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제시된 문제 상황 1. 수요예측 할 떄 단위에 잘 고려할 것 시간 :분, 단위 : 천원 2. 파일은 총 2개- 위도, 경도가 나타나있는 장소 426개- 교통량이 주어진 파일+) 단거리 이동은 필터링해서 없애버렸음 문제 : 426개의 지역 중에 동 3개를 골라라.어떻게 최적화를 할 것인지에 대해 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 20.
가장 중요한 논문 1편 주제와 가장 밀접하게 맞닿아있으면서 가장 최근에 나온 논문인 Optimal Vertiport Locations for Air Taxi Services in Seoul Metropolitan Area에 대해서 더 자세하게 요약된 것을 올린다. 📌 논문 요약: 서울 수도권 에어택시 서비스를 위한 최적 버티포트 위치 선정🔹 연구 목적이 연구는 **도심 항공 모빌리티(UAM, Urban Air Mobility)**를 위한 최적의 버티포트(Vertiport) 위치를 결정하는 문제를 다룹니다.수요 기반 확률적 모드 선택(probabilistic mode choice)을 고려하여 최적의 위치를 찾음.이동 시간 및 비용을 최소화하면서 UAM 수익을 극대화하는 모델을 제안.서울 수도권(Seoul Metropolit.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 19.
과제 Background 1. K-UAM 기술 로드맵은 성숙기에 수도권(서울, 경기, 인천) 내 20개의 버티포트 수요가 있다고 밝혔다.[한국형 도심항공교통 기술로드맵, 2021, 국토교통부]=> 버티포트 처음에 5개 정도 건설하고 10개->20개 수준으로 늘리면 될 듯 2. 버티포트 설치가 애초에 불가능한 지역- 운수 시설 설치가 금지된 자연환경보전지역과 보전산지- 현 항공법을 고려한 p73 비행금지구역 3. 대중교통 수요량, 생활인구밀도, 연평균 소득, 개별공시지가, 대중교통과의 거리, 주거건물 밀집도를 입지 선정에 영향을 미치는 요인으로 선정 => 여기서 나는 주제에서 주어진 "수요 기반"에서의 수요를 "접근성"과 "교통량"을 기준으로 잡으려고 한다.생활인구밀도, 연평균소득, 대중교통(버스, 지하철의 수) 3가지 항목.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 19.
K-means, DBSCAN 예제 대회에서 유전 알고리즘과 함께 주요하게 사용할 알고리즘인 K-means, DBSCAN에 대해 알아보고 예제를 통해 사용 방법을 익혀보도록 하자. => 참고 자료 클러스터링 #1 - KMeans클러스터링과 KMeans를 이용한 데이타의 군집화조대협 (http://bcho.tistory.com)클러스터링 문제클러스터링은 특성이 비슷한 데이타 끼리 묶어주는 머신러닝 기법이다. 비슷한 뉴스나 사용 패턴이 유bcho.tistory.com [Python] K-means clustering이 게시글은 오로지 파이썬을 통한 실습만을 진행한다. K-means 군집분석의 개념 및 원리를 알고자하면 아래 링크를 통해학습을 진행하면 된다. 아래는 3개의 실습과정을 통해서 k-means 공부를 진todayisbettertha.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 19.
데이터 정규화 시 사용할 방법 1️⃣ Min-Max Scaling (최소-최대 정규화)데이터를 0~1 사이의 값으로 변환하는 방식K-means 같은 거리 기반 알고리즘에서 자주 사용됨. 사용 추천거리, 인구 밀도, 교통량 같은 **양의 값(0 이상)**을 가지는 변수극단값(outlier)이 많지 않은 경우예제 (Python 코드)from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport pandas as pd# 예제 데이터 (교통량, 거리, 인구 밀도)data = pd.DataFrame({ 'traffic_volume': [1000, 5000, 10000, 2000, 8000], 'distance': [2, 10, 5, 7, 3], 'population_density': [500.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 19.
