개발 기록장

학습 주제: 힙(Heap), 동적계획법(Dynamic Programming), 깊이/너비 우선 탐색(DFS/BFS) 연습 문제 풀이 힙(Heap): 더 맵게 문제의 해결 - 방법(1) 알고리즘의 복잡도 -최악의 경우: 수가 하나 남을 때까지 섞어야 하는 경우(n-1)회 -각 단계('섞는 일')에서 요구되는 계산량: 정렬된 리스트에 순서에 맞춰 원소 삽입: O(n) -전체 문제 풀이의 복잡도: O(n^2) 지나치게 복잡도가 높음 문제의 해결 - 방법(2) -최소/최대 원소를 빠르게 꺼내기 -힙(heap) *max heap *min heap 힙(Heaps) -성질: 최대/최소 원소를 빠르게 찾을 수 있음 -연산: 힙 구성(heapify): O(NlogN) 삽입(insert): O(logN) 삭제(remove..

학습 주제: 선형배열(Linear Array), 정렬(Sort)/탐색(Search), 재귀 알고리즘, 알고리즘의 복잡도 선형배열(Linear Array) 리스트(배열) 연산 L1 ['Bob', 'Cat', 'Spam', 'Programmers'] L2 [20, 30, 58, 72,91] 1. 원소 덧붙이기: L1 .append('New') 2. 끝에서 꺼내기: L1. pop() -> 리스트 길이와 무관 O(1) (상수시간) 1. 원소 삽입하기: L2.insert(3, 65) index 3의 위치에 65 삽입 2. 원소 삭제하기: del(L2[2]) 3. 원소 탐색하기: L1.index('Spam') Spam의 index 찾기 -> 리스트 길이에 비례 O(n) (선형시간) 정렬(Sort)/탐색(Search..