이 튜토리얼에서는 주어진 인덱스 범위에 포함된 배열 요소를 삭제하는 방법을 알아보겠습니다. 문제 해결 절차는 다음과 같습니다.문제 해결 단계배열과 삭제할 요소의 인덱스 범위를 초기화합니다.새로운 인덱스 변수를 하나 선언합니다.배열 전체를 순회하면서 다음 작업을 수행합니다.현재 인덱스가 주어진 범위에 속하지 않으면, 해당 요소를 새 인덱스 위치로 이동시킵니다.새 인덱스 값을 증가시킵니다.순회가 끝나면 새 인덱스 값을 반환합니다. 이 값이 삭제 후 남은 배열의 길이가 됩니다.이 방식의 핵심 아이디어는 실제로 메모리에서 요소를 지우는 것

이 튜토리얼에서는 이진 트리에서 주어진 값과 일치하는 리프 노드(leaf node)를 삭제하는 방법을 알아봅니다. 리프 노드란 왼쪽과 오른쪽 자식 노드가 모두 없는 노드를 의미합니다.문제 해결 접근 방식재귀적으로 트리를 순회하면서 조건에 맞는 리프 노드를 제거하는 후위 순회(postorder) 방식으로 문제를 해결할 수 있습니다. 단계별로 살펴보겠습니다.이진 트리의 노드를 나타내는 struct Node 구조체를 정의합니다.트리를 순회(inorder, preorder, postorder)하며 모든 데이터를 출력하는 함수를 작성합니다.

개요이 튜토리얼에서는 이진 트리에서 주어진 값과 일치하는 리프(leaf) 노드를 삭제하는 방법을 배워보겠습니다.재귀 호출을 활용하면 간단하고 직관적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 핵심 아이디어는 트리를 순회하면서 자식 노드부터 처리한 뒤, 현재 노드가 값 k를 가지는 리프 노드인지 확인하는 것입니다.문제 해결 단계이진 트리를 나타내는 Node 구조체를 작성합니다.트리를 순회(inorder, preorder, postorder)하며 모든 데이터를 출력하는 함수를 작성합니다.구조체를 이용해 노드를 생성하고 트리를 초기화합니다.삭제할

개요이 튜토리얼에서는 C++를 사용하여 연결 리스트(Linked List)의 중간 노드를 삭제하는 방법을 알아봅니다.문제 해결 접근법은 매우 간단합니다. 두 개의 포인터를 활용하는데, 하나는 한 번에 한 노드씩 이동하고(slow), 다른 하나는 한 번에 두 노드씩 이동합니다(fast). 빠른 포인터가 연결 리스트의 마지막 노드에 도달하는 시점이면, 느린 포인터는 정확히 리스트의 중간에 위치하게 됩니다. 이 원리를 이용하면 리스트의 길이를 미리 알지 못해도 한 번의 순회만으로 중간 노드를 찾을 수 있습니다.문제 해결 단계연결 리스트의

이 튜토리얼에서는 연결 리스트(Linked List)에서 M개 노드를 건너뛴 후 이어지는 N개 노드를 삭제하는 방법을 알아보겠습니다. 문제 해결 절차를 단계별로 살펴본 뒤, 실제 동작하는 C++ 코드와 실행 결과까지 확인해 보겠습니다.문제 해결 접근 방식연결 리스트의 노드를 나타내는 Node 구조체(struct)를 정의합니다.더미 데이터로 연결 리스트를 초기화합니다.M개 노드 이후에 N개 노드를 삭제하는 함수를 작성합니다.헤드(head) 포인터로 현재 위치 포인터를 초기화합니다.연결 리스트의 끝에 도달할 때까지 반복문을 수행합니다.

이번 튜토리얼에서는 C++에서 delete 키워드를 사용하여 이진 트리(binary tree) 전체를 삭제하는 방법을 알아보겠습니다.소멸자(Destructor)란?이진 트리를 삭제하기 위해 소멸자(destructor) 멤버 함수를 활용합니다. 소멸자는 객체가 스코프(scope)를 벗어나거나 delete 호출에 의해 명시적으로 제거될 때 자동으로 실행되는 특수한 멤버 함수입니다.소멸자의 이름은 클래스 이름 앞에 물결표(~)를 붙인 형태로 정의합니다. 이러한 특성을 이용하면 루트 노드만 delete 해주어도 재귀적으로 모든 하위 노드가

이번 튜토리얼에서는 C++를 사용해 이진 트리(Binary Tree)에서 특정 노드를 삭제하는 방법을 알아보겠습니다.이진 탐색 트리(BST)와 달리 일반 이진 트리의 노드들은 특정한 순서를 따르지 않습니다. 그렇다면 노드를 삭제한 후 나머지 노드들은 어떻게 배치해야 할까요?가장 일반적인 해결 방법은 다음과 같습니다.삭제할 노드를 찾습니다.트리에서 가장 깊은(deepest) 노드를 찾아 삭제할 노드의 자리에 값을 복사합니다.그런 다음 가장 깊은 노드를 실제로 제거합니다.이 방식을 사용하면 트리의 구조가 크게 흐트러지지 않으면서도 간단

