이 글에서는 아래 문제에 대한 해결 방법을 알아보겠습니다. 문제 정의 − 하나의 배열이 주어졌을 때, 반복(iteration) 기반의 병합 정렬 개념을 활용하여 해당 배열을 정렬해야 합니다. 반복적 병합 정렬이란? 병합 정렬(Merge Sort)은 일반적으로 재귀 호출을 사용해 배열을 분할한 뒤 다시 합치는 방식으로 구현됩니다. 반면 반복적 병합 정렬(Iterative Merge Sort)은 재귀 대신 반복문만을 사용하기 때문에 스택 오버플로우를 걱정할 필요 없이 안정적으로 동작한다는 장점이 있습니다. 동작 방식은 다음과 같습니다

이 글에서는 아래의 문제 상황을 해결하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.문제 정의문제: 하나의 배열이 주어졌을 때, 재귀 호출을 사용하지 않고 반복적(iterative) 방식의 퀵 정렬 개념을 이용해 배열을 오름차순으로 정렬해야 합니다.퀵 정렬은 일반적으로 재귀 함수로 구현되지만, 스택(stack) 자료구조를 직접 활용하면 재귀 없이도 동일한 로직을 구현할 수 있습니다. 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.배열을 피벗(pivot) 기준으로 분할(partition)합니다.분할된 왼쪽 구간과 오른쪽 구간의 시작·끝 인덱스를 스택에 저장합니

이 글에서는 아래의 문제 상황에 대한 해결 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 문제 정의 문제 — N개의 동전이 주어졌을 때, 이를 삼각형 형태로 배열해야 합니다. 즉, 첫 번째 행에는 동전 1개, 두 번째 행에는 동전 2개, 세 번째 행에는 동전 3개를 배치하는 방식입니다. 이때 N개의 동전으로 만들 수 있는 삼각형의 최대 높이를 구하는 것이 목표입니다. 예를 들어 동전이 17개라면 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15개로 높이 5까지 쌓을 수 있고, 남은 2개로는 여섯 번째 행을 완성할 수 없으므로 최대 높이는 5가

병합 정렬(Merge Sort)이란? 병합 정렬은 분할 정복(Divide and Conquer) 기법에 기반한 대표적인 정렬 알고리즘입니다. 배열을 반으로 계속 나누어 더 이상 나눌 수 없을 때까지 분할한 뒤, 작은 단위부터 차례대로 정렬하면서 병합해 나가는 방식으로 동작합니다. 이 글에서는 아래 문제를 Python으로 해결하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 문제 정의 - 주어진 배열을 병합 정렬 알고리즘을 활용해 오름차순으로 정렬해야 합니다. 병합 정렬의 동작 원리 분할(Divide) : 배열을 중간 지점을 기준으로 두 개의

이 글에서는 최소 비용 경로 문제를 해결하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.문제 정의비용 행렬(cost matrix)과 목표 위치 (m, n)이 주어졌을 때, 시작점 (0, 0)에서 목표 지점까지 이동하는 경로 중 최소 비용을 구하는 것이 목표입니다. 여기서 각 칸(cell)의 값은 해당 칸을 지나갈 때 드는 비용을 의미합니다.일반적으로 이동은 오른쪽, 아래, 그리고 대각선(오른쪽 아래) 방향으로 가능하며, 동적 계획법(Dynamic Programming)을 활용하면 효율적으로 해결할 수 있습니다.구현 예제# 동적 계획법 접근 R

기차가 여러 중간역을 지날 때, 특정 개수의 역에만 정차하면서도 어느 두 정차역도 서로 붙어 있지 않게 하려면 몇 가지 방법이 있을까요? 이 글에서는 이른바 정차역 선택 문제를 조합 공식과 파이썬 코드로 해결하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 문제 정의 문제: 두 지점 A와 B 사이에는 중간역이 총 13개 있습니다. 기차가 이 가운데 2개의 중간역에 정차하되, 선택된 두 역이 서로 인접(연속)하지 않아야 한다면 가능한 정차 조합은 모두 몇 가지일까요? 해결 아이디어: 조합 공식 활용 이 문제는 조합론의 고전적인 유형으로,

이 글에서는 홀짝 정렬(Odd-Even Sort), 즉 브릭 정렬(Brick Sort) 알고리즘을 파이썬으로 구현하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.문제 정의주어진 배열을 브릭 정렬 알고리즘을 이용해 오름차순으로 정렬하는 것이 목표입니다.홀짝 정렬의 동작 원리홀짝 정렬은 버블 정렬(Bubble Sort)의 변형 알고리즘으로, 두 개의 단계를 번갈아 가며 반복 실행합니다.홀수 단계(Odd Phase): 홀수 인덱스에 위치한 요소들을 대상으로 버블 정렬을 수행합니다. 즉, 인덱스 1과 2, 3과 4처럼 인접한 쌍을 비교하여 필요하면 교

