1. parametric search 이분 탐색을 응용하여, "최적화 문제"를 "결정 문제(decision problem)"로 바꿔서 문제를 푸는 알고리즘 최적화 문제는 예를 들면 다음과 같다. "f(x) = True가 되는 x의 최댓값을 구하세요" 이를 결정 문제로 바꾸면 다음과 같을 것이다. "어떤 x에서 f(x) = True인가?" 가능한 모든 x에 대해 f(x)가 True인지, False인지 검사한다면, 최적화 문제를 결정 문제의 집합으로 바꾸어 해결할 수 있을 것이다. 모든 결정 문제의 값 중에서 True인 최댓값을 구하면 되니까 하지만 모든 결정문제를 다 해결하는 것은 당연히 비효율적 그러나 어떤 조건을 만족한다면, 위 과정을 효율적으로 해결할 수 있다. x1 < x2이고, f(x2) = Tr..
1. 문제 1300번: K번째 수 (acmicpc.net) 1300번: K번째 수 세준이는 크기가 N×N인 배열 A를 만들었다. 배열에 들어있는 수 A[i][j] = i×j 이다. 이 수를 일차원 배열 B에 넣으면 B의 크기는 N×N이 된다. B를 오름차순 정렬했을 때, B[k]를 구해보자. 배열 A와 B www.acmicpc.net 2. 풀이 k 제한이 커서 그런지 이전에 배운 우선순위 큐 방법으로 풀면 시간초과로 통과를 못한다 import heapq from sys import stdin n = int(stdin.readline()) k = int(stdin.readline()) q = [] for i in range(1,n+1): heapq.heappush(q,(i*1,i,1)) for _ in r..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
