반응형 memoization14 BOJ 18139 : Rush Hour Puzzle (해시, 2차원 배열 탐색) 삼성 B형 전체 링크 www.acmicpc.net/problem/18139 참고 - 해시 테이블 Hash Table - 해시 테이블 추가, 삭제, 수정, 검색 - 해시 응용 - 2차원 배열 탐색 - 해시 응용 - Rush Hour Puzzle (2차원 배열 탐색 응용) - 해시 테이블 성능 비교 내용을 번역해서 요약하면 아래와 같다. 1) 6 x 6 board에서 자동차가 최대 10개 존재한다. 2) 자동차는 1칸씩 움직이며, 길이가 2 또는 3이다. 3) 1번 자동차가 exit로 탈출해야 한다. 4) exit는 항상 3번째 줄의 오른쪽 끝이다. 따라서 1번 자동차는 항상 3번째 줄에 가로로 존재한다. 5) 최대 10칸까지 움직인다. 그 이상 움직여도 1번 자동차가 exit로 탈출 못하면 -1을 출력한다.. 2021. 3. 18. BOJ 6588 : 골드바흐의 추측 알고리즘 문제 전체 링크 www.acmicpc.net/problem/6588 어떤 숫자가 소수의 합으로 이루어져 있는지 판단해야 한다. 매번 소수 판단 함수를 사용하면, 비용이 많이 들어 time out이 나기 때문에, 주어진 n = 1000000이하의 수에 대해 모두 소수인지 미리 구해둔다. 즉, 에라토스테네스의 체를 이용하여 소수를 먼저 만든다. 그리고 primeNumber에는 prime을 check하여 실제 소수 값을 순서대로 적어둔다. 주어진 요구사항은, n을 만들 수 있는 방법 중 b - a가 가장 큰 값을 출력해야 하므로, 가장 작은 소수 2, 즉 primeNumber[st = 0]부터 시작하면서 n - primeNumber[st]가 소수인지 판단한다. primeNumber[st]가 소수이고 .. 2021. 3. 16. 에라토스테네스의 체 - 소수 판단 C, C++ 전체 링크 어떤 수 하나를 소수 판단할 경우는 링크에서 for문을 돌면서 판단할 수 있다. 하지만 매번 숫자를 소수 판단하면 비용이 많이 들기 때문에, memoization 기법으로, 특정 숫자가 소수인지 미리 체크해두면 편하다. 이때, 사용하는 알고리즘이 에라토스테네스의 체 이다. 배열 prime[]은 소수인 경우 0, 소수가 아닌 경우 1로 표시하자. 이제 1 ~ 50의 경우 소수를 판단하는 원리를 알아보자. 먼저, 1은 소수가 아니므로 지운다. prime[1] = 1 이제부터 에라토스테네스의 체가 시작된다. 에라토스테네스의 체에 걸려있지 않다면, 소수다. 현재 2는 에라토스테네스의 체에 걸려있지 않으므로, 소수이다. 그리고 2 부터 2칸씩 모두 소수가 아니므로 지운다. prime[2 *.. 2021. 3. 16. Indexed Priority Queue - 우선순위 큐의 임의 원소 삭제 (2) : 최적화 A형 필수 알고리즘을 체계적으로 배우고 싶다면? (인프런 바로가기) 삼성 B형 전체 링크 참고- 우선순위 큐 Priority Queue- 우선순위 큐 응용 (1) - 두 개의 heap을 이용하여 중앙값 찾기- 우선순위 큐 응용 (2) - 최댓값, 최솟값 동시에 관리하기- 우선순위 큐 임의 원소 삭제- 우선순위 큐 임의 원소 삭제 최적화- 우선순위 큐 임의 원소 갱신, 변경 Indexed Priority Queue, Heap - 삭제 구현, 최적화 이전 글에서는 우선순위 큐의 임의 원소 삭제에 O(NlogN)의 비용을 O(N) + O(logN) ≒ O(N)으로 줄였다.이제 memoization을 이용하여 O(N) + O(logN)을 O(1) + O(logN) ≒ O(logN)으로 줄여보자.아이디어는 다음과.. 2021. 3. 13. BOJ 14501, 15486 : 퇴사, 퇴사 2 알고리즘 문제 전체 링크 www.acmicpc.net/problem/14501 www.acmicpc.net/problem/15486 퇴사 1의 경우는 완전 탐색으로 풀 수 있지만, 퇴사 2는 N이 매우 크므로, 다이나믹 프로그래밍, 메모이제이션(memoization)으로 풀어야 한다. DP[i] = i일 전까지의 최대 이익 이라고 정의를 하자. i일에 일을 수행하지 않으면, DP[i + 1] = DP[i]와 기존 memoization의 값 중 큰 값이 된다. i일에 일을 수행한다면, i일 전까지의 최대 이익인 DP[i]와 i일에 받을 보수 P[i]를 더한 값 vs 기존 memoization의 값 중 큰 값. 즉, DP[i + T[i]] = DP[i] + P[i] 와 DP[i + T[i]] 중 큰 값을 선.. 2021. 2. 15. 이전 1 2 다음 반응형
