์ „์ฒด ๊ธ€ 121

[Data Science] EPOCH_Kaggle 3์ฃผ์ฐจ

2.7 Baseline ๋ชจ๋ธ : ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ์˜ ๋ชจ๋“  ๊ณผ์ •์„ ํฌํ•จํ•˜๋Š” ๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ์ดˆ์  ๋ชจ๋ธ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ ์ƒ์œ„ ์ฐธ๊ฐ€์ž๋“ค์ด baseline ๋ชจ๋ธ ๊ณต๊ฐœ but ์ง์ ‘ ๊ฐœ์ธ baseline ๋ชจ๋ธ ๊ตฌ์ถ•ํ•ด๋ณด๋ฉด ๋ฐฐ์›€ ํ–ฅ์ƒ! Tabular ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ์บ๊ธ€ ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ์—์„œ์˜ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ์˜ ์ผ๋ฐ˜์  ์ˆœ์„œ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ ์ œํ’ˆ๋ณ€์ˆ˜ ๊ฒฐ์ธก๊ฐ’ 0์œผ๋กœ ๋Œ€์ฒด(๋ณด์œ ์—ฌ๋ถ€ ์ •๋ณด๊ฐ€ ์—†์œผ๋ฉด ๋ณด์œ ํ•˜๊ณ  ์žˆ์ง€ ์•Š๋‹ค๊ณ  ๊ฐ€์ •)ํ›ˆ๋ จ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ํ…Œ์ŠคํŠธ๋ฐ์ดํ„ฐ ํ†ตํ•ฉ(๋‚ ์งœ๋ณ€์ˆ˜(fetcha_dato)๋กœ ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ตฌ๋ถ„๊ฐ€๋Šฅ.  ๋™์ผํ•œ 24๊ฐœ์˜ ๊ณ ๊ฐ๋ณ€์ˆ˜ ๊ณต์œ , ํ…Œ์ŠคํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ์—†๋Š” 24๊ฐœ์˜ ์ œํ’ˆ๋ณ€์ˆ˜๋Š” 0์œผ๋กœ ์ฑ„์›€๋ฒ”์ฃผํ˜•, ์ˆ˜์น˜ํ˜• ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ. ๋ฒ”์ฃผํ˜• ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” .factorize()๋ฅผ ํ†ตํ•ด Label Encoding ์ˆ˜ํ–‰.๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž…์ด object๋กœ ํ‘œํ˜„๋˜๋Š” ์ˆ˜์น˜ํ˜• ..

CS/Data Science 2025.03.19

[Data Science] EPOCH_Kaggle 2์ฃผ์ฐจ

[4๊ฐœ์˜ ์ •๋‹ต์ด ๋ชจ๋‘ ๋งˆ์ง€๋ง‰ 4๊ฐœ์ผ ๋•Œ]#Prediction (์˜ˆ์ธก๊ฒฐ๊ณผ)0 0 0 1 1 1 1#Precicion (์˜ˆ์ธก์˜ ์ •ํ™•๋„)0 0 0 1/4 2/5 3/6 4/7#Average Precision (์˜ˆ์ธก ์ •ํ™•๋„์˜ ํ‰๊ท )(1/1 + 2/2 + 3/3 + 4/4) / 4 = 1.002.1 ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ ์†Œ๊ฐœ์‚ฐํƒ„๋ฐ๋ฅด ์€ํ–‰์€ ๊ณ ๊ฐ ๋งž์ถคํ˜• ์ œํ’ˆ ์ถ”์ฒœ ์ œ๊ณต์†Œ์ˆ˜ ๊ณ ๊ฐ์—๊ฒŒ๋งŒ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ถ”์ฒœ ์ œ๊ณต, ๋‚˜๋จธ์ง€ ๊ณ ๊ฐ์—๊ฒŒ๋Š” ์ œํ’ˆ์ถ”์ฒœ๊ธฐํšŒ๊ฐ€ ์ ์–ด ๋ถˆ๊ท ๋“ฑํ•œ ๊ณ ๊ฐ๊ฒฝํ—˜์œผ๋กœ ์ด์–ด์ง„๋‹ค. ๊ณ ๊ฐ์˜ ๊ณผ๊ฑฐ ์ด๋ ฅ๊ณผ ์œ ์‚ฌํ•œ ๊ณ ๊ฐ๊ตฐ๋“ค์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ๋‹ฌ์— ํ•ด๋‹น ๊ณ ๊ฐ์ด ๋ฌด์Šจ ์ œํ’ˆ์„ ์‚ฌ์šฉํ• ์ง€ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ ์ค€๋น„๋” ํšจ๊ณผ์ ์ธ ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๊ฐ–์ถ”๊ฒŒ ๋œ๋‹ค๋ฉด ์‚ฐํƒ„๋ฐ๋ฅด๋Š” ๊ณ ๊ฐ์ด ์ธ์ƒ์˜ ์–ด๋А ๋‹จ๊ณ„์— ์žˆ๋“  ๋ชจ๋“  ๊ณ ๊ฐ์˜ ๊ฐœ์ธ์  ํ•„์š”์— ์•Œ๋งž๋Š” ์ œํ’ˆ์„ ์ถ”์ฒœํ•˜์—ฌ ๊ทธ๋“ค์„ ๋งŒ์กฑ..

