문제 집에서 시간을 보내던 오영식은 박성원의 부름을 받고 급히 달려왔다. 박성원이 캠프 때 쓸 N개의 랜선을 만들어야 하는데 너무 바빠서 영식이에게 도움을 청했다. 이미 오영식은 자체적으로 K개의 랜선을 가지고 있다. 그러나 K개의 랜선은 길이가 제각각이다. 박성원은 랜선을 모두 N개의 같은 길이의 랜선으로 만들고 싶었기 때문에 K개의 랜선을 잘라서 만들어야 한다. 예를 들어 300cm짜리 랜선에서 140cm짜리 랜선을 두 개 잘라내면 20cm는 버려야 한다. (이미 자른 랜선은 붙일 수 없다.) 편의를 위해 랜선을 자르거나 만들 때 손실되는 길이는 없다고 가정하며, 기존의 K개의 랜선으로 N개의 랜선을 만들 수 없는 경우는 없다고 가정하자. 그리고 자를 때는 항상 센티미터 단위로 정수길이만큼 자른다고 ..
문제 숫자 카드는 정수 하나가 적혀 있는 카드이다. 상근이는 숫자 카드 N개를 가지고 있다. 정수 M개가 주어졌을 때, 이 수가 적혀있는 숫자 카드를 상근이가 몇 개 가지고 있는지 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 상근이가 가지고 있는 숫자 카드의 개수 N(1 ≤ N ≤ 500,000)이 주어진다. 둘째 줄에는 숫자 카드에 적혀있는 정수가 주어진다. 숫자 카드에 적혀있는 수는 -10,000,000보다 크거나 같고, 10,000,000보다 작거나 같다. 셋째 줄에는 M(1 ≤ M ≤ 500,000)이 주어진다. 넷째 줄에는 상근이가 몇 개 가지고 있는 숫자 카드인지 구해야 할 M개의 정수가 주어지며, 이 수는 공백으로 구분되어 있다. 이 수도 -10,000,000보다 크거나 같고, 10,000..
문제 N개의 정수 A [1], A [2], …, A [N]이 주어져 있을 때, 이 안에 X라는 정수가 존재하는지 알아내는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 자연수 N(1≤N≤100,000)이 주어진다. 다음 줄에는 N개의 정수 A [1], A [2], …, A [N]이 주어진다. 다음 줄에는 M(1≤M≤100,000)이 주어진다. 다음 줄에는 M개의 수들이 주어지는데, 이 수들이 A안에 존재하는지 알아내면 된다. 모든 정수의 범위는 -231 보다 크거나 같고 231보다 작다. 출력 M개의 줄에 답을 출력한다. 존재하면 1을, 존재하지 않으면 0을 출력한다. 풀이 def binary_search(alist,target,start,end): #이진탐색 구현 while start target: end =..
순차 탐색 순차 탐색(Sequential Search)이란 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법이다. 보통 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾아야 할 때 사용한다. 리스트 내에 데이터가 아무리 많아도 시간만 충분하다면 항상 원하는 원소를 찾을 수 있다는 장점이 있다. #순차 탐색 코드 def sequentail_search(n,target,array): #각 원소를 하나씩 확인하며 for i in range(n): #현재의 원소가 찾고자 하는 원소가 동일한 경우 if array[i] == target: return i+1 #현재의 위치 변환(인덱스는 0부터 시작하므로 1더하기) print('생성할 원소 개수를 입력한 다음 한 칸 띄고 찾을 문자열..
문제 수를 처리하는 것은 통계학에서 상당히 중요한 일이다. 통계학에서 N개의 수를 대표하는 기본 통계 값에는 다음과 같은 것들이 있다. 단, N은 홀수라고 가정하자. 산술평균 : N개의 수들의 합을 N으로 나눈 값 중앙값 : N개의 수들을 증가하는 순서로 나열했을 경우 그 중앙에 위치하는 값 최빈값 : N개의 수들 중 가장 많이 나타나는 값 범위 : N개의 수들 중 최댓값과 최솟값의 차이 N개의 수가 주어졌을 때, 네 가지 기본 통계 값을 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 500,000)이 주어진다. 그다음 N개의 줄에는 정수들이 주어진다. 입력되는 정수의 절댓값은 4,000을 넘지 않는다. 출력 첫째 줄에는 산술평균을 출력한다. 소수점 이하 첫째 자리에서 반올림..
계수 정렬 알고리즘은 특정한 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠른 정렬 알고리즘이다. 모든 데이터가 양의 정수인 상황이라면 , 데이터의 개수가 N , 데이터 중 최댓값이 K일 때, 계수 정렬은 최악의 경우에도 수행 시간 O(N+K)를 보장한다. 다만 계수 정렬은 이처럼 매우 빠르게 동작할 뿐만 아니라 원리 또한 매우 간단하다. 데이터의 값이 무한한 범위를 가질 수 있는 실수형 데이터가 주어지는 경우 계수 정렬은 사용하기 어렵다. 일반적으로 가장 큰 데이터와 가장 작은 데이터의 차이가 1,000,000을 넘지 않을 때 효과적으로 사용할 수 있다. 계수 정렬이 이러한 특징을 가지는 이유는, 계수 정렬을 이용할 때는 '모든 범위를 담을 수 있는 크기의 리스트를 선언'헤야 하기 때문이다. 계수 정렬은..