Redddy's Devlog

🔈 문제 민오는 1번부터 N번까지 총 N개의 문제로 되어 있는 문제집을 풀려고 한다. 문제는 난이도 순서로 출제되어 있다. 즉 1번 문제가 가장 쉬운 문제이고 N번 문제가 가장 어려운 문제가 된다. 어떤 문제부터 풀까 고민하면서 문제를 훑어보던 민오는, 몇몇 문제들 사이에는 '먼저 푸는 것이 좋은 문제'가 있다는 것을 알게 되었다. 예를 들어 1번 문제를 풀고 나면 4번 문제가 쉽게 풀린다거나 하는 식이다. 민오는 다음의 세 가지 조건에 따라 문제를 풀 순서를 정하기로 하였다. 1. N개의 문제는 모두 풀어야 한다. 2. 먼저 푸는 것이 좋은 문제가 있는 문제는, 먼저 푸는 것이 좋은 문제를 반드시 먼저 풀어야 한다. 3. 가능하면 쉬운 문제부터 풀어야 한다. 예를 들어서 네 개의 문제가 있다고 하자. ..

🔈 문제 정렬된 두 묶음의 숫자 카드가 있다고 하자. 각 묶음의 카드의 수를 A, B라 하면 보통 두 묶음을 합쳐서 하나로 만드는 데에는 A+B 번의 비교를 해야 한다. 이를테면, 20장의 숫자 카드 묶음과 30장의 숫자 카드 묶음을 합치려면 50번의 비교가 필요하다. 매우 많은 숫자 카드 묶음이 책상 위에 놓여 있다. 이들을 두 묶음씩 골라 서로 합쳐나간다면, 고르는 순서에 따라서 비교 횟수가 매우 달라진다. 예를 들어 10장, 20장, 40장의 묶음이 있다면 10장과 20장을 합친 뒤, 합친 30장 묶음과 40장을 합친다면 (10 + 20) + (30 + 40) = 100번의 비교가 필요하다. 그러나 10장과 40장을 합친 뒤, 합친 50장 묶음과 20장을 합친다면 (10 + 40) + (50 + 2..

우선순위 큐는 내부적으로 힙(heap)이라는 완전이진트리 Complete binary Tree로 되어 있다. 힙 트리의 루트 노드(root node)에는 데이터들 중에 가장 큰 값 혹은 가장 작은 값을 담게 되는데, 전자는 최대힙(max-heap), 후자는 최소힙(min-heap)이라 한다. 어떤 값을 넣어도 항상 루트에 가장 큰 값 또는 가장 작은 값이 위치하도록 자동으로 갱신한다. 이 과정이 꽤 효율적이라 우선순위 큐의 값 삽입/삭제 시간 복잡도는 O(log N)이다. 무작위 숫자들을 힙에 전부 넣고 하나씩 빼면 정렬된 결과를 얻을 수 있는데, 이게 힙정렬이다. from queue import PriorityQueue pq = PriorityQueue() pq.put(123) pq.put(789) p..