이 튜토리얼에서는 이진 문자열을 01 또는 10 쌍으로부터 완전히 제거하기 위해 필요한 쌍의 총 개수를 찾는 프로그램을 작성해 보겠습니다. 먼저 예제를 살펴보겠습니다.문제 이해하기입력 − 101010001출력 − 4위 예제에서 이진 문자열을 01과 10 쌍으로부터 자유롭게 만들려면 총 4개의 쌍을 삭제해야 합니다.모든 쌍을 삭제한 후 남는 결과 문자열은 0입니다.접근 방법핵심 아이디어는 간단합니다. 01과 10 쌍은 항상 하나의 0과 하나의 1로 구성됩니다. 따라서 만들 수 있는 최대 쌍의 개수는 0의 개수와 1의 개수 중 더 작은

이 튜토리얼에서는 한 번의 순회(single traversal)만으로 이진 트리의 밀도를 구하는 방법을 알아봅니다.이진 트리의 밀도는 다음과 같은 간단한 공식으로 정의됩니다.밀도 = 트리의 크기 ÷ 트리의 높이핵심 개념 정리트리의 크기(Size): 주어진 이진 트리에 존재하는 노드의 총 개수트리의 높이(Height): 루트 노드에서 가장 깊은 리프(leaf) 노드까지의 최대 깊이일반적으로 크기와 높이를 각각 따로 계산하면 트리를 두 번 순회해야 하지만, 하나의 함수에서 두 값을 동시에 계산하면 단 한 번의 순회로 밀도를 구할 수 있

이 튜토리얼에서는 데모 수(Demlo number)에 대해 알아보겠습니다.데모 수는 1, 11, 111, 1111처럼 1로만 이루어진 숫자를 제곱한 값을 의미합니다. 데모 수는 항상 다음과 같은 대칭적인 패턴을 가지기 때문에 규칙만 알면 쉽게 구할 수 있습니다.1 2 3 4 5 ... n-2 n-1 n n-1 n-2 ... 5 4 3 2 1즉, 1부터 n까지 차례로 증가한 뒤, 다시 n-1부터 1까지 감소하는 형태입니다.이번 문제에서는 1로만 이루어진 숫자가 주어지며, 해당 숫자의 데모 수를 구해야 합니다. 예시를 살펴보겠습니다.입

이 튜토리얼에서는 N-ary(다진) 트리의 깊이를 구하는 방법을 알아보겠습니다.N-ary 트리란?N-ary 트리는 각 노드가 최대 n개의 자식 노드를 가질 수 있는 트리 구조입니다. 이진 트리(binary tree)가 자식을 최대 2개까지만 가질 수 있다면, N-ary 트리는 그 개수가 n으로 일반화된 형태입니다.우리는 이 N-ary 트리의 깊이(depth), 즉 루트 노드에서 가장 깊은 리프 노드까지의 거리를 구해야 합니다. 각 노드의 자식들은 vector를 사용하여 저장합니다.문제 해결 접근 방식재귀(recursion)를 활용하

이 튜토리얼에서는 이진 트리(binary tree)에서 가장 깊은 홀수 레벨 노드를 찾는 방법을 배워보겠습니다.이 문제는 이진 트리의 깊이(depth)를 구하는 것과 유사하지만, 한 가지 조건이 추가됩니다. 바로 현재 레벨이 홀수인지 함께 확인해야 한다는 점입니다.그럼 문제를 해결하는 단계를 하나씩 살펴보겠습니다.더미 데이터로 이진 트리를 초기화합니다.이진 트리에서 가장 깊은 홀수 레벨 노드를 찾는 재귀 함수를 작성합니다.현재 노드가 리프 노드이고 레벨이 홀수라면 현재 레벨을 그대로 반환합니다.그렇지 않다면 왼쪽 자식과 오른쪽 자식

이 튜토리얼에서는 디세리움(Deserium) 수가 무엇인지 살펴보고, C++ 코드 예제와 함께 주어진 숫자가 디세리움 수인지 판별하는 방법을 알아보겠습니다.디세리움 수란?각 자릿수를 거듭제곱한 값들의 합이 원래 수와 같은 숫자를 디세리움 수라고 합니다. 여기서 중요한 점은 가장 높은 자릿수부터 1의 자릿수까지 거듭제곱 지수가 하나씩 감소한다는 것입니다.예를 들어 135를 살펴보겠습니다.자릿수 개수는 3개입니다.계산 과정: 11 + 32 + 53 = 1 + 9 + 125 = 135거듭제곱의 합이 원래 수인 135와 같으므로, 135는