알고리즘 계획 상세 1. k-mean 알고리즘(DBSCAN)을 이용해서 후보군을 선정하고, 유전 알고리즘을 통해서 전역 최적해를 찾는다. 2. 만약에 알고리즘을 더 이용해서 결론을 내기에 시간이 충분하다면, 머신러닝 앙상블 기법을 이용해서 주요 원인 분석을 통해 최적화하고 최종 결론을 도출한다. 나는 이 주제에 대해 서울시를 3*3grid로 정사각형 형태로 나눠서 생활인구밀도, 연평균소득, 버스 정류장과 지하철의 개수, 지역의 교통량을 가지고 k-mean 알고리즘으로 초기 후보지를, DBSCAN 알고리즘으로 핵심 후보지를 고를거야.그 과정에서 후보군 20개를 선정하고, k-mean으로 선정된 후보지는 10점, DBSCAN 알고리즘으로 선정된 후보지는 20점을 매겨서 유전자 알고리즘을 이용할거야.유전자 알고리즘으로 한 버티포.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 19.
Koala 7주차 : 다익스트라 알고리즘(+ 우선순위 큐) 다익스트라 알고리즘을 본격적으로 공부해보기 전에 우선순위 큐에 관련된 문제를 조금 더 풀어보고 시작해보도록 하자 * 우선순위 큐와 관련된 문제풀이 1. 29160 : 나의 FIFA 팀 가치는?https://www.acmicpc.net/problem/29160 import sysinput = sys.stdin.readlinefrom heapq import heappush, heappopN, K = map(int,input().split())hq = [[0] for _ in range(12)]for _ in range(N): p, w = map(int,input().split()) heappush(hq[p],-w)for _ in range(K): for i in range(1,12): .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 18.
유전 알고리즘을 활용한 버티포트 선정 예제 chat GPT를 이용하여 랜덤한 도시들에 랜덤한 fitness score을 매겨 유전 알고리즘으로 최적의 버티포트 지역을 선정하는 알고리즘을 가져와봤다. import numpy as npimport random# 서울의 10개 주요 지점 예제possible_locations = ['강남', '시청', '판교', '신림', '화곡', '한강', '종로', '동대문', '목동', '여의도']# 개체 생성 (5개의 버티포트 선택)def create_individual(): return random.sample(possible_locations, 5)# 초기 개체군 생성def initialize_population(size=10): return [create_individual() for _ in.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 18.
최적의 위치를 찾는 버티포트 논문 모음 1. Optimal Locations for Air Mobility Vertiports(Nasa) 논문 요약: Optimal Locations for Air Mobility Vertiports이 연구는 **고급 항공 모빌리티(AAM, Advanced Air Mobility) 및 도심 항공 모빌리티(UAM, Urban Air Mobility)**의 도입을 고려하여 버티포트(Vertiport) 위치를 최적화하는 방법을 분석한 보고서이다. NASA의 지원을 받아 수행되었으며, 주로 미국 로스앤젤레스(LA) 대도시권과 오하이오주를 대상으로 대중 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다.1. 연구 목적대중이 버티포트가 어디에 위치하기를 원하는지, 그리고 어떤 용도로 UAM을 사용할 것인지 파악.UAM을 실용적인 교통.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 18.
유전 알고리즘(간단, 정석 예제) [알고리즘] 유전 알고리즘유전 알고리즘이란? TSP에 적용velog.io개념적인 내용이 잘 정리되어 있다. 결국 유전 알고리즘이란, 유전자가 유전되는 특성(변이, 교배 연산)들을 본따서 만들어진 알고리즘으로, 최적화 문제를 해결하는 전역 최적화 기법(시간이 길더라도 전체 탐색영역에서 가장 좋은 해를 찾는 것)이다. 유전 알고리즘은 특정한 문제를 풀기 위한 알고리즘이라고 보기 보다는 문제를 풀기 위한 접근방법에 가까우며, 유전 알고리즘에서 사용할 수 있는 형식으로 바꾸어 표현할 수 있는 모든 문제에 대해 적용할 수 있다. 유전 알고리즘을 활용하기 위한 요구 조건해를 유전자(gene)의 형식으로 표현할 수 있어야 한다.해가 얼마나 적합한지를 적합도 함수를 통해 계산할 수 있어야 한다.적합도 함수 : 해가.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 17.
