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삼성코테4

코딩테스트 시뮬레이션 문제 완벽 정리: 개념, 접근법, 주의사항 및 예제 코드 코딩테스트에서 자주 출제되는 유형 중 하나가 바로 시뮬레이션 문제입니다. 특히 대기업 코테에서는 90%이상 매번 등장하는 유형입니다. 이 글에서는 시뮬레이션 문제의 개념과 접근 방법, 주의사항, 그리고 대표적인 예제 문제와 함께 Python, Java, C 언어로 작성된 코드 예제를 소개합니다.  1. 시뮬레이션 문제란?시뮬레이션 문제는 주어진 조건에 따라 문제를 단계별로 직접 구현하여 해결하는 유형입니다. 이 유형은 특정 알고리즘을 요구하기보다는 문제의 지시사항을 차례대로 따르고, 그 결과를 정확히 도출하는 것이 핵심입니다.특징:명확한 규칙과 조건이 주어짐구현 난이도가 높아질수록 디테일한 조건 처리 필요다양한 자료구조와 반복문, 조건문 활용대표적인 예:체스판에서 나이트 이동 시뮬레이션로봇 청소기의 이동.. 2024. 12. 24.
메모이제이션(Memoization) 적용을 통한 성능 개선 (2) - 백트래킹 백트래킹(Backtracking)은 문제를 해결하기 위해 모든 가능한 경우를 탐색하되 가지치기를 통해 확인할 필요가 없는 경우는 생략하는 기법입니다. 하지만, 중복된 계산이 많아질 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 메모이제이션(Memoization)을 적용하면 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이번 글에서는 백트래킹과 메모이제이션을 결합하는 방법을 설명하고, C언어, Java, Python으로 구현한 예제 코드를 통해 두 접근법의 차이를 비교해 보겠습니다. 1. 백트래킹과 메모이제이션이란?백트래킹가능한 모든 경우를 재귀적으로 탐색하며 해를 찾는 알고리즘입니다.조건에 맞지 않는 경로는 빠르게 포기(가지치기, Pruning)하여 탐색을 줄이는 방식으로 동작합니다.메모이제이션.. 2024. 12. 21.
브루트포스, DFS, 백트래킹 차이점 정리 브루트포스(Brute Force), DFS(깊이 우선 탐색), 백트래킹(Backtracking)은 알고리즘 문제 해결에서 자주 언급되는 기법입니다. 이 세 가지는 개념적으로 유사한 점이 많지만, 실제 사용 방식과 효율성에서는 큰 차이가 있습니다. 오늘은 이 세 가지 알고리즘을 비교하면서 각 기법의 특징, 차이점, 사용 시기를 명확히 정리해보겠습니다.1. 브루트포스 (Brute Force)개념브루트포스는 가능한 모든 경우를 전부 탐색하는 방법입니다. 가장 직관적이고 간단한 알고리즘으로, 조건에 맞는 결과를 찾기 위해 모든 경우의 수를 시도합니다.특징구현이 간단.최적해를 반드시 찾음.효율성은 낮음.장점모든 경우를 탐색하므로 정확한 결과를 보장.직관적이고 쉽게 이해 가능.단점데이터 크기가 커질수록 시간복잡도가.. 2024. 12. 20.
브루트포스(Brute Force) 알고리즘 완벽 가이드 - 완전탐색, 코딩테스트 빈출개념, 주의사항, 원리, C, Java, Python 예시코드 코딩테스트에서 가장 기본적이지만 중요한 알고리즘 중 하나가 바로 브루트포스 알고리즘(Brute Force)입니다. 브루트포스는 단순하면서도 직관적인 접근법으로, 풀이법을 찾기 어려운 문제를 해결할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 오늘은 브루트포스 알고리즘의 개념, 동작 원리(반복문과 재귀), 시간 복잡도, 장단점, 대표 문제와 함께 C, Java, Python 코드 예시를 정리하겠습니다.1. 브루트포스 알고리즘이란?브루트포스 알고리즘은 가능한 모든 경우의 수를 탐색하여 정답을 찾아내는 방법입니다. 완전탐색(Exhaustive Search)이라고도 불리며, 가장 단순하고 직관적인 접근 방식으로 문제를 해결합니다.예를 들어, 숫자 자물쇠를 푸는 방법을 생각해볼까요? 가능한 모든 숫자 조합을 하나씩 시도해보.. 2024. 12. 20.
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