CS/Data Science 2025.03.19

[C++] ์•ŒํŠœ๋น„ํŠœ 4์ฃผ์ฐจ - ๋ธŒ๋ฃจํŠธํฌ์Šค

๋ธŒ๋ฃจํŠธํฌ์Šค ๋ฌด์ฐจ๋ณ„ ๋Œ€์ž…, ์™„์ „ ํƒ์ƒ‰ํ•ด๋‹ต์„ ์ฐพ๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๋ชจ๋“  ๊ฒฝ์šฐ์˜ ์ˆ˜๋ฅผ ์ฐพ๋Š” ๊ธฐ๋ฒ•์‹œ๊ฐ„๋ณต์žก๋„๋Š” ์ž…๋ ฅํฌ๊ธฐ์— ๋น„๋ก€๊ฐ„๋‹จํ•˜์ง€๋งŒ ๋งค์šฐ ๋А๋ฆผ BUT ๋– ์˜ฌ๋ฆฌ๊ธฐ ๊ฐ€์žฅ ์‰ฌ์šด ๊ธฐ๋ฒ• -> ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ’€ ๋•Œ ๊ฐ€์žฅ ๋จผ์ € ๊ณ ๋ คํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค.์ž…๋ ฅ๋ฒ”์œ„์™€ ์‹œ๊ฐ„๋ณต์žก๋„๋ฅผ ์ž˜ ๊ณ ๋ ค ๋ถ„ํ•ดํ•ฉn์˜ ๋ถ„ํ•ดํ•ฉ = n๊ณผ n์„ ์ด๋ฃจ๋Š” ๊ฐ ์ž๋ฆฌ์ˆ˜์˜ ํ•ฉn์˜ ์ƒ์„ฑ์ž = ๋ถ„ํ•ดํ•ฉ์ด n์ธ ์–ด๋–ค ์ž์—ฐ์ˆ˜ m ๋น„ํŠธ๋งˆ์Šคํ‚น๋น„ํŠธ ํ•„๋“œ ๊ฐ๊ฐ์„ ํ•˜๋‚˜์˜ ์›์†Œ์ฒ˜๋Ÿผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋ฒ• C++ ์—์„œ int๋Š” 32๋น„ํŠธ์˜ ๊ณต๊ฐ„์„ ์‚ฌ์šฉ -> int ํ•œ ๊ฐœ๋กœ 32๊ฐœ์˜ ์›์†Œ ์ €์žฅ ๊ฐ€๋Šฅ์‚ฐ์ˆ  ์—ฐ์‚ฐ๋ณด๋‹ค ๋น ๋ฅธ ์—ฐ์‚ฐ ์ˆ˜ํ–‰๊ฐ€๋Šฅ1๊ฐœ์˜ int๋งŒ์œผ๋กœ 32๊ฐœ์˜ ์›์†Œ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ํšจ๊ณผํšจ์œจ์  ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์‚ฌ์šฉDP, ๋ฐฑํŠธ๋ž˜ํ‚น ๋“ฑ ๋ฐฉ๋ฌธ ์—ฌ๋ถ€๋ฅผ ์ €์žฅํ•ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ์‚ฌ์šฉ  ๋น„ํŠธ์—ฐ์‚ฐ์žAND(&) : int ans = a & b;1100..