Koala 6주차 : 그래프(BFS, DFS) 1. BFS(Breadth-First Search : 너비 우선 탐색)* 너비 우선 탐색, 그래프에서 인접한 노드를 우선적으로 탐색하는 방법 bfs는 선입선출 방식을 사용하기 때문에 queue를 이용했을 때 효과적이다. 그러나 bfs는 모든 노드를 방문해야하기 때문에 visited 배열을 사용해 방문 여부를 한 번 체크해 갔던 노드는 다시 방문하지 않도록 하는 것이 핵심이다. [Python/코딩테스트] 코딩테스트 완전정복 ① - BFS 너비우선탐색[Python/코딩테스트] 코딩테스트 완전정복 ① - BFS 너비우선탐색velog.io 너무 잘 설명된 글이기에 가져와 보았다. list1 = [[1]*8]print(list1) # [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]] list2 = [[1].. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 16.
Koala 5주차 : 스택, 큐, 데큐, 우선순위 큐 1. 스택(Stack)후입선출 구조로써 한쪽 구멍만 있는 통 안에 물건을 집어넣고 빼는 형식이다. * 관련 문제1. 1874 : 스택 수열https://www.acmicpc.net/problem/1874 import sysinput = sys.stdin.readlinecount = 1temp = Trueop = []stack = []for i in range(int(input())): n = int(input()) while n>=count: stack.append(count) count += 1 op.append('+') if stack[-1] == n: op.append('-') stack.pop() els.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 2. 9.
Koala 4주차 : 이진탐색, 누적합 * 이진탐색(Binary Search) 오름차순으로 정렬된 리스트에서 특정한 값의 위치를 찾는 알고리즘이진 탐색은 "정렬된 리스트"에서 특정 값의 위치를 찾는다. 항상 이진 탐색을 할 때는 리스트를 정렬된 상태로 진행해야 함에 유의할 것!! -> 반복문과 재귀 두 가지 방법을 사용할 수 있다.1. 시간복잡도 : O(logN)2. 자료를 오름차순으로 정렬한다.3. 자료의 중간값(mid)이 찾고자 하는 값(target)인지 비교한다.4. mid 값이 target과 다르다면 대소관계를 비교하여 탐색 범위를 좁히고, target과 mid 값이 같을 때까지 아래 조건에 따라 3번과 4번을 반복한다. ⓐ target이 mid 값 보다 작으면 end를 mid 왼쪽 값으로 바꿔준다. (절반의 왼쪽.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 2. 1.
koala 3주차 : 시뮬레이션, 투 포인터 * 시뮬레이션(구현) 시뮬레이션은 단순히 '구현'을 하는 유형이다.2차원 공간을 다루는 문제가 자주 나오기 때문에 방향(상,하,좌,우)에 대한 자신만의 처리 방식을 가지는게 좋고 특정 게임을 구현하는 문제들은 몇 가지 자체적인 테스트 케이스를 만들어주면 유용하다. 시뮬레이션 유형 같은 경우에는 많이 풀어보고 다른 사람들의 풀이를 참고하는 것이 좋은 공부법이라고 하니, 양치기로 한번 부딪혀보자. 1. 25966 : 배찬우는 배열을 좋아해https://www.acmicpc.net/problem/25966 import sysinput = sys.stdin.readlinen,m,q = map(int, input().split())list1 = []for _ in range(n): list1.appen.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 26.
Koala 2주차 : DP(동적계획법)과 LIS(최장부문 증가 수열) 본격적으로 이번주차 공부를 시작하기 전에 그 전 주의 피드백을 진행해야 될 것 같다. 일단 가장 큰 문제는 내가 알고리즘 공부를 잘못하고 있었다는 것이고, 제대하고 나서 오랜만에 코딩을 한다고 해도 저번주는 코딩에 시간을 많이 쏟지 못한 부분인 것 같다. 잘못 공부한다는 것은 많이 고민하지 않고 잘모르겠으면 일단 솔루션을 계속 외우는 식의 공부를 했는데, 그 문제만 맞추고 다른 유형의 새로운 문제를 봤을 때 창의적으로 문제를 해결하는 능력이 떨어진다는 것을 알게 되었다. 또한 재귀함수가 너무 어렵고 내가 잘 못다룬다는 것도. 따라서 이번주부터는 모르는 문제는 구글을 통해 솔루션을 보고 암기를 하되, 배우는 유형에 대해서 이런 부분에서 이런 알고리즘을 이용해야 겠다는 생각을 해야하며 그 이후에 풀이 과정들.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 19.