이 튜토리얼에서는 C++를 사용하여 행렬의 행렬식(determinant)을 구하는 방법을 알아봅니다. 행렬식은 정사각 행렬(square matrix)을 하나의 스칼라 값으로 변환한 것으로, 연립 선형 방정식의 해를 구하거나 역행렬을 계산할 때 핵심적으로 사용되는 개념입니다.행렬식 구하는 단계행렬을 초기화합니다.행렬식을 구하는 함수를 작성합니다.행렬의 크기가 1 또는 2라면 간단한 공식으로 바로 행렬식을 계산할 수 있습니다.행렬식(determinant), 부분 행렬(submatrix), 부호(sign)를 저장할 변수를 초기화합니다.첫

이 튜토리얼에서는 정N각형(regular N-sided polygon) 위에서 세 번째 사람이 서야 할 최적의 위치를 구하는 방법을 알아보겠습니다.문제 개요변의 개수가 N인 정N각형이 주어져 있고, 이미 두 명의 사람이 서로 다른 두 꼭짓점(A, B)에 서 있다고 가정해 보겠습니다. 우리의 목표는 세 번째 사람을 배치할 꼭짓점을 찾되, 기존 두 사람과 세 번째 사람 사이의 거리 합이 최소가 되도록 하는 것입니다.해결 방법이 문제는 모든 꼭짓점을 하나씩 확인하는 완전 탐색(brute force) 방식으로 간단하게 해결할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 C++를 사용하여 정7각형(regular heptagon)의 대각선 길이를 구하는 방법을 알아보겠습니다.정7각형에서는 한 변의 길이만 주어지면 대각선의 길이를 간단한 공식으로 계산할 수 있습니다. 정7각형의 대각선 길이는 다음과 같습니다.대각선 길이 = 1.802 × s (여기서 s는 정7각형의 한 변의 길이)공식의 원리정7각형의 대각선과 한 변의 비율은 항상 일정합니다. 수학적으로 이 비율은 2·cos(π/7) ≈ 1.8019로 계산되며, 실용적인 목적에서는 이를 1.802로 근사하여 사용합니다. 따라서 변의 길

개요이 튜토리얼에서는 C++를 활용해 정육각형의 대각선 길이를 구하는 방법을 알아봅니다.주어진 한 변의 길이를 이용해 정육각형의 대각선 길이를 계산하게 됩니다. 정육각형의 대각선 길이는 1.73 × s이며, 여기서 s는 정육각형의 한 변의 길이입니다.정육각형은 여섯 개의 변과 꼭짓점을 가진 도형으로, 모든 내각은 120°입니다. 정육각형의 대각선은 서로 마주 보는 두 꼭짓점을 연결하는 선분으로, 그 길이는 변의 길이의 √3배(약 1.73배)와 같습니다. 이는 정육각형을 6개의 정삼각형으로 분할했을 때 얻을 수 있는 기하학적 성질에서

이 튜토리얼에서는 C++를 사용하여 정오각형의 대각선 길이를 구하는 방법을 알아봅니다.정오각형의 한 변의 길이가 주어졌을 때, 대각선 길이는 아래와 같은 간단한 공식으로 계산할 수 있습니다.대각선 길이 = 1.22 × s (여기서 s는 정오각형의 한 변의 길이입니다.)문제 해결 접근 방식대각선 길이를 구하는 과정은 다음과 같습니다.정오각형의 한 변의 길이 s를 입력값으로 받습니다.s가 음수라면 유효하지 않은 입력이므로 -1을 반환합니다.그렇지 않다면 공식에 따라 1.22 × s를 계산한 뒤 반환합니다.예제 코드실제 동작하는

이 튜토리얼에서는 C++ 프로그램을 작성하여 주어진 행렬이 대각선 우세 행렬인지 아닌지 판별하는 방법을 알아보겠습니다.대각선 우세 행렬이란?행렬의 각 행에서, 대각선에 위치한 원소(대각 요소)의 절댓값이 같은 행에 있는 나머지 원소들(비대각 요소)의 절댓값 합보다 크거나 같으면 그 행렬을 대각선 우세 행렬이라고 부릅니다.다음 예시를 살펴보겠습니다.4 2 1 3 5 2 2 4 7위 행렬은 대각선 우세 행렬입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.|4| ≥ |2| + |1| |5| ≥ |3| + |2| |7| ≥ |4| + |2|즉, 모든

개요이 튜토리얼에서는 가점과 감점 방식이 적용된 n개의 문제에서 나올 수 있는 서로 다른 점수의 개수를 구하는 프로그램을 작성해 보겠습니다.예를 들어 총 10문항이 있고, 각 문항은 정답일 때 2점, 오답일 때 -1점(감점)이라고 가정해 봅시다. 우리의 목표는 학생이 시험에서 받을 수 있는 모든 점수 조합을 찾아내는 것입니다.문제 해결 접근 방법문제는 다음 단계에 따라 해결할 수 있습니다.문항 수(n), 정답 가점(x), 오답 감점(y)을 초기화합니다.가능한 점수를 저장할 집합(set)을 선언합니다. 집합은 중복된 값을 자동으로 제