✏️ 알고리즘 개요알고리즘 문제를 풀다보면 특정 수열에서 i번째 원소를 기준으로 왼쪽 혹은 오른쪽 원소들에 대해 최대값을 구해야하는 경우가 종종 있다. 아래와 같이 단순하게 왼쪽, 오른쪽 원소들에 대해 반복문을 통해 최대값을 구하는 것을 생각해볼 수 있다.int[] arr = new int[]{5,9,6,2,1,4,5,6,8,10,4};for(int i=0; i=0; j--) { leftMaxValue = Math.max(leftMaxValue, arr[j]); } //오른쪽 최대값 int rightMaxValue = 0; for(int j=i+1; j 그러나 수열의 길이가 매우 길어지고, 찾아야하는 원소의 개수가 많아질수록 위와 같은 반복문은 매우 긴 시간복잡도를 가지..
![[PS] 백준1655: 가운데를 말해요 (Java)](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FkKoL8%2FbtsL6rYGOD0%2FhLj8xp3g6L5ZJQ4pVcZCKk%2Fimg.png)
🔗 문제https://www.acmicpc.net/problem/1655📝 풀이자료 구조 + 우선순위 큐접근법입력으로 들어오는 정수들에 대해 기록하고, 중간값을 N번 찾는 문제입력값 N은 최대 100,000으로 대략적인 시간복잡도는 O(NlogN)으로 잡고 풀어야 한다. 단순하게 생각했을 때, 입력을 받으면서 정렬을 계속 수행한 후 현재 개수/2의 인덱스를 구하면 되지만정렬의 시간복잡도는 O(NlonN)으로 입력값 N에 대해 최대 100,000번 수행한다고 하면 O(N^2)을 넘어서게 된다.그렇다면 어떻게 풀이를 해야할까? 매번 정렬을 수행할 수 없으니 정렬을 유지한 채 값을 기록하고, O(1)로 중간 값을 찾을 수 있어야 한다.자료구조 중 이러한 특성을 가지고 있는 자료구조가 있다.기본적인 정렬을 ..

여느 날처럼 에줍사 스터디를 진행하다가 그래프 탐색 문제에 대해 논의를 하던 중 나머지 스터디원들은 BFS로 접근을 했지만, 혼자 다익스트라로 접근을 했던 적이 있습니다. "왜 다익스트라를 떠올렸을까?"라는 생각을 한 결과, 다음과 같은 잘못된 기저가 깔려있다는 것을 알 수 있었습니다.시간복잡도 : Dijkstra BFS 또한 완전탐색으로 최단 거리를 찾는데 시간이 오래 걸릴 것이라 생각함알고리즘 특성 차이이번 회고를 통해 아래와 같이 잘못된 정보들을 바로잡으려합니다.추상적인 시간복잡도두 알고리즘의 동작 방식조건에 따른 수행 방식 BFS와 Dijkstra에 대한 정리는 이전에 정리해 두었던 글이 있으니 참조용으로 링크만 올려두겠습니다.https://infinitecode.tistory.com/13 [알고..
![[PS] 백준3584: 가장 가까운 공통 조상 (Java)](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FR9xiR%2FbtsLLTUpnfD%2FfpQRbdYCKbTGiJR9Pv6Qt1%2Fimg.png)
문제https://www.acmicpc.net/problem/3584 풀이해시 + 그래프 탐색접근법“공통 조상” 이라는 키워드만 보고서는 유니온 파인드를 생각했습니다.그러나 “가장 가까운 공통 조상(Nearest Common Ancestor)”을 구하는 문제로써 Union-Find로 구할 시 루트노드가 나오기에 다른 방식으로 접근했습니다. 두 정점의 부모 노드만 탐색하면 되었기에 일반적인 그래프 탐색을 통해서 접근했습니다. (시간복잡도↓)트리 자료구조로는 인접리스트를 활용했고, 자식 노드가 아닌 부모 노드를 탐색해야 했기에 부모를 기준으로 자식노드를 담는게 아닌 자식 노드를 기준으로 부모 노드를 담았습니다.list.get(부모).add(자식) → list.get(자식).add(부모)a와 b 노드의 공통되..