Koala 1주차:브루트포스 알고리즘(Defaultdict/1270번, 전쟁-땅따먹기) 코알라 1주차 브루트 포스 관련 예제에서 시간 복잡도를 해결하기 위해 딕셔너리를 사용했는데 "defaultdict"라는, 내가 처음보는 자료구조를 만나게 되었다. 시간복잡도 문제를 해결하기 위해선 list보다 dictinary를 사용하는 것이 바람직한 경우가 많은데, defaultdict를 사용하면 조금 더 편리하게 dictionary 자료구조를 이용할 수 있기에 관련된 문제와 함께 개념을 이해해보았다. 1. defaultdict란?형태는 dictionary와 마찬가지로 [key:value]로 구성이 되는데 그냥 dictionary와 다른점은 이름에도 나와있듯이 디폴트 값을 미리 정해주는 dictionary를 만드는 것이다. 사용하는 법은 매우 간단한데,from collections import d.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 9.
선형대수 공부 계획 선형대수를 본격적으로 공부하기 전에 밑바탕을 그려보고자 한다. 8주 동안 총 2개의 강좌와 한 개의 교재를 끝내려고 하는데, 1. 3B1B좌의 선형대수https://www.youtube.com/watch?v=ic_hG2M2nG0&list=PLkoaXOTFHiqhVDo0nWybNmihCP_4BjOFR 가장 라이트한 강좌이자 선형대수라는 것에 대해서 빠르고 정확하게 친해질 수 있다가 판단되어 가장 먼저 빠르게 듣는 강의로 선정하였다. 예상 소요 시간 : 1~2일실제 소요 시간 : 5일 2. 칸 아카데미의 선형대수 https://ko.khanacademy.org/math/linear-algebra Khan Academy ko.khanacademy.org 예상 소요시간 : 한달반 3. MIT O.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 6.
9461:파도반 함수(DP) https://www.acmicpc.net/problem/9461 나선으로 돌아가면서 커지는 도형의 가장 긴 변의 길이는 구하는 문제인데, 이건 딱 봐도 Dp구나 싶어서 n번째의 길이와 그 앞의 길이와의 관계들을 살펴보았다. 내가 직관적으로 그림을 통해 확인했던 건 dp[i] = dp[i-1]+dp[i-5]였기 때문에 기본 값들을 세팅해주고 식을 넣어 문제 풀이를 하였다. * 나의 코드t = int(input())dp =[0]*101dp[1]=1dp[2]=1dp[3]=1dp[4]=2dp[5]=2dp[6]=3dp[7]=4dp[8]=5for _ in range(t): n = int(input()) if n>8: for i in range(8,n+1): d.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 12. 1.
백준 200문제 돌파! 시작은 미약하지만 결말을 기대하게 되는 요즘이랄까요 계속 정진하도록 하겠습니다 군대 안에서 백준으로 시간 녹이기는 즐거워~ 공감수 0 댓글수 0 2024. 11. 28.
첫눈(잡담) 오늘 새벽부터 눈이 엄청 내렸던데....눈이 오지 않는 도시 포항은 그냥 춥고 구름만 떠있기만 합니다..나도 눈 보고 싶은데... 전역하고 왕창봐야지 요즘 진짜 군생활을 마무리한다는 느낌이 매우 강하게 드는 것 같습니다. 휴가 길게 다녀오고, 마지막 당직까지 서고, 출근일 수도 한 손가락으로 셀 수 있을 정도가 되었습니다.먼저 가는 선임들을 보면서 부럽기도 하고, 나는 언제 저렇게 되지하는 생각만 했는데 부대에서 가장 높은 기수가 되고 하나 둘씩 마무리가 되어가는 것을 보면서 다가올 겨울이, 추워지는 날씨가 설레게만 느껴지는 요즘입니다. 포항에는 눈이 거의 오지 않습니다. 매년마다 눈을 봐왔기 때문에 눈에 대한 로망이나 갈증이 없었는데, 작년 4월에 입대해서 눈을 거의 못보다보니 너무나도 눈이 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 11. 27.
단어 공부:1157(Python) 이번 주말은 여태까지 틀린 문제들을 모아놓고 모두 해결해보기로 했다. 그중에서 이 문제는 딕셔너리를 활용한 문제이다.본인이 딕셔너리가 약하다고 판단되기에 블로그에 내 풀이와 다른 사람의 풀이, 그리고 문제를 풀 때 자주 활용되는 딕셔너리의 성질과 활용에 대해 알아보고자 이 문제를 블로그에 글을 쓰게 되었다. https://www.acmicpc.net/problem/1157 1. 내 풀이a = input()word=a.lower()dict1 = {}list1 = []for i in word: if i not in list1: list1.append(i) dict1[i] = 1 else: dict1[i] += 1sorted_dict = sorted(dict1... 공감수 3 댓글수 3 2024. 10. 26.
