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알고리즘 이론19

에라토스테네스의 체 (python 기본 구현) def prime_list(n): # 에라토스테네스의 체 초기화: n개 요소에 True 설정(소수로 간주) sieve = [True] * (n+1) # n의 최대 약수가 sqrt(n) 이하이므로 i=sqrt(n)까지 검사 m = int(n ** 0.5) for i in range(2, m+1): if sieve[i] == True: for j in range(i+i, n+1, i): # i 배수는 소수 목록에서 제거(False) sieve[j] = False return [i for i in range(2, n+1) if sieve[i]] print(prime_list(20)) # [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19] - 관련 문제 참고: - 문제: programmers.co.kr/lear.. 2020. 10. 22.
회문(palindrome) S1 = "level" S2 = "korea" n = len(S1) def palindrome(S): for x in range(n): if S[x] != S[n-x-1]: return False return True # 제한이 여유 있을 때 def simple_palindrome(S): if S != S[::-1]: return False return True print(palindrome(S1)) # True print(simple_palindrome(S1)) # True print(palindrome(S2)) # False print(simple_palindrome(S2)) # False 2020. 10. 16.
최대공약수(유클리드 알고리즘)와 최소공배수 찾기 - 유클리드 알고리즘: 최대 공약수 찾기 알고리즘 - 최대 공약수(GCD, Greatest Common Divisor): 1번: 재귀 함수 이용 def gcd(a, b): return a if b == 0 else gcd(b, a%b) print(gcd(6, 24)) # 6 2번: 재귀 함수 X def gcd2(a, b): gcd = 1 for k in range(2, min(a, b) + 1): while a % k == 0 and b % k == 0: a //= k b //= k gcd *= k return gcd def lcm(a, b): return a*b//gcd2(a, b) print(gcd2(14, 42)) # 14 print(lcm(14, 42)) # 42 - 출처: m.blog.naver.. 2020. 10. 14.
백트래킹(backtracking) 기법의 이해 1. 백트래킹(Backtracking) 기법 - 제약 조건 만족 문제에서 해를 찾기 위한 전략 - 후보군에 제약조건을 체크하고 조건이 맞지 않으면, 그 다음 후보군으로 바로 이동하는 과정을 통해 해를 찾는 전략 (일일이 모든 경우를 체크하지 않고, 조건에 맞지 않으면 세부검증 없이 backtracking 과정을 수행 이해가 간다해도 말로 표현하기가 어렵다..) - 모든 경우의 수(후보군)는 상태공간트리(State Space Tree)로 표현한다 - 각 후보군을 DFS 방식으로 확인 - SST를 탐색하며, 제약조건을 체크하고 이를 만족하지 못할 경우, 다음 후보군으로 이동 - Promising(조건체크): 해당하는 경우가 제약 조건을 만족하는지 검사하는 기법 - Pruning(가지치기): 조건과 맞지 않으.. 2020. 10. 13.