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2193 - 이친수 📝문제 0과 1로만 이루어진 수를 이진수라 한다. 이러한 이진수 중 특별한 성질을 갖는 것들이 있는데, 이들을 이친수(pinary number)라 한다. 이친수는 다음의 성질을 만족한다. 이친수는 0으로 시작하지 않는다. 이친수에서는 1이 두 번 연속으로 나타나지 않는다. 즉, 11을 부분 문자열로 갖지 않는다. 예를 들면 1, 10, 100, 101, 1000, 1001 등이 이친수가 된다. 하지만 0010101이나 101101은 각각 1, 2번 규칙에 위배되므로 이친수가 아니다. N(1 ≤ N ≤ 90)이 주어졌을 때, N자리 이친수의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 👨‍💻코드 🤔Review 점화식을 쉽게 도출해서 금방 풀 수 있었다.

11726 - 2 x n 타일링 📝문제 2×n 크기의 직사각형을 1×2, 2×1 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 아래 그림은 2×5 크기의 직사각형을 채운 한 가지 방법의 예이다. 👨‍💻코드 🤔Review 점화식을 세우는 과정에서 착오가 있었다. 쉽다고 그냥 넘기지 말고 신중히 풀어야겠다.

1463 - 1로 만들기 📝문제 정수 X에 사용할 수 있는 연산은 다음과 같이 세 가지 이다. X가 3으로 나누어 떨어지면, 3으로 나눈다. X가 2로 나누어 떨어지면, 2로 나눈다. 1을 뺀다. 정수 N이 주어졌을 때, 위와 같은 연산 세 개를 적절히 사용해서 1을 만들려고 한다. 연산을 사용하는 횟수의 최솟값을 출력하시오. 👨‍💻코드 🤔Review dp문제를 제일 어려워하는데 이 유형의 문제는 많이 풀어봐서 쉽게 접근할 수 있었다. 다른 문제들을 많이 풀어봐야겠다.

1931 - 회의실 배정 📝문제 한 개의 회의실이 있는데 이를 사용하고자 하는 N개의 회의에 대하여 회의실 사용표를 만들려고 한다. 각 회의 I에 대해 시작시간과 끝나는 시간이 주어져 있고, 각 회의가 겹치지 않게 하면서 회의실을 사용할 수 있는 회의의 최대 개수를 찾아보자. 단, 회의는 한번 시작하면 중간에 중단될 수 없으며 한 회의가 끝나는 것과 동시에 다음 회의가 시작될 수 있다. 회의의 시작시간과 끝나는 시간이 같을 수도 있다. 이 경우에는 시작하자마자 끝나는 것으로 생각하면 된다. 👨‍💻코드 🤔Review 문제의 조건에 끝나는시간과 시작하는 시간이 같다는 것을 인지하지 못하여서 계속 틀린 이유를 찾지 못하였다. 문제를 풀 때 정확하게 파악하는 연습이 필요하다.

11047 - 동전 0 📝 문제 준규가 가지고 있는 동전은 총 N종류이고, 각각의 동전을 매우 많이 가지고 있다. 동전을 적절히 사용해서 그 가치의 합을 K로 만들려고 한다. 이때 필요한 동전 개수의 최솟값을 구하는 프로그램을 작성하시오. 👨‍💻 코드 🤔 Review 그리디 알고리즘 문제 유형으로 바로 풀었지만 처음엔 while문 안에서 for문을 다시 돌리는 바람에 시간 초과가 발생하였다. while을 쓰지 않는 방향으로 생각하여 다시 문제를 풀게 되었다. 쉽다고 접근한 문제도 시간초과가 발생하니 다음부턴 최대한 효율적으로 풀어야겠다.

탐색은 '많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정'을 의미한다. 대표적인 탐색 알고리즘으로 DFS와 BFS를 꼽을 수 있다. 기본 자료구조인 스택과 큐에 대한 이해가 전제되어야 제대로 이해할 수 있다. 자료구조란 '데이터를 표현하고 관리하고 처리하기 위한 구조'를 의미한다. 그중 스택과 큐는 자료구조의 기초 개념으로 다음의 두 핵심적인 함수로 구성된다. 삽입(Push) : 데이터를 삽입한다. 삭제(Pop) : 데이터를 삭제한다. Stack 선입후출(FILO) 구조 또는 후입선출(LIFO) 구조라고 한다. ex) 접시를 쌓는 구조이다. Queue 선입선출(FIFO) 구조라고 한다. ex) 놀이공원 입장하기 위해 줄을 설 때, 먼저 온 사람이 먼저 들어가게 된다. BFS 가까운 노드부터 탐색하는 ..

Implementation Algorithm 코딩 테스트에서 구현이란 '머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정'이다. 흔히 문제 해결 분야에서 구현 유형의 문제는 '풀이를 떠올리는 것은 쉽지만 소스코드로 옮기기 어려운 문제'를 의미한다. 완전 탐색, 시뮬레이션 유형 두가지를 '구현' 유형으로 묶어서 다루고 있다. 완전탐색 : 모든 경우의 수를 주저 없이 다 계산하는 해결 방법 시뮬레이션 : 문제에서 제시한 알고리즘을 한 단계씩 차례대로 직접 수행 상하좌우 여행가 A는 N X N 크기의 정사각형 공간 위에 서 있다. 이 공간은 1 X 1 크기의 정사각형으로 나누어져 있다. 가장 왼쪽 위 좌표는 (1, 1)이며, 가장 오른쪽 아래 좌표는 (N, N)에 해당한다. 여행가 A는 상, 하, 좌, 우 방향..

Greedy Algorithm 그리디 알고리즘에서의 탐욕적이다 라는 말은 현재 상황에서 당장 좋은 것만 고르는 방법 을 의미한다. 그래서 어떻게 보면 무식하게 문제를 푸는 방법이라고 볼 수 있다. 단지 매 순간마다 가장 좋아보이는 것을 선택하고, 이 선택이 나중에 어떠한 영향을 미칠지에 대해서는 전혀 고려하지 않는다. 코딩 테스트에서 나오는 그리디 알고리즘 문제들은 타 알고리즘과 비교했을 때 미리 외우고 있지 않아도 풀 수 있을 가능성이 높다고 한다. 하지만 문제 유형이 굉장히 다양하기 때문에 많은 유형을 접하면서 연습을 하는 것이 중요하다. 선택을 위한 기준 매 순간 좋은 것을 선택하기 위해서는 기준이 있다. 이러한 기준은 문제에서 알게 모르게 제시해준다고 하는데, 가장 큰 순서대로 , 가장 작은 순서..