퀵 정렬(Quick Sort)은 컴퓨터 과학에서 가장 널리 사용되는 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 이 글에서는 파이썬을 활용해 퀵 정렬을 직접 구현하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 문제 정의 문제: 주어진 배열을 퀵 정렬(Quicksort) 개념을 이용하여 오름차순으로 정렬하는 것입니다. 퀵 정렬의 핵심 아이디어는 배열을 분할(Divide)하고, 각각의 분할된 부분 배열을 개별적으로 정렬한 뒤, 이를 다시 합쳐 최종적으로 정렬된 배열을 얻는 것입니다. 퀵 정렬의 작동 원리 퀵 정렬은 다음과 같은 과정으로 동작합니다. 배열에서

이 글에서는 파이썬을 이용해 재귀 삽입 정렬(Recursive Insertion Sort)을 구현하는 방법을 예제 코드와 함께 자세히 살펴보겠습니다.문제 정의하나의 배열이 주어졌을 때, 반복문 대신 재귀 호출의 개념을 활용하여 해당 배열을 오름차순으로 정렬하는 것이 목표입니다.삽입 정렬의 기본 원리삽입 정렬은 카드 게임에서 손에 든 카드를 정리하는 것과 유사한 방식으로 동작합니다. 각 요소를 차례대로 확인하면서, 이미 정렬된 앞부분 배열 안에서 자신의 올바른 위치를 찾아 직접 삽입하는 알고리즘입니다.일반적인 삽입 정렬은 for문과

파이썬에서 딕셔너리(Dictionary)는 가장 널리 사용되는 컬렉션 데이터 타입 중 하나입니다. 딕셔너리는 키(Key)와 값(Value)의 쌍으로 구성되며, 키는 인덱싱이 가능하지만 값은 인덱싱되지 않습니다. 파이썬은 다양한 프로그램에서 딕셔너리를 손쉽게 활용할 수 있도록 여러 내장 함수를 제공하는데, 이번 글에서는 그중에서도 update(), has_key(), fromkeys() 세 가지 내장 메서드를 자세히 살펴보겠습니다.1. update() – 딕셔너리 병합하기update() 메서드는 두 번째 딕셔너리의 항목들을 첫 번째

이 글에서는 아래 문제에 대한 해결 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 문제 정의 문제 — 하나의 숫자 n이 주어졌을 때, n보다 작거나 같은 모든 소수를 출력해야 합니다.제약 조건 — n은 비교적 작은 수라고 가정합니다. 에라토스테네스의 체(Sieve of Eratosthenes)는 고대 그리스 수학자 에라토스테네스가 고안한 대표적인 소수 판별 알고리즘입니다. 2부터 n까지의 수 중에서 소수의 배수들을 차례로 걸러내면, 마지막에 남는 수들이 곧 소수가 됩니다. 일일이 나눗셈으로 검사하는 방식보다 훨씬 효율적이며,

이 글에서는 아래의 문제에 대한 해결 방법을 단계별로 알아보겠습니다.문제 정의 – 하나의 배열이 주어졌을 때, 스튜지 정렬(Stooge Sort) 알고리즘을 사용하여 해당 배열을 오름차순으로 정렬해야 합니다.스튜지 정렬이란?스튜지 정렬은 재귀적으로 동작하는 비교 기반 정렬 알고리즘입니다. 시간 복잡도가 O(n^(log 3 / log 1.5)) ≈ O(n2.71)로 매우 비효율적이기 때문에 실무에서는 거의 사용되지 않지만, 재귀 호출과 분할 정복 개념을 학습하는 데 좋은 예제가 됩니다.알고리즘1. 인덱스 0의 값이 마지막 인덱스의 값

파이썬에서 딕셔너리(Dictionary)는 가장 널리 사용되는 컬렉션 데이터 타입 중 하나입니다. 딕셔너리는 키(key)와 값(value)의 쌍으로 구성되며, 키는 인덱싱이 가능하지만 값은 그렇지 않습니다. 파이썬은 다양한 프로그램에서 딕셔너리를 손쉽게 다룰 수 있도록 여러 내장 함수를 제공하는데, 이번 글에서는 대표적인 세 가지 내장 메서드인 cmp(), len(), items()에 대해 자세히 살펴보겠습니다.cmp()cmp() 메서드는 두 개의 딕셔너리를 키와 값을 기준으로 비교합니다. 중복된 딕셔너리를 찾아내거나 딕셔너리 간의

