그리디 알고리즘은 매 순간 최적이라고 생각되는 선택을 해 가면서 전체적인 해답에 도달하는 방식입니다. 이 방법은 간단하고 빠른 해결책을 제공하지만, 항상 최적의 해를 보장하지는 않습니다. Python을 사용하여 몇 가지 그리디 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 동전 거스름돈 문제가장 대표적인 그리디 알고리즘 예제 중 하나는 거스름돈 문제입니다. 고객에게 거슬러 주어야 하는 최소 동전의 수를 찾는 문제로, 가장 큰 단위의 동전부터 시작하여 거스름돈을 만들어 갑니다. Python으로 구현하면 다음과 같습니다: def min_coins(coins, amount): coins.sort(reverse=True) total_coins = 0 for coin in coins: i..
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동적 프로그래밍(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 여러 개의 작은 하위 문제로 나누어 풀고, 각 하위 문제의 결과를 저장하여 중복 계산을 방지하는 방법입니다. 이러한 방식은 문제를 효율적으로 해결할 수 있게 해 주며, Python은 동적 프로그래밍을 적용하기에 매우 적합한 언어입니다. 여기서는 Python을 사용하여 기본적인 동적 프로그래밍 문제를 해결하는 방법과 그 예제를 소개하겠습니다. 피보나치 수열 최적화앞서 재귀를 이용한 피보나치 수열 구현에서 각 수는 여러 번 계산되어 비효율적이었습니다. 동적 프로그래밍을 사용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 아래는 피보나치 수열의 n번째 수를 계산하는 DP 방식의 구현입니다:def fibonacci_dp(n): fib_cac..
재귀 알고리즘은 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방식을 말합니다. Python은 재귀적 구현이 간단하고 직관적이어서 학습 및 사용이 용이합니다. 여기서는 재귀의 기본 개념을 이해하고, 몇 가지 기본적인 재귀 알고리즘 예제를 제공하겠습니다. 팩토리얼 계산하기팩토리얼은 기본적인 재귀 함수의 예입니다. n!은 n * (n-1) * ... * 1과 같으며, n이 0일 때 1이 반환되는 base case를 가집니다. 이를 재귀적으로 구현하면 다음과 같습니다:def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1) 피보나치 수열피보나치 수열은 다음 수가 앞의 두 수의 합으로 이루어지는 수열로, 재귀..
탐색 알고리즘은 주어진 데이터셋에서 특정 데이터를 찾는 과정을 자동화하며, Python에서는 다양한 탐색 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있습니다. 여기서는 Python을 사용하여 선형 탐색, 이진 탐색, 그리고 해시 테이블을 이용한 탐색 방법을 소개하겠습니다. 선형 탐색(Linear Search)선형 탐색은 배열이나 리스트에서 원하는 값을 찾기 위해 처음부터 끝까지 차례대로 검사하는 가장 기본적인 탐색 방법입니다. 이 방법은 구현이 간단하나, 데이터의 양이 많을 때 비효율적일 수 있습니다. 시간 복잡도는 O(n)입니다. 구현 예는 다음과 같습니다: def linear_search(arr, x): for i in range(len(arr)): if arr[i] == x: ..
