일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- issue
- C++
- DFS와BFS
- codingtest
- 동적계획법
- cos
- Algorithm
- cos pro 1급
- DART
- 동적계획법과최단거리역추적
- 코테
- cos pro
- Vue
- 안드로이드
- AndroidStudio
- Python
- 파이썬
- Flutter
- BAEKJOON
- django
- 코딩테스트
- 알고리즘
- 분할정복
- 코드품앗이
- 안드로이드스튜디오
- 백준
- 개발
- vuejs
- DFS
- android
- Today
- Total
목록백준 (55)
Development Artist
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/4WWpc/btqZRrcAzEw/bI99cvE0fIX6FVbSE6JuJK/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 일곱 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) ..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/dhwF2m/btqZBdnsmqd/9H8wuVXekVBz2I4OqZFGU0/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 여섯 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) ..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/qDQbm/btqZrgJS8c8/dqwn0ZjYCJ6BjxgrrEzNqK/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 다섯 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) ..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/eHLoPf/btqZkq8fqFH/lRKLYK3IXlJQi8LCm0uLKk/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 네 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) 풀..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/ya6yq/btqY8GQse0e/iz5HGysHv6KkNEzMOukkZ0/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 세 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) 풀..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/cnR7IH/btqY2skczO1/jTjWbPVw4mp5kbODbNm8ak/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 두 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) 풀..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/RhWD3/btqYLzRRuLB/5mUEp1eJT5Un2EauGkLHKk/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 DFS와 BFS 첫 번째 문제이다. DFS와 BFS DFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch를 완벽하게 탐색하고 다른 이어진 Branch로 넘어가는 방법. 한 방향으로 계속 가서 끝을 마주하면 다른 방향으로 설정해서 마찬가지로 진행. - Stack 또는 Recursive함수로 구현. - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) BFS - Root Node 혹은 다른 임의의 Node에서 이어진 Branch들의 바로 하나 건너 있는 Node들을 먼저 탐색. - Queue로 구현 - 시간 복잡도 : 인접 리스트는 $O(V+E)$ 인접 행렬은 $O(V^2)$ // 접점(V), 간선(E) 풀..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/mNZHJ/btqYTNnJwNj/VNizsGk3CHlpMXH0Z2Rre1/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 그리디 알고리즘 다섯 번째, 마지막 문제이다. 그리디 알고리즘 그리디 알고리즘(탐욕 알고리즘)이란, 문제를 해결하는 과정에서 그 순간순간마다 최적이라고 생각되는 결정을 하는 방식으로 진행하여 최종 해답에 도달하는 문제 해결 방식이다. 특징 - 1. 최적성의 원리 : 주어진 문제에 대한 최적해가 분할된 부분 문제의 최적해로 구성된다는 원리. - 2. 최적 해 보장 불가 - 3. 효율성 개선 그리디 알고리즘 수행절차 1. 해 선택 : 부분 해 집합에 추가 다음 항목 선택 현재 상태 최적화 기준 만족 여부 확인 2. 적합성 검증 : 새로운 부분 해 집합 조건 여부 확인 현재 집합이 해가 될 가능성 검사 3. 해 검증 : 신규 구성 집합이 해인지 검사 문제가 아니면 1번으로 돌아가서 반복..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/HMQFq/btqYusyKH2i/JjmeLtkkNIPdxcPZEikwkK/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 그리디 알고리즘 네 번째 문제이다. 그리디 알고리즘 그리디 알고리즘(탐욕 알고리즘)이란, 문제를 해결하는 과정에서 그 순간순간마다 최적이라고 생각되는 결정을 하는 방식으로 진행하여 최종 해답에 도달하는 문제 해결 방식이다. 특징 - 1. 최적성의 원리 : 주어진 문제에 대한 최적해가 분할된 부분 문제의 최적해로 구성된다는 원리. - 2. 최적 해 보장 불가 - 3. 효율성 개선 그리디 알고리즘 수행절차 1. 해 선택 : 부분 해 집합에 추가 다음 항목 선택 현재 상태 최적화 기준 만족 여부 확인 2. 적합성 검증 : 새로운 부분 해 집합 조건 여부 확인 현재 집합이 해가 될 가능성 검사 3. 해 검증 : 신규 구성 집합이 해인지 검사 문제가 아니면 1번으로 돌아가서 반복 풀이 1...
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/bHCh1x/btqYursFbaf/71hU21T0LBdS6gxlHhziU0/img.png)
도입 백준 단계별 풀기 그리디 알고리즘 세 번째 문제이다. 그리디 알고리즘 그리디 알고리즘(탐욕 알고리즘)이란, 문제를 해결하는 과정에서 그 순간순간마다 최적이라고 생각되는 결정을 하는 방식으로 진행하여 최종 해답에 도달하는 문제 해결 방식이다. 특징 - 1. 최적성의 원리 : 주어진 문제에 대한 최적해가 분할된 부분 문제의 최적해로 구성된다는 원리. - 2. 최적 해 보장 불가 - 3. 효율성 개선 그리디 알고리즘 수행절차 1. 해 선택 : 부분 해 집합에 추가 다음 항목 선택 현재 상태 최적화 기준 만족 여부 확인 2. 적합성 검증 : 새로운 부분 해 집합 조건 여부 확인 현재 집합이 해가 될 가능성 검사 3. 해 검증 : 신규 구성 집합이 해인지 검사 문제가 아니면 1번으로 돌아가서 반복 풀이 1...