1. 이진 검색 Binary Search자료의 가운데에 있는 항목의 키 값과 비교하여 다음 검색의 위치를 결정하고, 검색을 계속 진행하는 방법이진 검색을 하기 위해서는 자료가 정렬된 상태여야 함과정리스트 중앙에 있는 원소를 고른다.중앙 원소의 값과 찾고자 하는 목표 값을 비교한다.목표 값이 중앙 원소의 값보다 작으면 자료의 왼쪽 반에 대해서 새로 검색을 수행하고, 크다면 자료의 오른쪽 반에 대해서 새로 검색을 수행한다.찾고자 하는 값을 찾을 때까지 1~3을 반복한다.구현-검색 범위의 시작점과 종료점을 이용해 검색을 반복수행한다.-이진 검색의 경우, 자료의 삽입이나 삭제가 발생할 때 배열의 상태를 항상 정렬 상태로 유지하는 추가 작업이 필요하다.def binarySearch(a, N, key): # key..

1. 부분 집합 합 문제유한 개의 정수로 이루어진 집합이 있을 때, 이 집합의 부분집합 중에서 조건에 맞는 경우를 찾는 문제완전검색 기법으로 부분집합 합 문제 풀기→ 우선 집합의 모든 부분 집합을 생성한 후에 각 부분집합의 합을 계산주어진 집합의 부분집합을 생성하는 방법 알아보기부분집합의 수집합의 원소가 n개일 때, 공집합을 포함한 부분집합의 수는 2n제곱이는 각 원소를 부분집합에 포함시키거나, 포함시키지 않는 2가지 경우를 모든 원소에 적용한 경우의 수와 같음2. 부분 집합 확인 및 생성bit = [0,0,0,0]for i in range(2): bit[0] = i for j in range(2): bit[1] = j for k in range(2): bit[2] = k for l in ..

1. 2차원 배열1차원 리스트를 묶어놓은 리스트2차원 이상의 다차원 리스트는 차원에 따라 인덱스를 선언2차원 리스트의 선언 : 세로, 가로를 필요로 함파이썬에서는 데이터 초기화를 통해 변수 선언과 초기화가 가능함입력을 2차원 배열에 저장하기N = int(input())arr = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]N = int(input())arr = [list(map(int, input())) for _ in range(N)]0으로 채워진 3x4 배열 만들기arr = [[0] * 4 for _ in range(3)]→ arr1 = [[0] * 4 for _ in range(4)]와 arr2 = [[0] * 4] * 3는 다르다!!→ 얕은 복사 때문..

1. 탐욕 알고리즘 Greedy Algorithm여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때, 그 순간 최적이라고 여겨지는 것을 선택한다.최적해를 찾는 문제에 특화되어있다.최적의 선택들 → 결과마저 최적이라는 보장 x머릿속에 떠오르는 생각을 검증 없이 구현하면 탐욕 알고리즘*탐욕 알고리즘의 과정해 선택: 현재 상태에서 부분 문제의 최적해 선택, 해 집합(Solution Set)에 추가실행 가능성 검사: 새로운 해 집합이 실행 가능한지 확인. 문제의 제약조건 위반 여부를 확인해 검사: 새로운 부분 해 집찹이 문제의 해가 되는지 확인.*탐욕 알고리즘을 활용한 Baby-gin 접근i = 0tri = run = 0while i = 3 : #triplet 조사 후 데이터 삭제 c[i] -= 3 tri += 1 co..