탐색 알고리즘에는 크게 1. 이진 탐색 2. BFS 3. DFS가 있다. 이번 챕터에서는 이진 탐색에 관해 알아볼 것다. 이진 탐색 순차 탐색: 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서 부터 차근히 확인하는 방법. 이진 탐색: 정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법. 재귀문 구현 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 elif array[mid] > target: return binary_search(array, target,..

1. DFS (Depth-First-Search) 스택 자료 구조 이용하거나 재귀 함수를 이용. 1. 탐색 시작 노드를 스택에 삽입하고 방문 처리를 합니다. 2. 스택의 최상단 노드에 방문하지 않은 인접한 노드가 하나라도 있으면 그 노드를 스택에 넣고 방문 처리함. 방문하지 ㅇ낳은 인접 노드가 없으면 스택에서 최상단 노드를 꺼냅니다. 3. 더 이상 2번의 과정을 수행할 수 없을 때 까지 반복. #DFS 메소드 정의 def dfs(graph, v, visited): visited[v] = True print(v, end = '') #현재 노드와 연결된 다른 노드를 재귀적으로 방문 for i in graph[v]: if not visited[i]: dfs(graph, i, visited) #각 노드가 연결된..

Greedy 알고리즘 ? 1. 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법. 2. 문제를 풀기위한 최소한의 아이디어를 떠올릴 수 있는 능력을 요구 3. 정당성 분석이 중요. 단순히 가장 좋아 보이는 것을 반복적으로 선택해도 최적의 해를 구할 수 있는지 검토. 문제 . 1이 될때까지 n , k = map(int, input().split()) # N = 25, K = 3 res = 0 while True: #시간 복잡도 : O(log(n)) target = (n // k) * k res += (n - target) n = target if n < k : # 더이상 나눌 수 없으면 종료 break res += 1 # 횟수 count n //= k # 마지막으로 남은 수에 대해 1씩 빼기 res += (n..