I about me

BFSDFS queue(FIFO)부모의 관계를 체크stack(FILO)Back edge를 신경(=사이클) - 앞 친구 이웃 다 넣음? - 걔 빼고 - 또 앞 친구 이웃 다 넣음? - 깊숙히- undirected graph → tree edge & back edge- directed graph →  tree, forward, back, cross edge// 코드 이해 // 코드는 cheating paper에 넣을 것// 코드는 cheating paper에 넣을 것 1. Shortest path on unweighted graph, undirected// 코드2. Finding Connected components// 코드3. Two-coloring graphs (biopartite)부모랑 반대, 같은 색..

그래프 알고리즘 내용그래프 데이터 구조종류매트릭스인접 리스트그래프 탐색BFS 및 응용DFS 및 응용탐욕적 그래프 알고리즘DP 그래프 알고리즘인접 메트릭스1) 그래프가 directed일 때, 2) 그래프가 undirected일 때, undirected 그래프의 경우, 각 노드 사이에 연결이 있으면 두 번의 표기만으로 충분함즉, (i, j)와 (j, i) 요소를 모두 채워넣을 필요가 없음그러므로 sparse(희소)하다인접 리스트1) 그래프가 directed일 때, 2) 그래프가 undirected일 때, 인접리스트 코드는 chatting paper에 그냥 적어둘 것!(수업 시간 언급을 거의 안 했기 정리는 안 할래... 그러나 혹시 모르니까) 인접 메트릭스 vs. 인접 리스트인접 메트릭스O(n^2)  인접 ..

그래프 알고리즘 내용그래프 데이터 구조종류매트릭스인접 리스트그래프 탐색BFS 및 응용DFS 및 응용탐욕적 그래프 알고리즘DP 그래프 알고리즘그래프그래프는 컴퓨터 과학의 통일 주제 중 하나입니다.그래프 G = (V, E)는 정점 집합 V와 V에서 온 순서 있는 또는 없는 정점 쌍으로 구성된 간선 집합 E로 정의됩니다.그래프와 네트워크의 예:도로 네트워크 모델링에서 정점은 도시나 교차점을 나타내며, 이들 중 일부 쌍은 도로/간선으로 연결됩니다.전자 회로에서, 교차점은 정점으로, 구성 요소는 간선으로 나타냅니다.소셜 네트워크월드 와이드 웹컴퓨터 프로그램 내의 제어 흐름항목 간의 쌍별 유사성'그래프 용어무방향 그래프에서 경로는 각 정점과 그 후속 정점 사이에 간선이 있는 정점의 시퀀스입니다.무방향 그래프는 모든..

Objectivespriority 큐 추상적 데이터 구조 및 그 동작에 대해 알아보자힙을 기반으로 한 우선 순위 대기열 작업의 복잡성에 대해 알아보자Greedy 프로그래밍 기법 설명문제 해결을 위한 Greedy 접근법 vs. Divide and ConquerGreedy 프로그래밍을 사용하여 문제를 해결해야 할 때를 식별Greedy 알고리즘이 최적의 솔루션을 제공한다는 것을 증명/반증Greedy 접근법을 사용하여 최적화 문제 해결ContentPriority QueueGreedy Approaches for Scheduling ProblemMinimizing Total Time in the SystemScheduling with DeadlinesHuffman code for data compressionGra..

본 글은 https://iai.postech.ac.kr/teaching/deep-learning/ 해당 페이지를 보고 공부한 것을 정리한 내용입니다  Polynomial Regression(다항회귀)- 데이터를 표현함에 있어 선형이 아닌 곡선으로 나타나는 경우에 사용하는 회귀- 회귀모델의 차수(degree)를 조절함으로써 데이터에 대한 적합성을 조정할 수 있음 아래 에서 d는 차수를 뜻하므로 d = 1이라면,d = 2이라면,d = n이라면,d = 1 d = 2 d = 3d = 4d = 5d = 6d = 7d = 8d = 9 Errors on Train and Test Datasets다항회귀 모델의 차수(degree)를 변화시키면서- --- : Train  데이터에 대한 잔차 제곱합 (RSS) - ---..

본 글은 https://iai.postech.ac.kr/teaching/deep-learning/ 해당 페이지를 보고 공부한 것을 정리한 내용입니다 머신러닝기계 학습 = 기계가 배운다 그렇다면? 기계가 무엇을? 어떻게? 배울 수 있을까? 과거에는 인공지능을 개발할 때 해당 분야의 전문가들이 만든 많은 양의 샘플들을 데이터 베이스화 하여 자료들을 일일이 수작업으로 컴퓨터에 직접 등록하는 방법 그러나, 대부분의 작업이 사람의 손을 거쳐야 하므로 필연적으로 많은 시간과 노력, 비용이 발생 또한, 시대가 발전함에 따라 사람조차 명확하게 구분할 수 없는 지식(no explicit knowledge)을 구현해야 하거나, 사람이 일일이 구현하기에는 너무 많은 양의 규칙들이 필요한 경우가 생겨나기 시작 그러므로 머신러..

문제 풀이def solution(s): answer = [] temps = list(s.split(" ")) for temp in temps: for i in range(len(temp)): if i % 2 == 0: answer.append(temp[i].upper()) else: answer.append(temp[i].lower()) answer.append(" ") answer.pop() return "".join(answer) 공백이라고 하면 그냥 temps = list(s.split(" ")) 이렇게 하는 것이 아무래도 더 좋을 것 같아...!!

입출력 예elementsresult[7, 9, 1, 1, 4]18 문제 풀이아하... length로 해야지 딱 주어진 [7, 9, 1, 1, 4]으로 한 합이 된다! def solution(elements): result = set() length = len(elements) elements = elements * 2 # [7, 9, 1, 1, 4, 7, 9, 1, 1, 4] for i in range(length): # 0 1 2 3 4 for j in range(length): # 0 1 2 3 4 result.add(sum(elements[j:j+i+1])) return len(result)

문제 설명숫자로 이루어진 문자열 t와 p가 주어질 때, t에서 p와 길이가 같은 부분문자열 중에서, 이 부분문자열이 나타내는 수가 p가 나타내는 수보다 작거나 같은 것이 나오는 횟수를 return하는 함수 solution을 완성하세요. 예를 들어, t="3141592"이고 p="271" 인 경우, t의 길이가 3인 부분 문자열은 314, 141, 415, 159, 592입니다. 이 문자열이 나타내는 수 중 271보다 작거나 같은 수는 141, 159 2개 입니다. 제한사항1 ≤ p의 길이 ≤ 18p의 길이 ≤ t의 길이 ≤ 10,000t와 p는 숫자로만 이루어진 문자열이며, 0으로 시작하지 않습니다.입출력 예tpresult"3141592""271"2"500220839878""7"8"10203""15"3 ..