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📚[실전 문제] 1이 될 때까지 [문제] 어떠한 수 N이 1이 될 때까지 다음의 두 과정 중 하나를 반복적으로 선택하여 수행하려고 한다. 단, 두번째 연산은 N이 K로 나누어 떨어질 때만 선택할 수 있다. 첫번째, N에서 1을 뺀다. 두번째, N을 K로 나눈다. 예를 들어 N이 17, K가 4라고 가정하자. 이때 1번의 과정을 한 번 수행하면 N은 16이 된다. 이후에 2번의 과정을 두 번 수행하면 N은 1이 된다. 결과적으로 이 경우 전체 과정을 실행한 횟수는 3이 된다. 이는 N을 1로 만드는 최소 횟수이다. ❓ N과 K가 주어질 때 N이 1이 될 때까지 1번 혹은 2번의 과정을 수행해야 하는 최소 횟수를 구하는 프로그램을 작성하시오. [입력 조건] 첫째 줄에 N(2

📚[실전 문제] 숫자 카드 게임 [문제] 숫자 카드 게임은 여러 개의 숫자 카드 중에서 가장 높은 숫자가 쓰인 카드 한 장을 뽑는 게임이다. 단, 게임의 룰을 지키며 카드를 뽑아야 하고 룰은 다음과 같다. ❗ 1. 숫자가 쓰인 카드들이 N X M 형태로 놓여 있다. 이때 N은 행의 개수를 의미하며, M은 열의 개수를 의미한다. 2. 먼저 뽑고자 하는 카드가 포함되어 있는 행을 선택한다. 3. 그다음 선택된 행에 포함된 카드들 중 가장 숫자가 낮은 카드를 뽑아야 한다. 4. 따라서 처음에 카드를 골라낼 행을 선택할 때, 이후에 해당 행에서 가장 숫자가 낮은 카드를 뽑을 것을 고려하여 최종적으로 가장 높은 숫자의 카드를 뽑을 수 있도록 전략을 세워야 한다. [입력 조건] 첫째 줄에 숫자 카드들이 놓인 행의 ..

📚[실전 문제] 큰 수의 법칙 [문제] '큰 수의 법칙'은 일반적으로 통계 분야에서 다루어지는 내용이지만 동빈이는 본인만의 방식으로 다르게 사용하고 있다. 동빈이의 큰 수의 법칙은 다양한 수로 이루어진 배열이 있을 때 주어진 수들을 M번 더하여 가장 큰 수를 만드는 법칙이다. 단, 배열의 특정한 인덱스(번호)에 해당하는 수가 연속해서 K번을 초과하여 더해질 수 없는 것이 이 법칙의 특징이다. ❗ 예를 들어 순서대로 2,4,5,4,6으로 이루어진 배열이 있을 때 M이 8이고, K가 3이라고 가정하자. 이 경우 특정한 인덱스의 수가 연속해서 세 번까지만 더해질 수 있으므로 큰 수의 법칙에 따른 결과는 6+6+6+5+6+6+6+5 인 46이 된다. [입력 조건] 첫째 줄에 N(2

📚그리디Greedy 그리디 알고리즘은 영어 그대로 번역하여 '탐욕법' 으로 소개된다. 여기서 '탐욕법' 은 '현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법' 을 의미한다. 그리디 알고리즘은 기준에 따라 좋은 것을 선택하는 알고리즘이므로 문제에서 '가장 큰 순서대로' 혹은, '가장 작은 순서대로'와 같은 기준을 알게 모르게 제시해준다. 대체로 이 기준은 정렬 알고리즘을 사용했을 때 만족시킬 수 있으므로 그리디 알고리즘 문제는 자주 정렬 알고리즘과 짝을 이루어 출제된다. [예제 1] 거스름돈 : 당신은 음식점의 계산을 도와주는 점원이다. 카운터에는 거스름돈으로 사용할 500원, 100원, 50원, 10원짜리 동전이 무한히 존재한다고 가정한다. 손님에게 거슬러 줘야 할 돈이 N원일 때 거슬러 줘야 할 동전의..

📚복잡도 복잡도는 알고리즘의 성능을 나타내는 척도이다. 시간 복잡도는 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 오래 걸리는지를 의미 공간 복잡도는 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘이 얼마나 많은 메모리를 차지하는지를 의미 결국 동일하게 수행하는 알고리즘이 있다면 일반적으로는 복잡도가 낮을수록 좋은 알고리즘이라고 말할 수 있다. 🔍시간 복잡도 시간 복잡도를 표현할 때는 보통 빅오(Big-o)표기법을 사용한다. 빅오 표기법을 간단히 정의하면 가장 빠르게 증가하는 항만을 고려하는 표기법이다. 다시 말해 함수의 상한만을 나타낸다. [예제 1] 시간 복잡도 O(N) array = [3, 5, 1, 2, 4] # 5개의 데이터(N = 5) summary = 0 # 합계를 저장할 변수 # 모든 데이터를 하나..

1.텐서플로우. Tensorflow 딥러닝에 대해 공부를 하다보면 텐서플로우를 접하고 사용하게 된다. 먼저 텐서플로우란 무엇일까? 텐서플로우(Tensorflow)는 구글(Google)에서 공개한 라이브러리(사람들이 미리 짜 놓은 코드들)이다. 텐서플로우는 여러 언어를 지원하지만 파이썬(Python)을 최우선으로 지원하고 대부분의 편한 기능들이 파이썬 라이브러리로 구현되어 있어서 파이썬에서 개발하는 것이 편하다. 텐서플로우는 보통 산업계나 학계에서 주로 쓰이며 텐서플로우 2.0이 출시되면서 CPU버전과 GPU버전이 통합되었다. 2.케라스. Keras 또 텐서플로우를 활용해 학습하다 보면 케라스라는 것, 또한 접하게 되는데 먼저 케라스(Keras)는 쉽게 말해 텐서플로우(Tensorflow) 위에서 수행하는..

신경망 학습에서는 '지표'를 가지고 최적의 매개변수 값을 탐색하는데 이때 사용하는 '지표'가 손실 함수이다. 이 손실 함수에서는 일반적으로 '오차제곱합'과 '교차 엔트로피 오차'를 사용한다. 이 중에서 가장 많이 쓰이는 손실 함수는 오차제곱합이다. 오차제곱합이란 말 그대로 오차를 제곱한 것의 합이다. 수식으로는 위와 같이 나타낼 수 있다. 여기서 y는 신경망의 출력이고, t는 정답 레이블, k는 데이터 차원의 수이다. 따라서 손실 함수의 출력이 작으면 정답 레이블과의 오차도 작다는 것이다. 즉, 오차제곱합 기준으로 오차가 더 작은 추정 결과가 정답에 더욱 가까울 것으로 판단할 수 있다. 또 다른 손실 함수로서 교차 엔트로피 오차도 자주 이용한다. 수식은 위와 같이 나타낼 수 있다. 오차제곱합과 마찬가지로..