[Data Science] EPOCH_Kaggle 1์ฃผ์ฐจ

[4๊ฐœ์˜ ์ •๋‹ต์ด ๋ชจ๋‘ ๋งˆ์ง€๋ง‰ 4๊ฐœ์ผ ๋•Œ]#Prediction (์˜ˆ์ธก๊ฒฐ๊ณผ)0 0 0 1 1 1 1#Precicion (์˜ˆ์ธก์˜ ์ •ํ™•๋„)0 0 0 1/4 2/5 3/6 4/7#Average Precision (์˜ˆ์ธก ์ •ํ™•๋„์˜ ํ‰๊ท )(1/1 + 2/2 + 3/3 + 4/4) / 4 = 1.002.1 ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ ์†Œ๊ฐœ์‚ฐํƒ„๋ฐ๋ฅด ์€ํ–‰์€ ๊ณ ๊ฐ ๋งž์ถคํ˜• ์ œํ’ˆ ์ถ”์ฒœ ์ œ๊ณต์†Œ์ˆ˜ ๊ณ ๊ฐ์—๊ฒŒ๋งŒ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ถ”์ฒœ ์ œ๊ณต, ๋‚˜๋จธ์ง€ ๊ณ ๊ฐ์—๊ฒŒ๋Š” ์ œํ’ˆ์ถ”์ฒœ๊ธฐํšŒ๊ฐ€ ์ ์–ด ๋ถˆ๊ท ๋“ฑํ•œ ๊ณ ๊ฐ๊ฒฝํ—˜์œผ๋กœ ์ด์–ด์ง„๋‹ค. ๊ณ ๊ฐ์˜ ๊ณผ๊ฑฐ ์ด๋ ฅ๊ณผ ์œ ์‚ฌํ•œ ๊ณ ๊ฐ๊ตฐ๋“ค์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ๋‹ฌ์— ํ•ด๋‹น ๊ณ ๊ฐ์ด ๋ฌด์Šจ ์ œํ’ˆ์„ ์‚ฌ์šฉํ• ์ง€ ์˜ˆ์ธกํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ ์ค€๋น„๋” ํšจ๊ณผ์ ์ธ ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๊ฐ–์ถ”๊ฒŒ ๋œ๋‹ค๋ฉด ์‚ฐํƒ„๋ฐ๋ฅด๋Š” ๊ณ ๊ฐ์ด ์ธ์ƒ์˜ ์–ด๋А ๋‹จ๊ณ„์— ์žˆ๋“  ๋ชจ๋“  ๊ณ ๊ฐ์˜ ๊ฐœ์ธ์  ํ•„์š”์— ์•Œ๋งž๋Š” ์ œํ’ˆ์„ ์ถ”์ฒœํ•˜์—ฌ ๊ทธ๋“ค์„ ๋งŒ์กฑ..

CS/Data Science 2025.03.06

[C++] ์•ŒํŠœ๋น„ํŠœ 3์ฃผ์ฐจ - ์ •์ˆ˜๋ก 

์ •์ˆ˜๋ก ์ด๋ž€?๊ฐ์ข… ์ˆ˜์˜ ์„ฑ์งˆ์„ ๋‹ค๋ฃฌ๋‹ค.์•ฝ์ˆ˜ ๋ฐฐ์ˆ˜ ์ตœ๋Œ€๊ณต์•ฝ์ˆ˜ ์ตœ์†Œ๊ณต๋ฐฐ์ˆ˜ ์†Œ์ˆ˜ ํŒ๊ฒฐ์ตœ๋Œ€๊ณต์•ฝ์ˆ˜์†Œ์ธ์ˆ˜๋ถ„ํ•ด ์ด์šฉ - ๋‘ ์ˆ˜ ์ค‘ ์ž‘์€ ์ˆ˜ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ๋Œ๋ฆฌ๋ฉด์„œ ๊ฐ€์žฅ ํฐ ๊ณตํ†ต ์•ฝ์ˆ˜ ๊ตฌํ•˜๊ธฐ๊ตฌํ˜„ ๊นŒ๋‹ค๋กœ์›€, ์‹œ๊ฐ„๋ณต์žก๋„ O(n)์œ ํด๋ฆฌ๋“œ ํ˜ธ์ œ๋ฒ•: ์‹œ๊ฐ„๋ณต์žก๋„ O(log(n))๊ธฐ๋ณธ ์›๋ฆฌA์™€ B์˜ ์ตœ๋Œ€๊ณต์•ฝ์ˆ˜ = A-B ์™€ B์˜ ์ตœ๋Œ€๊ณต์•ฝ์ˆ˜A = a*GB = b*G(a์™€ b๋Š” ์„œ๋กœ์†Œ)A - B = a*G-b*G = (a-b)*G(a-b)์™€ b ๋˜ํ•œ ์„œ๋กœ์†Œ -> A-B ์™€ B์˜ ์ตœ๋Œ€๊ณต์•ฝ์ˆ˜๋„ G์ด๋ฏธ gcdโก(a,b)=1 ์ด๋ฏ€๋กœ, ์–ด๋–ค ์ •์ˆ˜ x,y ๊ฐ€ ์กด์žฌํ•ด์„œ ax+by=1์„ ๋งŒ์กฑ์‹œํ‚จ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿผ (a−b)x+by=1๋„ ๋งŒ์กฑ. ์–ด๋–ค ์ •์ˆ˜ ์กฐํ•ฉ์œผ๋กœ 1์„ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ์œผ๋‹ˆ๊นŒ gcd(a−b,b)=1 ์ด ๋œ๋‹ค.GCD(A,B) = GCD(A-B,B) -> A..

