4. 슬라이딩 윈도우 슬라이딩 윈도우 알고리즘은 2개의 포인터로 범위를 지정한 다음 범위(window)를 유지한 채로 이동(sliding)하며 문제를 해결한다. 투 포인터 알고리즘과 매우 비슷하다. [❌][백준 12891] DNA 비밀번호 12891번: DNA 비밀번호 1단계 - 문제 분석하기 P와 S의 길이가 1,000,000으로 매우 큼 → O(n)의 시간 복잡도 알고리즘으로 문제를 해결해야 함. 부분 문자열의 길이가 P → 슬라이딩 윈도우의 개념을 이용하면 문제를 쉽게 해결 가능 길이가 P인 윈도우를 지정하여 배열 S의 시작점에 놓는다. 윈도우를 오른쪽으로 밀면서 윈도우에 잡힌 값들이 조건에 맞는지 탐색 배열 S의 길이만큼만 탐색을 진행하면 되므로 O(n)의 시간 복잡도로 문제 해결 가능 2단계 -..
2. 구간합 구간 합은 배열을 이용하여 시간 복잡도를 더 줄이기 위해 사용하는 특수한 목적의 알고리즘. 코딩 테스트에서 사용 빈도 높음! 구간 합의 핵심 이론 합 배열 S 정의 S[i] = A[0] + A[1] + A[2] + ... + A[i-1] + A[i] // A[0]부터 A[i]까지의 합 합 배열은 기존의 배열을 전처리한 배열. 합 배열을 미리 구해두면 기존 배열의 일정 범위의 합을 구하는 시간 복잡도가 O(N)에서 O(1)로 감소! A[i]부터 A[j]까지의 배열 합을 합 배열 없이 구하는 경우, 최악의 경우는 i가 0이고 j가 N인 경우로 시간 복잡도는 O(N)이다. 합 배열을 사용한다면 O(1) 안에 답을 구할 수 있다. 합 배열 S를 만드는 공식 S[i] = S[i - 1] + A[i] ..
1. 배열과 리스트 배열과 리스트의 핵심 이론 배열 배열은 메모리의 연속 공간에 값이 채워져 있는 형태의 자료구조 배열의 값은 인덱스를 통해 참조 가능하고 선언한 자료형의 값만 저장 가능 ex) 아래 배열을 배열 A라 하고, 값 4에 접근하고자 하면 → A[3] 배열의 특징 인덱스를 사용하여 값에 바로 접근 가능 새로운 값을 삽입하거나 특정 인덱스에 있는 값을 삭제하기 어려움. -> 값을 삽입하거나 삭제하려면 해당 인덱스 주변에 있는 값을 이동시키는 과정 필요 배열의 크기는 선언할 때 지정 가능, 한 번 선언하면 크기를 늘리거나 줄일 수 없다. 구조가 간단 → 코딩 테스트에서 많이 사용 리스트 리스트는 값과 포인터를 묶은 노드라는 것을 포인터로 연결한 자료구조 리스트의 특징 인덱스가 없다 → 값에 접근하..
알고리즘을 공부하면서 많은 정렬들이 등장한다. 버블 정렬, 삽입 정렬 등등... 오늘 공부한 내용은 이렇게 수많은 정렬 알고리즘 중 시간 복잡도가 O(n)으로 엄청난 성능을 보여주는 알고리즘이다. 카운팅 정렬을 공부하면서 처음에는 이게 왜 빠를까?를 생각했다. 시간 복잡도를 공부할 때, 시간 복잡도 도출 기준은 상수의 시간 복잡도는 계산에서 제외하고, 가장 많이 중첩된 반복문의 수행 횟수가 시간 복잡도의 기준이 된다고 배웠다. 카운팅 정렬은 각 배열 원소끼리(예를 들어 for문 중첩) 직접 비교하지 않고, 인덱스를 가지고 위치를 찾아나가는 것이다. 이 방법의 가장 큰 장점은 매우 빠르다는 것이다. 하지만 카운팅 정렬은 수의 범위가 매우 클 경우(예를 들어 10억, 100억 등등...) 심한 메모리 낭비를..
1. 디버깅은 왜 중요할까? 1) 디버깅의 중요성 코딩 테스트에서 떨어졌을 때의 유형 학생1) index 범위 1개 차이로 떨어졌어!! 학생2) 계속 답이 나오지 않아 몇 시간 동안 헤맸는데, 알고보니 int를 long으로만 바꾸면 되는거였어!! → 디버깅을 제대로 했다면 아마 코딩 테스트에 통과했을 것! 디버깅은 코딩 테스트에 필요한 기술이고, 그냥 알아두기만 하면 되는 것이 아니라 문제를 풀면서 반드시 해야 하는 과정이다. 반드시 디버깅을 익힌 후에 코딩 테스트에 응시하라! 2) 디버깅하는 법 방법 코드에서 디버깅하고자 하는 줄에 중단점(break point)을 설정하고, IDE의 디버깅 기능을 실행해 진행하면 된다. 구체적인 방법은 다음과 같다. 코드에서 디버깅하고자 하는 줄에 중단점을 설정. 이때..
1-1 시간복잡도 표기법 알아보기 알고리즘에서 시간복잡도: 주어진 문제를 해결하기 위한 연산 횟수 일반적으로 수행 시간은 1억 번의 연산을 1초의 시간으로 간주 예제) 시간제한 2초 → 2억 연산 안에 답이 나와야 함. 1) 시간 복잡도 유형 빅-오메가(Ω(n)): 최선일 때(best case)의 연산 횟수를 나타낸 표기법 빅-세타(θ(n)): 보통일 때(average case)의 연산 횟수를 나타낸 표기법 빅-오(Ο(n)): 최악일 때(worse case)의 연산 횟수를 나타낸 표기법 public class timeComplexityExample1 { public static void main(String[] args) { // 1 ~ 100 사이의 값 랜덤 선택 int findNumber = (int..