1032:명령 프롬프트 2주 간의 긴 여행과 휴식기를 지나고 거진 한 달만에 하는 코딩이라 그런지 감을 많이 잃은 것 같다.그런 김에 이번주는 solved.ac의 브론즈 2~실버3까지의 문제를 매일매일 풀어주면서 감을 찾아보려고 한다. 1. 처음에 틀린 풀이num = int(input())list1 = []for _ in range(num): word = input() list1.append(word)ans = list1[0]print(list1)for i in range(len(list1)-1): for j in range(len(ans)): if ans[j] != list1[i+1][j]: fin = ans.replace(ans[j], '?')print(fin)"""ans.. 공감수 4 댓글수 4 2024. 10. 23.
1547 : 공[Python] 2주 간의 터키 여행 이후 오랜만에 파이썬으로 백준 문제 풀이를 해봤다.오랜만에 하는거니까 몸풀기로 좀 쉬운 문제를 골랐다. 문제풀이num = int(input())ans = 1for _ in range(num): a, b = map(int, input().split()) if a == ans: ans = b elif b == ans: ans = aprint(ans) 공은 처음에 1번에 있고 그것이 바꿔치기하면서 계속 바뀐다는 성질을 이용하였다. 가장 직관적이고 간단한 풀이인 것 같다. 공감수 2 댓글수 4 2024. 10. 13.
(중동) 2. 사우디의 Vision 2030에 관한 고찰 안녕하세요 저번 블로그에서는 '중동과 항공'이라는 주제로 글을 다뤘는데요. 이번에는 제가 가장 관심이 있는 Neom 도시 건설이 포함된 초대형 프로젝트, 사우디아라비아의 Vision 2030에 대해 다뤄보려 합니다. 비전 2030의 주 내용도 집약해서 다뤘지만 왜 이런 프로젝트를 진행하게 되었는지를 주로 다뤘습니다. 이 블로그는 중동에 관심이 많은 한 공대생의 잡담이라고 생각해주시면 감사하겠습니다. 1. 개요나무위키의 내용을 그대로 가져오자면사우디아라비아 비전 2030(SAUDI ARABIA VISION 2030)은 사우디아라비아의 경제 다각화를 도모하여 석유 의존도를 줄이고 사우디아라비아 국가의 이미지 변화를 위해 무함마드 빈 살만 알사우드 왕세자의 주도 하에 진행중인 프로젝트이다.라고 합니다.단순히.. 공감수 21 댓글수 13 2024. 9. 17.
(중동) 1. 중동과 항공 저는 현재 군인으로(세 달만 있으면 전역..!) 군대 안에서 진로에 대해 생각해보던 중 네옴시티 관련 기사들을 보고 흥미가 생겼고, 이후 인터넷과 책들을 통해 중동은 흥미롭고 앞으로 세계에서 변화가 많을 곳이라고 생각했습니다. 기존에는 단순히 국내에서 공부해서 국내에서 경제활동을 하고 생활 반경을 국내로만 생각했다면, 이제는 중동이라는 새로운 환경에서 커리어를 시작해보고 싶다는 마음이 생겼습니다. 그래서 이 블로그는 중동에 관심이 많은 한 공대생의 잡담이라고 생각해주시면 감사하겠습니다. 전공과 대학이 항공 쪽이고 진로가 항공과 관련이 밀접한 만큼 중동에 대한 첫 블로그 글로 중동과 항공산업에 대해 다뤄보고자 합니다. 1. 중동 국적항공사와 공항들의 가파른 성장세https://n.news.naver.c.. 공감수 14 댓글수 8 2024. 9. 15.