WEB ๊ธฐ์ดˆ์ง€์‹(React/html/css/JavaScript)

React๋ž€?์‚ฌ์šฉ์ž ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค๋ฅผ ๊ตฌ์ถ•ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ JavaScript ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌํŽ˜์ด์Šค๋ถ์—์„œ ๊ฐœ๋ฐœ์ค‘, ํ˜„์žฌ๋Š” ๊ฐœ๋ฐœ์ž ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ์—์„œ ์œ ์ง€๋ณด์ˆ˜์ค‘React๋Š” ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ interactive, ๋™์ ์ธ ์›น ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์„ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ๋„์™€์ค€๋‹ค.JSX๋ž€?JavaScript XML :์ž๋ฐ”์Šคํฌ๋ฆฝํŠธ์˜ ๊ตฌ๋ฌธํ™•์žฅ. React์—์„œ ์ž์ฃผ ์‚ฌ์šฉJSX๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด JS ์ฝ”๋“œ ๋‚ด์— HTML๊ณผ ์œ ์‚ฌํ•œ ์ฝ”๋“œ ์ž‘์„ฑ ๊ฐ€๋Šฅ -> React ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์˜ ๊ตฌ์กฐ์™€ ์™ธํ˜•์„ ์ •์˜ํ•˜๊ธฐ ๋” ์‰ฌ์›Œ์ง„๋‹ค.const element = ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”. :JSX๋Š” ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €์—์„œ ์‹คํ–‰ ์ „ ์ผ๋ฐ˜ JS์ฝ”๋“œ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ React ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ๋ž€?์‚ฌ์šฉ์ž ์ธํ„ฐํŽ˜์ด์Šค์˜ ์ผ๋ถ€๋ถ„์„ ์บก์Аํ™”ํ•œ ์žฌ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๊ณ  ๋…๋ฆฝ์ ์ธ ๋นŒ๋”ฉ ๋ธ”๋ก๋ฒ„ํŠผ, ํผ๊ณผ ๊ฐ™์€ UI์š”์†Œ๋ถ€ํ„ฐ ๋‚ด๋น„๊ฒŒ์ด์…˜ ๋ฐ”, ์ „..

[Data Science] Kaggle ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

1. Kaggle์ด๋ž€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€์บ๊ธ€์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ ์ฃผ์ตœ ํ”Œ๋žซํผ. ๊ฒฝ์ง„๋Œ€ํšŒ๋Š” ํšŒ์‚ฌ์˜ ์—ฐ๊ตฌ๊ณผ์ œ,์ฃผ์š” ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์œ„ํ•ด ๋ถ„์„์ด ํ•„์š”ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•ด์„œ ์ฃผ์ตœํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ผ๋ฐ˜์ .์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ถ -> ์ฐธ๊ฐ€์ž ์ฆ๊ฐ€ -> Alphabet์˜ ์ธ์ˆ˜ -> Kaggle์€ ๋‹จ์ˆœ ํ”Œ๋žซํผ์ด ์•„๋‹Œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์‚ฌ์ด์–ธํ‹ฐ์ŠคํŠธ, ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋“ค์—๊ฒŒ ๋งค์šฐ ์ค‘์š”ํ•œ ์‚ฌ์ดํŠธ๊ฐ€ ๋˜์—ˆ๋‹ค.Kaggle์˜ ์‚ฌ์šฉ์ž: Kaggler / Kaggle์—์„œ ํ™œ๋™ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ Competition์— ์ฐธ๊ฐ€ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ : KagglingํŒŒ์ด์ฌ, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ์‹œ๊ฐํ™” ๋“ฑ์˜ ์‹ค๋ฌด, ์‹ค์šฉ์  ๊ฐ•์˜ ์ œ๊ณต. ๋ชจ๋“  ๊ฐ•์˜๋Š” ์˜์–ด, ๋ฌด๋ฃŒ, ์ˆ˜๋ฃŒ์ฆ ์ œ๊ณตํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด: ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ python๊ณผ Rํ•„์š”ํ•œ ์ง€์‹: python, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„, ์˜์–ด2. Kaggle์€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ™œ์šฉ๋˜๋Š”๊ฐ€๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„์„ ์œ„ํ•œ ์ธํ”„๋ผ..

