1. 동적계획법? 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming) ‘하나의 문제는 단 1번만 풀도록 하는 알고리즘’ 2개의 가정 하에 사용할 수 있다 1-1) 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있다. 1-2) 작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 동일하다. 크고 어려운 문제가 있으면 그것을 먼저 잘게 나누어서 해결한 뒤에 각각을 처리한 다음 나중에 전체의 답을 구하는 것 이 과정에서 이미 계산한 결과는 배열에 따로 저장한다음 나중에 동일한 계산을 할때 저장된 값을 단순히 호출하여 반환하기만 하면 된다 2. 피보나치 수열 피보나치 수열의 점화식은 $$a_{n}=a_{n-1}+a_{n-2}$$ 특정한 위치의 숫자를 구하기 위해 바로 이전의 숫자와 두번 이전의 숫자의 합을 구함 초기..
1. 알고리즘 1 이상의 양의 정수가 리스트 내에 존재 하나의 리스트를 두개의 리스트로 분할하고자 하는데 각 리스트의 수의 합의 차이가 최소가 되도록 분할하고자 한다. 합의 차이의 최솟값을 return 가장 쉬운 방법은 itertools.combinations를 이용해서 완전 탐색을 하는 것 그러나 완전 탐색을 하면 효율성이 매우 떨어짐 먼저 초기 변수를 지정함 mmr은 주어진 전체 리스트 n은 리스트의 인덱스 지정 team1은 첫번째 리스트의 정수 총합 team2는 두번째 리스트의 정수 총합 table은 dynamic programming table def findMinAbsDiff(mmr, n, team1, team2, table): # Base case: if the list becomes empt..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