이 글에서는 아래의 문제에 대한 해결 방법을 단계별로 알아보겠습니다. 문제 정의 문제 — 음수가 아닌 정수로 구성된 배열과 목표 합(sum)이 주어졌을 때, 배열의 부분집합 중에서 원소들의 합이 목표 값과 정확히 일치하는 부분집합이 존재하는지 판별하는 것이 목표입니다. 예를 들어 집합이 [2, 14, 6, 22, 4, 8]이고 목표 합이 10이라면, {2, 8} 또는 {6, 4}의 합이 10이므로 답은 존재한다가 됩니다. 방법 1: 재귀를 이용한 완전 탐색 (Naive Approach) 가장 직관적인 방법은 각 원소마다 두 가지 경

파이썬에는 셀레니움(Selenium)이라는 강력한 패키지가 있으며, 이를 활용하면 웹드라이버와의 상호작용을 손쉽게 자동화할 수 있습니다. 이번 글에서는 파이썬의 셀레니움 패키지를 사용해 페이스북(Facebook) 로그인 과정을 자동으로 처리하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.구현 방식셀레니움은 웹 브라우저의 동작을 자동화하고 제어하는 데 널리 사용되는 대표적인 도구입니다. 이 예제를 실행하려면 파이썬 환경에 셀레니움 패키지가 설치되어 있어야 하며, 파이어폭스 브라우저를 제어하기 위한 드라이버 소프트웨어인 geckodriver도 준비

OpenCV를 활용한 이미지 윤곽선 검출 개요이미지 분석 작업에는 파이썬용 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)가 널리 사용됩니다. OpenCV를 설치한 후에는 cv2라는 이름으로 라이브러리를 임포트하여 사용할 수 있습니다.이 글에서는 이미지 파일 속에 존재하는 윤곽선(contour)을 찾고, 이를 화면에 그려서 확인하는 방법을 소개합니다. 윤곽선은 이미지 속 사물의 형태를 식별하는 데 핵심적인 역할을 하며, 동일한 밝기(강도) 값을 가진 경계 지점들을 연결

이 글에서는 삼각형 형태의 성냥개비 피라미드를 만들 때 필요한 전체 성냥개비 개수를 계산하는 파이썬 프로그램을 다룹니다. 수학 공식을 활용해 반복문 없이도 간단하고 효율적으로 답을 구할 수 있습니다. 문제 정의 층의 개수를 나타내는 숫자 X가 주어졌을 때, X개의 층으로 이루어진 성냥개비 피라미드를 완성하는 데 필요한 성냥개비의 총 개수를 구하는 것이 목표입니다. 예를 들어, 삼각형 피라미드는 가장 위에 작은 삼각형 하나가 있고 그 아래로 층마다 삼각형이 늘어나는 구조입니다. 각 층을 채우는 데 필요한 성냥개비가 규칙적으로 증가하

OpenCV는 파이썬에서 사용할 수 있는 cv2 라이브러리를 제공합니다. 이 라이브러리는 컴퓨터 비전 분야에서 유용하게 활용되는 다양한 형태(shape) 분석 기능을 지원합니다. 이번 글에서는 OpenCV를 이용해 이미지 속에서 원(circle)의 형태를 식별하는 방법을 살펴보겠습니다.원을 검출하기 위해서는 cv2.HoughCircles() 함수를 사용합니다. 이 함수는 허프 변환(Hough Transform) 알고리즘을 기반으로 그레이스케일 이미지에서 원을 찾아냅니다. 아래 예제에서는 이미지를 입력으로 받은 뒤, 복사본을 만들어

이 글에서는 배열의 역전(inversion) 개수를 계산하는 문제와 그 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.문제 정의주어진 리스트에서 필요한 역전의 개수를 세어 그 결과를 출력해야 합니다.여기서 역전 개수(inversion count)란 배열을 오름차순으로 정렬하기 위해 필요한 교환 단계의 수를 의미합니다. 즉, 배열 내 두 원소의 순서가 정렬된 상태와 반대일 때마다 하나의 역전이 발생하며, 이를 모두 세면 됩니다.알고리즘 구현가장 직관적인 방법은 중첩 반복문을 사용하여 배열의 모든 원소 쌍을 비교하는 것입니다. 앞선 인덱스의 값이 뒤

텍스트 분석 작업을 하다 보면 단어의 개수를 세고, 다양한 알고리즘 처리를 위해 각 단어에 가중치를 부여해야 하는 경우가 자주 발생합니다. 이 글에서는 주어진 문장에서 각 단어의 빈도수를 구하는 방법을 소개합니다. 크게 세 가지 접근 방식이 있으며, 하나씩 살펴보겠습니다.1. Counter 사용하기collections 모듈의 Counter() 클래스를 활용하면 손쉽게 단어 빈도를 계산할 수 있습니다. 먼저 split() 메서드로 문장을 단어 단위로 나눈 뒤, most_common() 메서드를 적용하면 빈도순으로 정렬된 결과를 얻을