CS/Data Science 2025.02.28

[C++] ์•ŒํŠœ๋น„ํŠœ 2์ฃผ์ฐจ - ์Šคํƒ, ํ, ๋ฑ

์Šคํƒ(Stack)LIFO(last in first out)์ž๋ฃŒ์˜ ๋งจ ๋ ์œ„์น˜์—์„œ๋งŒ ๋ชจ๋“  ์—ฐ์‚ฐ์ด ์ด๋ฃจ์–ด์ง„๋‹ค.๋ชจ๋“  ์—ฐ์‚ฐ์— ๋Œ€ํ•œ ์‹œ๊ฐ„๋ณต์žก๋„๋Š” O(1)์—ฐ์‚ฐ์ด ์ด๋ฃจ์–ด์ง€๋Š” ์œ„์น˜ : top, ์‚ฝ์ž…: push, ์‚ญ์ œ: pop std::stackpush(element): top์— ์›์†Œ ์ถ”๊ฐ€pop(): top์— ์žˆ๋Š” ์›์†Œ ์‚ญ์ œtop(): top์— ์žˆ๋Š” ์›์†Œ ๋ฐ˜ํ™˜empty(): ์Šคํƒ์ด ๋น„์–ด์žˆ๋Š”์ง€ ํ™•์ธ(๋น„์–ด์žˆ์œผ๋ฉด true)size(): ์Šคํƒ ์‚ฌ์ด์ฆˆ ๋ฐ˜ํ™˜* ํŒŒ์ด์ฌ์€ ?๋”ฐ๋กœ Stack ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ ์ œ๊ณต x. ์ด๋ฏธ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ์— ๋ชจ๋‘ ๊ตฌํ˜„๋ผ์žˆ๋‹ค.list()stack = list()์ผ ๋•Œ...stack.append(element): top์— ์›์†Œ ์ถ”๊ฐ€stack.pop(): top์— ์žˆ๋Š” ์›์†Œ๋ฅผ ๋ฐ˜ํ™˜ํ•˜๊ณ  ์‚ญ์ œstack[-1]: top์— ์žˆ๋Š” ..

[C++] ICPC 25W 9ํšŒ์ฐจ - dp

dynamic programming: ํฐ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋ถ€๋ถ„๋ฌธ์ œ๋กœ ์ชผ๊ฐœ์–ด ํ‘ธ๋Š”๋ฐ, ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ๋‚˜์˜ค๋Š” ๋ถ€๋ถ„๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๊ธฐ์–ตํ•ด์„œ ์ตœ์ ํ™”ํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋ฒ• ๋ฉ”๋ชจ์ด์ œ์ด์…˜ํ”ผ๋ณด๋‚˜์น˜ ์ˆ˜์—ด: ๋‹จ์ง€ ์ด๋ฏธ ๊ณ„์‚ฐํ•œ ๊ฐ’์„ ๋“ค๊ณ ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์œผ๋กœ ํ˜ธ์ถœ์˜ ์–‘์„ ์—„์ฒญ๋‚˜๊ฒŒ ์ค„์ด๋Š” ๊ฒƒ์„ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.dp - ๋ฉ”๋ชจ์ด์ œ์ด์…˜ : ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ๋‚˜์˜ค๋Š” ๋ถ€๋ถ„ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๊ธฐ์–ตํ•œ๋‹ค.์‚ฌ์šฉ๋ฒ•๊ฐ’์„ ์ €์žฅํ•ด๋‘˜ ํ…Œ์ด๋ธ” ๋งŒ๋“ค๊ธฐํ…Œ์ด๋ธ”์„ ์‹๋ณ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฐ’์œผ๋กœ ์ดˆ๊ธฐํ™”ํ•ด๋‘๊ธฐ;๋‚ด๊ฐ€ ์ง€๊ธˆ ํ’€์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ์˜ ๋‹ต์ด ํ…Œ์ด๋ธ”์— ์กด์žฌํ•˜๋ฉด ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ธฐdp - ๋ถ„ํ• ์ •๋ณต : ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๋ฐ”๋กœ ํ•ด๊ฒฐ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋ฉด ํ•ด๊ฒฐํ•จ. ์ง€๊ธˆ ๋ฐ”๋กœ ํ•ด๊ฒฐ ๋ถˆ๊ฐ€ํ•˜๋ฉด ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์ž˜๊ฒŒ ์ชผ๊ฐ  ํ›„ ์กฐ๋ฆฝ๋ฌธ์ œ ์ •์˜๋ถ€๋ถ„๋ฌธ์ œ ์ •์˜๋‚ด๊ฐ€ ์ •์˜ํ•œ ๋ถ€๋ถ„๋ฌธ์ œ๋กœ ์ฃผ์–ด์ง„ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ์ง€ ๋ณด์ด๊ธฐ๋‚ด๊ฐ€ ์ •์˜ํ•œ ๋ถ€๋ถ„๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ์ง€ ๋ณด์ด๊ธฐ

