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파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비) 강의 - 인프런 파이썬(Python)을 이용해 코딩 테스트 문제 풀이를 합니다., 개발자 취업 & 이직을 위한 핵심 코스 📝코딩테스트 대비 파이썬 알고리즘 문제풀이! 📢 수강 전 반드시 확인해주세요! 강의에서 제 www.inflearn.com 위 강의의 내용을 정리한 글입니다. DFS는 깊이 우선 탐색이라고 하는 알고리즘으로, 트리 구조를 탐색할 때 사용됩니다. 트리의 가장 높은 레벨까지 갔다가 더 이상 없어서 막히면 되돌아가는 동작으로 구현됩니다. 트리 순회 트리 순회 방법은 전위, 중위, 후위 순회의 3가지가 있는데 대부분의 문제는 전위 순회를 통해 풀고, 예외적으로 병합 정렬 문제에서는 후위 순회를 이용하기도 합니다. 이 과정은 중첩 반복문의 대체제이..

1. 메인함수에 정의된 변수는 전역변수이다. def testFunc(): print(n) # 5 if __name__=="__main__": n = 5 testFunc() 2. 사용자 함수에 전역변수와 같은 이름의 변수를 정의했다면, 그 변수는 해당 함수 안에서 더는 전역변수로 쓰이지 않고, 함수 내부에서만 쓰는 지역변수가 된다. def testFunc(): if n == 5: n = n + 1 # 오류 발생 print(n) if __name__=="__main__": n = 5 testFunc() testFunc() 안에서 n = n + 1 이란 부분 때문에 n은 지역변수로 새로 정의되었다. 그런데 n에 숫자값을 대입하기도 전에 n에 n + 1 을 대입하니 오류가 발생한다. 3. 사용자 함수에서 전역변..

최소힙 자료구조란? 완전이진트리 (포화이진트리와 헷갈리지 말자) 로 구성된 자료구조. 부모 노드값이 자식 노드의 값보다 작게 트리를 구성한다. 그래서 트리의 루트 노드는 입력한 값들 중 최소값이 저장된다. 동작 방식 힙에 자료가 push되었을 경우 "업 힙" 동작을 한다. 부모와 비교하며 자식이 작을 경우 swap한다. 힙에서 자료가 pop되었을 경우 "다운 힙" 동작을 한다. 자식과 비교하며 자식이 클 경우 swap한다. 가장 깊은 레벨의 노드(7)가 루트로 올라간다는 점에 유의. 파이썬에서 자료구조 구현 heapq 자료구조를 import하여 간단하게 구현 가능하다. import heapq as hq heap = [] hq.heappop(heap) # 루트 노드의 값을 pop시킨다. hq.heappus..

그리디 알고리즘(Greedy Algorithm) : 매 선택마다 지금 당장의 상황에서 최적인 결과를 도출하도록 하는 알고리즘 토막 팁 1) 어떤 기준에 맞춰서 선택하는 경우가 많으므로, 주어진 데이터들을 정렬하고 해결하는 것이 좋은지 생각하기 # x[1]을 기준으로 오름차순으로 정렬, x[1]이 같다면 x[0]을 기준으로 하여 정렬 elements.sort(key=lambda x : (x[1], x[0])) 2) 리스트를 양방향으로 탐색하거나 할 때 포인터를 두는 것이 좋은지 생각하기

큐(Queue) : 선입선출(First In First Out) 알고리즘 from collections import deque dq = [] dq = deque(dq) 1) 큐 요소 추가 : queue.append() 2) 큐 요소 제거 : queue.leftpop() 토막 팁 1) 원형 문제가 주어질 때 큐를 사용할 수 있는지 생각해보기 원형 인원에서 한 명이 빠진다면 빠지기 전에 호명되었던 인원을 큐의 마지막에 다시 추가하는 식.

스택(Stack) : 후입선출(Last In First Out) 알고리즘 stack = [] 1) 스택 요소 추가 : stack.append() 2) 스택 요소 제거 : stack.pop() 토막 팁 1) 어느 리스트가 for문을 돌고 있을 땐 그 리스트를 변경하지 않는다. (요소 추가나 삭제 등...) 2) while stack: 이라는 반복문은 stack이라는 리스트의 길이가 0이 될 때 멈춘다. 3) 루프로 리스트를 탐색하면서 요소 하나하나를 어떤 조건으로 스택에 쌓고, 뺄지 판단한다. 4) 알고리즘을 짜기 쉬운 규칙을 찾는 데 집중한다.

※ 파이썬 복습 겸 필자가 몰랐던 것 위주로 정리 람다 함수 (lambda x, y: x + y)(1,2) # 3 (lambda li: li[1])([1,2,3]) # 2 리스트 관련 elements = ["a", "b", "c"] # 리스트 요소의 인덱스 elements.index("요소명") # 리스트에 요소 추가 elements.append("요소") # 리스트 맨 마지막 인덱스인 요소 추출 elements.pop(-1) # 리스트 값으로 삭제 element.remove("a") # set 자료형(중복이 제거된 자료형)으로 변환 set(elements) # {'a', 'b', 'c'} # 리스트에 0 채우기 zeros = [0 for i in range(3)] # [0, 0, 0] # 리스트 깊은 ..