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최코딩의 개발노트
사이트 https://www.acmicpc.net/problem/1522 1522번: 문자열 교환 a와 b로만 이루어진 문자열이 주어질 때, a를 모두 연속으로 만들기 위해서 필요한 교환의 회수를 최소로 하는 프로그램을 작성하시오. 이 문자열은 원형이기 때문에, 처음과 끝은 서로 인접해 www.acmicpc.net 문제 분석 볼모으기 문제랑 비슷했다. 볼모으기 문제는 엄청 쉽게 풀었는데 이 문제는 슬라이딩 윈도우 알고리즘이라고 한다. 즉 문자열의 끝이 처음과 다시 이어지는 원형 구조 인거다 뭔가 쉽고 빨리 풀 수 있을거 같았는데 고정관념이 사로잡혔다. 볼모으기 문제처럼 알파벳 갯수 최소를 찾으면 될줄 알았으나 생각해야 될게 많고 도저히 안풀렸다. 실버1인데 골드푸는 기분.... 그래서 생각한 알고리즘은 ..
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사이트 https://www.acmicpc.net/problem/20310 20310번: 타노스 어느 날, 타노스는 0과 1로 이루어진 문자열 $S$를 보았다. 신기하게도, $S$가 포함하는 0의 개수와 $S$가 포함하는 1의 개수는 모두 짝수라고 한다. 갑자기 심술이 난 타노스는 $S$를 구성하는 문자 www.acmicpc.net 문제 분석 실버3 문제여서 굉장히 얕본 문제였지만 의외로 어렵게 푼 문제였다... 필자는 문자열 알고리즘이 너무 약한거 같다. 자 이제 분석을 들어가보자! 처음 생각 필자의 처음생각은 간단했다! 그냥 1하고 0 갯수 샌 다음에 바로 절반으로 나누고 문제가 요구한게 사전순이므로 그냥 0부터 쭉 갯수 대로 나열하면 될거라고 생각했다. 너무 간단하고 이게 실버문제인가... 의심을 ..
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개요: 필자의 새로운 영역 인공지능!! 인공지능 카테고리만 글형식을 기존과 다르게 바꿔보겠다! 머신러닝과 딥러닝! 둘의 차이점은..?? 만약 개와 고양이를 구분해야한다고 해보자 그럼 머신러닝은 사람이 일일이 가이드라인 즉 정보를 줘서 컴퓨터가 구분하게 해줘야 된다. 하지만.. 딥러닝은 사진 및 데이터를 주면 컴퓨터가 알아서 다 처리를 해준다. 즉 가이드라인이 필요가 없다!! 실제 예를 들어봐서 머신러닝은 바둑두는 법을 가이드해줘야된다. 어디로 두어야 이기는지 어디로 두어야 좋은지 등등 하지만 딥러닝은 수십만의 정보를 줘서 알아서 바둑두는법을 터득한다. 즉 딥러닝은 기존 머신러닝보다 사전 지식을 몰라도 된다. 딥러닝의 분야는 뭐가 있을까? 1. 이미지 분류/ 자율주행(일일이 다 사진을 찍어서 물체가 감지되..