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Problem-Solving

[Algorithm] C++ 백준 18438 번 : LCS 5

백준 18438 LCS 5는 최대 7000 길이의 두 문자열에 대해 LCS의 길이와 실제 수열을 모두 출력해야 하는 문제입니다. 4MB 메모리 제한 때문에 전형적인 2차원 DP 테이블을 저장할 수 없으므로, O(nm) 시간에 O(min(n,m)) 메모리만 사용하는 Hirschberg 알고리즘으로 안전하게 복원합니다. 전방·후방 1차원 DP, 분할 지점 선택, 경계 처리와 빠른 입출력까지 반영한 C++ 구현과 복잡도 분석을 제공합니다.
[Algorithm] C++ 백준 18438 번 : LCS 5

[Algorithm] C++ 백준 18586번 : Salty Fish

트리의 각 노드 사과를 모두 먹되, 카메라가 보는 구간(p(x,k))의 변화를 막기 위해 일부 카메라를 매수(비용 c)하거나 일부 정점을 포기하는 문제를 최소 컷으로 환원한다. 거대한 일반 네트워크 대신 트리 구조를 활용해 dp(map<depth,sum>)을 small-to-large로 병합하고, 카메라별 커버 가능한 가장 깊은 depth부터 잔여 유량을 소모해 Max-Flow=Min-Cut을 암시적으로 계산, 전체 사과 합 − 유량으로 최대 수익을 구한다. 시간복잡도는 O((n+m) log n)으로 테스트케이스 합 n,m ≤ 10^6에서도 빠르게 동작한다.
[Algorithm] C++ 백준 18586번 : Salty Fish

[technology] Huyen Chip 블로그 소개

이 포스트에서는 스탠포드 강사이자 머신러닝 시스템 분야 전문가인 Huyen Chip의 블로그를 상세히 소개합니다. 그녀의 기술적 통찰, 커리어 조언, 머신러닝 및 AI 관련 실무와 연구 경험, 추천 학습 리소스, 그리고 글로벌 관점에서 바라본 IT 업계 변화와 혁신까지 다양한 내용을 150자 분량으로 정리하여 독자들에게 유익한 정보를 제공합니다.
[technology] Huyen Chip 블로그 소개

[Algorithm] C++/Python 백준 11375번 : 열혈강호

백준 11375번 '열혈강호'는 직원-작업 매칭 문제로, 이분 그래프에서 최대 매칭을 구하는 DFS 기반 알고리즘을 효율적으로 설계하는 데 중점을 둔다. 각 직원에게 한 개 작업만 배정할 수 있고, 모든 작업은 반드시 담당자를 가져야 하므로, 실제 네트워크 플로우 및 이분 매칭의 원리와 DFS 수행 로직을 이해하는 데 좋은 예제다. 본문에서는 문제 풀이 전략, 최적화 방법, 구현 시 주의점과 함께 C++ 및 Python 코드를 단계별로 설명한다.
[Algorithm] C++/Python 백준 11375번 : 열혈강호