2. [Algorithm 연습 Level 3] 리스트 항목 합 탐색

실습과제 [1, 2, 5, 6, 7, 9, 11] 안에 합이 15가 되는 두 요소의 조합이 있는지 확인하고 싶다. 두 요소 6과 9의 합이 15가 된다. 이 조합이 있는지 없는지를 알고 싶은 것이다. 함수 설명 함수 sum_in_list은 정수 search_sum와 정렬된 정수 리스트 sorted_list를 받아서 sorted_list안의 두 요소의 합이 search_sum가 되는

9. [Greedy Algorithm] 수강 신청

이번 학기 코드잇 대학교의 수업 리스트가 나왔다. [(4, 7), (2, 5), (1, 3), (8, 10), (5, 9), (2, 6), (13, 16), (9, 11), (1, 8)] 리스트에 담겨있는 튜플들은 각각 하나의 수업을 나타낸다. 각 튜플의 0번째 항목은 해당 수업의 시작 시간, 그리고 1 번 항목은 해당 수업이 끝나는

8. [Greedy Algorithm] 수강 신청 분석

이번 학기 코드잇 대학교의 수업 리스트가 나왔다. [(4, 7), (2, 5), (1, 3), (8, 10), (5, 9), (2, 6), (13, 16), (9, 11), (1, 8)] 리스트에 담겨있는 튜플들은 각각 하나의 수업을 나타낸다. 각 튜플의 0번째 항목은 해당 수업의 시작 시간, 그리고 1 번 항목은 해당 수업이 끝나는

7. [Greedy Algorithm] 지각 벌금 적게 내기

실습과제 익중이네 밴드부는 매주 수요일 오후 6시에 합주를 한다. 멤버들이 너무 상습적으로 늦어서, 1분에 1달러씩 내야 하는 벌금 제도를 도입했다. 그런데 마침 익중이와 친구 넷이 놀다가 또 지각할 위기다. 아직 악보도 출력해 놓지 않은 상황이다. 어차피 같이 놀다 늦은 것이니 벌금을 다섯 명이서 똑같이 나눠 내기로 하고,

6. [Greedy Algorithm] 지각 벌금 적게 내기 분석

익중이네 밴드부는 매주 수요일 오후 6시에 합주를 한다. 멤버들이 너무 상습적으로 늦어서, 1분에 1달러씩 내야 하는 벌금 제도를 도입했다. 그런데 마침 익중이와 친구 넷이 놀다가 또 지각할 위기다. 아직 악보도 출력해 놓지 않은 상황이다. 어차피 같이 놀다 늦은 것이니 벌금을 다섯 명이서 똑같이 나눠 내기로 하고, 벌금을

5. [Greedy Algorithm] 최대 곱 구하기

실습 과제 def max_product(card_lists): # 코드를 작성하세요. # 예시 test_cards = [[1, 2, 3], [4, 6, 1], [8, 2, 4], [3, 2, 5], [5, 2, 3], [3, 2, 1]] print(max_product(test_cards)) 여럿이서 카드 게임을 하고 있는데, 각 플레이어는 3장의 카드를 들고 있다. 위의 경우 첫 번째 플레이어는

4. [Greedy Algorithm] 최대 곱 구하기 분석

def max_product(card_lists): # 코드를 작성하세요. # 예시 test_cards = [[1, 2, 3], [4, 6, 1], [8, 2, 4], [3, 2, 5], [5, 2, 3], [3, 2, 1]] print(max_product(test_cards)) 여럿이서 카드 게임을 하고 있는데, 각 플레이어는 3장의 카드를 들고 있다. 위의 경우 첫 번째 플레이어는 1, 2,

3. [Greedy Algorithm] 최소 동전으로 거슬러 주기

실습과제 최소 동전으로 돈을 거슬러 주는 함수를 Greedy Algorithm으로 구현해 보겠다. 우리가 작성할 함수 min_coin_count는 거슬러 줘야 하는 총액 value와 동전 리스트 coin_list를 파라미터로 받고, 거슬러 주기 위해 필요한 최소 동전 개수를 리턴한다. 예를 들어 1170원을 거슬러 주기 위해서는 500원 2개, 100원 1개, 50원 1개, 10원 2개를 줄

2. [Greedy Algorithm] 언제 Greedy Algorithm을 사용할까?

Greedy 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 간단한 대신 일반적으로 최적의 답을 보장해 주지 않는다. 하지만 간혹 최적의 답을 구해 주는 경우가 있긴 한다. 그런 문제들을 어떻게 알아볼 수 있을까? 문제에서 2 가지 조건을 찾으면 된다. 최적 부분 구조 Dynamic Programming 에서도 했었다. 어떤 문제에 최적 부분 구조가

1. [Greedy Algorithm] Greedy Algorithm 소개

Greedy 는 한국말로 탐욕스럽다 는 뜻이다. 탐욕스러운 알고리즘 이게 무슨 말일까? Greedy 알고리즘에서는 미래를 내다보지 않고, 당장 눈앞에 보이는 최적의 선택만 한다. 이름 그대로 목표를 달성하기 위해 매 순간마다 탐욕적인 선택을 하는 것이다. Greedy 알고리즘의 장단점은 무엇일까? [장점] 구현하기 쉽다. 빠르게 동작한다. [단점] 최적의 답이