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Python14

4. 프로그래밍 언어 및 프레임워크 1. Java (Spring Framework)특징객체 지향: 캡슐화, 상속, 다형성 등 OOP 원칙을 엄격히 따릅니다.플랫폼 독립성: JVM(Java Virtual Machine) 위에서 실행되며, "Write Once, Run Anywhere"를 지향합니다.강력한 생태계: Spring Boot, Spring Security, Spring Data 등 풍부한 라이브러리 지원메모리 관리가비지 컬렉션(GC): 개발자가 직접 메모리를 해제하지 않아도 JVM이 자동으로 관리합니다.Young Generation(신규 객체), Old Generation(오래된 객체) 영역으로 나누어 관리.메모리 누수 주의점: 정적(static) 변수, 캐시, 리스너 미해제 등이 누수의 주요 원인입니다.예외 처리Checked Ex.. 2025. 5. 10.
프로그래머스 문제 풀이) 깊이/너비 우선 탐색(DFS/BFS) : 네트워크 문제 설명네트워크란 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.제한사항컴퓨터의 개수 n은 1 이상 200 이하인 자연수입니다.각 컴퓨터는 0부터 n-1인 정수로 표현합니다.i번 컴퓨터와 j번 컴퓨터가 연결되어 있으면 computers[i][j]를.. 2025. 4. 19.
알고리즘 난이도별 실전 문제 풀이와 코딩테스트 꿀팁 11.1 단계별 난이도별 문제 리스트1. 입문(기초) 문제배열/문자열 다루기:배열에서 최댓값/최솟값 찾기문자열 뒤집기팰린드롬 판별자료구조 기본:스택/큐 구현해시맵(딕셔너리) 사용기초 탐색/정렬:선형 탐색, 이진 탐색버블/선택/삽입 정렬2. 중급 문제재귀, 분할정복:피보나치 수열병합 정렬하노이의 탑그리디:동전 거스름돈회의실 배정그래프 탐색:BFS/DFS로 미로 탐색연결 요소 개수 세기DP:계단 오르기최대 연속 부분합동전 조합3. 고급 문제최단 경로:다익스트라, 플로이드-워셜최소 신장 트리:크루스칼, 프림위상 정렬:작업 순서, 순환 참조 판별네트워크 플로우:최대 유량고급 DP:0-1 배낭 문제최장 증가 부분 수열LCS(최장 공통 부분 수열)기타:트라이, 세그먼트 트리비트마스킹11.2 실전 문제 풀이 및 해설.. 2025. 4. 19.
그래프(Graph) 알고리즘 9.1 그래프의 표현 방법1. 인접 행렬 (Adjacency Matrix)정의: 2차원 배열로 노드 간 연결 관계를 표현장점: 연결 확인이 빠름 (O(1))단점: 메모리 소모 큼 (O(n²))# 무방향 그래프 예시adj_matrix = [ [0, 1, 1, 1], # 0번 노드 → 1,2,3 연결 [1, 0, 0, 1], # 1번 노드 → 0,3 연결 [1, 0, 0, 1], # 2번 노드 → 0,3 연결 [1, 1, 1, 0] # 3번 노드 → 0,1,2 연결]2. 인접 리스트 (Adjacency List)정의: 각 노드마다 연결된 노드 리스트를 저장장점: 메모리 효율적 (O(n+e))단점: 연결 확인이 느림 (O(n))# 무방향 그래프 예시 (0번 노드 → 1,2,3 연.. 2025. 4. 19.
그래프 이론 기초 1. 그래프란?그래프(graph)란 여러 개의 점(정점, 노드, vertex)과 이 점들을 연결하는 선(간선, edge)으로 이루어진 자료구조입니다.그래프의 예시:지하철 노선도소셜 네트워크(사람이 노드, 친구 관계가 간선)지도(도시가 노드, 도로가 간선)2. 그래프의 구성 요소정점(Vertex, Node):정보를 담고 있는 점. 예: 도시, 사람, 컴퓨터 등.간선(Edge):정점과 정점을 연결하는 선. 예: 도로, 친구 관계, 네트워크 케이블 등.3. 그래프의 종류1) 방향 그래프(Directed Graph)간선에 방향이 있음.예: 트위터 팔로우(한쪽만 연결 가능)표기: (A → B) : A에서 B로만 이동 가능2) 무방향 그래프(Undirected Graph)간선에 방향이 없음.예: 페이스북 친구(양방.. 2025. 4. 19.
동적 계획법(Dynamic Programming, DP) 7.1 DP의 원리와 적용 조건동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 간단한 하위 문제로 분할하고, 그 결과를 저장하여 중복 계산을 피하는 알고리즘 설계 기법입니다. 최적화 문제 해결에 주로 사용되며, 다음 조건을 만족해야 합니다:중복되는 부분 문제 (Overlapping Subproblems):동일한 부분 문제가 반복적으로 계산됩니다. 예: 피보나치 수열에서 fib(n-1)과 fib(n-2)가 중복 호출됨.최적 부분 구조 (Optimal Substructure):전체 문제의 최적해가 부분 문제의 최적해로 구성됩니다. 예: 최단 경로 문제에서 A→C의 최단 경로는 A→B + B→C입니다.DP 접근 방법:Top-down (Memoization): 재귀 + 메모이제이션 (필.. 2025. 4. 18.
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