이진 탐색 알고리즘 순차 탐색 : 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인하는 방법 이진 탐색 : 정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법 이진 탐색은 시작점, 끝점, 중간점을 이용하여 탐색 범위를 설정한다. # 이진 탐색 소스코드 구현 (재귀 함수) def binary_search(array, target, start, end): if start > end: return None mid = (start + end) // 2 # 찾은 경우 중간점 인덱스 반환 if array[mid] == target: return mid # 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인 elif array[mid] > target: retu..

계수 정렬 특정한 조건이 부합할 때만 사용할 수 있지만 매우 빠르게 동작하는 정렬 알고리즘이다. 계수 정렬은 데이터의 크기 범위가 제한되어 정수 형태로 표현할 수 있을 때 사용 가능하다. 데이터의 개수가 N, 데이터(양수) 중 최댓값이 K일 때 최악의 경우에도 수행 시간 O(N+K)를 보장한다. # 모든 원소의 값이 0보다 크거나 같다고 가정 array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 9, 1, 4, 8, 0, 5, 2] # 모든 범위를 포함하는 리스트 선언 (모든 값은 0으로 초기화) count = [0] * (max(array) + 1) for i in range(len(array)): count[array[i]] += 1 # 각 데이터에 해당하는 인덱스의 값 증가 for i in r..

정렬 알고리즘 정렬(Sorting)이란 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것을 말한다. 데이터의 개수가 적을 때 , 한정되어 있을 때 등 다양한 상황에 따라 적절한 정렬 알고리즘이 공식처럼 사용된다. 선택 정렬 처리되지 않은 데이터 중에서 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸는 것을 반복한다. array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] for i in range(len(array)): # i는 가장 작은 데이터와 위치가 바뀐 인덱스를 말한다 = 앞쪽 원소의 위치 min_index = i # 가장 작은 원소의 인덱스 for j in range(i + 1, len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_inde..

그래프 탐색 알고리즘 : DFS/BFS 탐색(Search) : 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정 위의 그림과는 반대방향으로 이루어진다. 코드상으로는 오른쪽으로 원소가 들어와 popleft 를 사용하면 왼쪽부터 원소가 삭제된다. 큐를 구현할 때는 list형태가 아닌 deque 라이브러리를 사용해야 시간적으로 우수하다.

함수 함수(Function)란 특정한 작업을 하나의 단위로 묶어 놓은 것을 의미한다. 함수를 사용하면 불필요한 소스코드의 반복을 줄일 수 있다. 내장함수 : 파이썬이 기본적으로 제공하는 함수 사용자 정의 함수 : 개발자가 직접 정의하여 사용할 수 있는 함수 매개변수 : 함수 내부에서 사용할 변수, 반환 값 : 함수에서 처리 된 결과를 반환 def 함수명(매개변수) : 실행할 소스코드 return 반환 값 def add(a,b): return a+b print(add(3,7)) # 10 def add(a,b): print('함수의 결과 : ', a + b) result = add(3,7) print(result) def subtract(a,b): print('함수의 결과 : ', a - b) result ..

기본 입출력 모든 프로그램은 적절한(약속된) 입출력 양식을 가지고 있다. 프로그램 동작의 첫 번째 단계는 데이터를 입력 받거나 생성하는 것이다. # 5 # 65 90 75 34 99 # 데이터의 개수 입력 n = int(input()) # 각 데이터를 공백을 기준으로 구분하여 입력 data = list(map(int, input().split())) data.sort(reverse=True) print(data) # 실행결과 # [99, 90, 75, 65, 34] # 데이터가 많지 않은 경우 # 8 3 9 a, b, c = map(int, input().split()) # 하나의 묶음으로 만든 것을 packing / a, b, c는 unpacking print(a,b,c) # 8 3 9 사용자로부터 입..