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완전 탐색 - 4. 시간 복잡도와 최적화
4. 시간 복잡도와 최적화완전 탐색(Brute Force)은 모든 경우의 수를 하나하나 확인하는 방식이므로, 경우의 수가 많아질수록 실행 시간이 기하급수적으로 증가할 수 있습니다.따라서 시간 복잡도를 분석하고, 필요할 경우 최적화 기법을 적용하는 것이 중요합니다.4.1 시간 복잡도 개념시간 복잡도는 입력 크기 N에 따라 알고리즘이 얼마나 많은 연산을 수행하는지를 나타냅니다.완전 탐색의 대표적인 시간 복잡도를 살펴보겠습니다.✅ 완전 탐색의 대표적인 시간 복잡도 시간 복잡도 의미 예제O(N)입력 크기만큼 반복1부터 N까지의 합 구하기O(N²)두 개의 반복문 사용배열에서 두 숫자의 합 찾기O(N³)세 개의 반복문 사용세 수의 조합을 확인하는 문제O(2ⁿ)모든 부분 집합 탐색부분 집합을 찾는 문제O(N!)모든 ..
2025.02.25 -
완전 탐색 - 3. 완전 탐색을 이용한 대표적인 문제
3. 완전 탐색을 이용한 대표적인 문제완전 탐색(Brute Force)은 모든 경우의 수를 확인하여 정답을 찾는 방식이므로 다양한 문제에 적용될 수 있습니다.대표적인 문제 유형과 실전 예제를 살펴보겠습니다.3.1 브루트 포스로 해결할 수 있는 문제 유형완전 탐색이 적절한 경우는 보통 경우의 수가 적거나, 모든 경우를 반드시 확인해야 하는 문제입니다.대표적인 문제 유형을 살펴보겠습니다.✅ 문제 유형 예시1️⃣ 비밀번호 조합 찾기예: 3자리 숫자로 이루어진 비밀번호(000~999)를 찾는 문제방법: 000부터 999까지 모든 경우를 하나씩 확인하여 올바른 비밀번호인지 검사시간 복잡도: O(10³) = O(1000) (빠르게 해결 가능)#include int main() { for (int i = 0; ..
2025.02.25 -
완전 탐색 - 2. 완전 탐색 기본 패턴
2. 완전 탐색 기본 패턴완전 탐색은 가능한 모든 경우를 하나씩 조사하여 정답을 찾는 알고리즘입니다.가장 기본적인 방법은 반복문, 중첩 반복문, 재귀 호출 등을 이용하여 구현할 수 있습니다.이제 각각의 방법을 살펴보겠습니다.2.1 반복문을 이용한 완전 탐색반복문을 사용하여 하나씩 탐색하는 방법입니다.주어진 범위 내에서 특정 조건을 만족하는 값을 찾는 문제를 해결할 때 유용합니다.예제 1: 1부터 100까지의 숫자 중에서 3의 배수 찾기#include int main() { for (int i = 1; i ✅ 설명for 반복문을 사용하여 1부터 100까지 모든 숫자를 하나씩 확인합니다.if (i % 3 == 0) 조건을 사용하여 3의 배수인지 검사합니다.3의 배수라면 출력합니다.🔹 실행 결과3 6 ..
2025.02.25 -
완전 탐색 - 1. 완전 탐색(Brute Force)란?
1. 완전 탐색(Brute Force)란?완전 탐색(Brute Force)은 가능한 모든 경우의 수를 하나하나 확인하여 정답을 찾는 알고리즘 기법입니다.어떤 문제가 주어졌을 때, 특정한 규칙을 활용하여 문제를 최적화하는 것이 아니라, 단순히 모든 경우를 다 시도해보고 최적의 해를 찾는 방식입니다.예를 들어, 비밀번호를 분실했을 때 "0000"부터 "9999"까지 모든 조합을 하나씩 입력해보는 방식이 바로 완전 탐색입니다.이 방법은 매우 직관적이고 구현하기도 쉬우며, 반드시 정답을 찾을 수 있다는 장점이 있지만, 경우의 수가 많아지면 연산량이 급격히 증가하여 비효율적일 수 있습니다.1.1 개념 이해완전 탐색은 다음과 같은 특징을 가집니다.✅ 장점직관적이고 이해하기 쉬움특별한 알고리즘적 사고 없이도 쉽게 구..
2025.02.25 -
그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm) 요약
그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm)📌 1. 그리디 알고리즘 개요✅ 학습 목표알고리즘이란 무엇인가?그리디 알고리즘의 개념과 특징 이해그리디 알고리즘이 사용될 수 있는 조건 이해✅ 학습 내용알고리즘이란? (컴퓨터가 문제를 해결하는 절차)그리디 알고리즘이란?매 단계에서 가장 최적(최선)의 선택을 하는 알고리즘전체적으로도 최적의 해를 찾을 수 있는 경우 사용그리디 알고리즘이 적용 가능한 경우탐욕적 선택 속성 (Greedy Choice Property): 부분 최적해가 전체 최적해를 보장할 때최적 부분 구조 (Optimal Substructure): 부분 문제의 최적해를 조합하여 전체 문제의 최적해를 만들 수 있을 때📌 2. 기본적인 그리디 알고리즘 구현✅ 학습 목표그리디 알고리즘을 C언어로 구..
2025.02.25 -
그리디 - 6. 실전 문제 풀이 및 최종 프로젝트
📌 6. 실전 문제 풀이 및 최종 프로젝트✅ 학습 목표이번 단원에서는 그리디 알고리즘을 실전에서 적용하는 방법을 학습합니다.백준, 프로그래머스 등의 온라인 저지 사이트에서 문제를 직접 풀어보고,그리디 알고리즘을 활용한 응용 프로젝트를 수행해 실력을 향상시킵니다.온라인 문제 풀이를 통해 실전 감각 익히기그리디 알고리즘을 활용한 실전 문제 해결 연습응용 프로젝트를 통해 실전에서의 활용 방법 이해✅ 실전 연습 사이트🔹 온라인 문제 풀이 사이트백준 온라인 저지 - https://www.acmicpc.net/다양한 알고리즘 문제 제공단계별 문제 풀이 가능코딩 테스트 대비 필수 사이트프로그래머스 - https://programmers.co.kr/기업 코딩 테스트 대비 가능난이도별 문제 제공실전 프로젝트 문제 제..
2025.02.25