대한 정보가 담긴 2차원 배열 computers가 매개변수로 주어질 때, 네트워크의 개수를 return 하도록 solution 함수를 작성하시오. 제한사항 컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다. 각 컴퓨터는 0부터 n-1인 정수로 표현합니다. i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i..

[프로그래머스] 타겟 넘버 (python) - BFS/DFS

# 문제 n개의 음이 아닌 정수들이 있습니다. 이 정수들을 순서를 바꾸지 않고 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다. -1+1+1+1+1 = 3 +1-1+1+1+1 = 3 +1+1-1+1+1 = 3 +1+1+1-1+1 = 3 +1+1+1+1-1 = 3 사용할 수 있는 숫자가 담긴 배열 numbers, 타겟 넘버 target이 매개변수로 주어질 때 숫자를 적절히 더하고 빼서 타겟 넘버를 만드는 방법의 수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. # 아이디어 노드 엣지로 구성된 그래프를 그릴 수 있는 상하좌우, map 문제 뿐 아니라 이런 것도 bfs/dfs 문제임을 깨닫게 해준 문..