7. Abstract Data Types(ADT) 대학교 1학년 2학기 c/c++입문 강의 말미에 abstract data type이라는 말을 처음 들었습니다. 단순히 시험을 보기 위해 내용을 암기했고 제대로된 이해가 되지 않은 채 3년이 지난 지금(병장 3호봉)에 와 있습니다. 이것이 왜 중요하고 파이썬을 공부하면서 객체 지향 프로그래밍과 함께 왜 이렇게 언급이 많이 되는지에 대해 이번 시간에 배워 보는 시간을 가지도록 하겠습니다. 1. Abstract Data Types가 무슨 말일까이름부터 감이 잡히지 않는 ADT는 무엇인지 한글말로 해석하며 설명해보겠습니다. 영어사전에 abstract를 검색하면 '추상적인'이라는 말이 나오고, 추상적인이라는 말이 애매해서 국어사전에 검색해보니구체성(具體性)이 없어서 그 뜻이 분명하지 않은 (것). 이렇게 나옵니.. 공감수 2 댓글수 1 2024. 9. 15.
5. Brute Force(완전 탐색), Back tracking 지난시간에는 재귀와 분할정복에 대해서 알아보았습니다. 이번에는 Brute-force algorithm과 Backtracking 알고리즘에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 1. Brute-force algorithm(완전 탐색 알고리즘)백트래킹을 알기 위해선 먼저 브루트포스 또는 완전 탐색에 대해 알아야 합니다. 브루트포스나 완전 탐색은 solution에 대해 가능성 있는 모든 후보들을 시스템적으로 나열하고 각 후보들이 problem의 상태를 만족하는지 판별하는 알고리즘입니다. 말그대로 주먹구구식의, 무식하게 푸는 방식이지만 때로는 무식한 방법이 더 쉽게 문제를 해결할 수 있는 경우도 있습니다. 또한 광범위하게 사용이 가능합니다. 스도쿠를 예로 들자면, 아래와 같은 스도쿠를 brute-force 기법으로 풀.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 9. 13.
11582 : 치킨 TOP N (Python) https://www.acmicpc.net/problem/11582 문제 풀이 코드n = int(input())list1 = list(map(int, input().split()))k = int(input())num = n // klist2 = []for i in range(0,n,num): listn = sorted(list1[i:i+num]) for j in listn: print(j, end=' ') 분할 정복 알고리즘을 공부한 후, solved.ac를 이용해서 분할 정복 알고리즘 카테고리에 있는 문제들 중 만만해보이는 실버 문제로 선택했다. 재귀를 활용해서 문제를 풀려고 했지만 그러지 못했다. 그냥 재귀를 사용하지 않고 간단하게 문제를 풀이했다. * Referenc.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 10.
4. Divide and Conquer Algorithm(feat.하노이의 탑) 저번 글에서 Recursion을 공부한 것을 토대로 이번 시간에는 Recursion을 사용한다는 점에서 Dynamic Programming과 유사하지만 약간 다른 Divide and Conquer을 배워보도록 하겠습니다. 그리고 분할 정복 알고리즘을 이용하여 해결할 수 있는 가장 대표적인 문제인 하노이의 탑도 풀이해보겠습니다. 1. Divide and Conquer(분할 정복) 알고리즘Divide and Conquer를 2문장으로 나눠서 설명하자면,1. algorithm design paradigm(방법) - 즉, 하나의 알고리즘 디자인 패러다임입니다.2. based on multi-branched recursion - 여러 갈래의 재귀에 기반합니다. 저번 글에서 factorial을 recursio.. 공감수 1 댓글수 0 2024. 9. 10.
3. Recursion 대학교 2학년 때 자료구조/알고리즘 시간에 배웠던 재귀가 생각났다. 그때는 왜 이런 걸 배우지하면서 이냥저냥 수업듣고 그랬는데 이제보니 기본기를 다질 수 있는 매우 귀중한 시간이었던 것 같다. 그때 공부 제대로 안한 벌을 군대와서 받는.... 무튼무튼 잡담은 여기까지하고,이번 글에서는 재귀에 대해 알아본 뒤, 간략하게 재귀를 배울 때 항상 등장하는 문제인 하노이의 탑을 풀어보도록 하자. 1. Recursion재귀(Recursion)는 본인을 호출하는 메서드이다. 재귀는 어떤 목적을 달성하기 위해 본인, 자기 자신을 스스로 호출하는 방법이다. 재귀에 대한 개념을 알면, 외관상 코드로만 보면 간결해보이는 이중 for loop보다 더 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있으며, 다음 글에서 살펴볼 내용인 브루트.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 9. 8.

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