[C++] ICPC 25W 7ํšŒ์ฐจ - ๊ทธ๋ž˜ํ”„, ํŠธ๋ฆฌ, map/set

๊ทธ๋ž˜ํ”„: ์ •์ ์˜ ์ง‘ํ•ฉ๊ณผ ๊ฐ„์„ ์˜ ์ง‘ํ•ฉ์œผ๋กœ ์ •์˜๋˜๋Š” ์ด์‚ฐ์ˆ˜ํ•™์˜ ์ถ”์ƒ์  ๊ตฌ์กฐ์ •์ : ์–ด๋– ํ•œ ์ƒํƒœ or ์œ„์น˜ ํ‘œํ˜„๊ฐ„์„ : ์ •์  ์‚ฌ์ด์˜ ๊ด€๊ณ„๋‚˜ ์—ฐ๊ฒฐ์„ฑ ํ‘œํ˜„ex) ์ง€ํ•˜์ฒ  ๋…ธ์„ ๋„๊ทธ๋ž˜ํ”„์˜ ์ข…๋ฅ˜๋ชจ๋“  ๊ฐ„์„ ์ด ๋ฐฉํ–ฅ์ด ์ •ํ•ด์ ธ ์žˆ์ง€ ์•Š์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ํ•˜๋‚˜์˜ ๊ฐ„์„ ์œผ๋กœ ์–‘๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ์ด๋™ ๊ฐ€๋Šฅ๋ฐฉํ–ฅ์ด ์ •ํ•ด์ ธ ์žˆ๋Š” ๊ฐ„์„ ์ด ์žˆ๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„์–‘๋ฐฉํ–ฅ ๊ฐ„์„ ๋„ ์‚ฌ์‹ค ๋ฐฉํ–ฅ์ด ์žˆ๋Š” ๊ฐ„์„  ๋‘ ๊ฐœ๋กœ ๋‚˜๋ˆ ์„œ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์Œ๊ฐ„์„ ์— ๊ฐ€์ค‘์น˜๊ฐ€ ์žˆ๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„๊ฐ€์ค‘์น˜: ๊ฐ„์„  ์ด์šฉํ•˜๋Š” ๋น„์šฉ์ผ์ƒ์˜ˆ์‹œ: ์ง€๋„ ์ƒ์˜ ์—ฌ๋Ÿฌ ์œ„์น˜๋ฅผ ์ •์ ์œผ๋กœ, ์ •์ ๋“ค ์‚ฌ์ด์˜ ๊ฒฝ๋กœ๋ฅผ ๊ฐ„์„ ์œผ๋กœ ์žก์œผ๋ฉด ๊ฒฝ๋กœ์˜ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„์„ ๊ฐ€์ค‘์น˜๋กœ ๋ชจ๋ธ๋ง ๊ฐ€๋Šฅ๊ฐ™์€ ์ง‘ํ•ฉ์˜ ๋‘ ์ •์ ์ด ๊ฐ„์„ ์œผ๋กœ ์ด์–ด์ง€์ง€ ์•Š๊ฒŒ๋” ์ •์ ๋“ค์„ ๋‘ ์ง‘ํ•ฉ์œผ๋กœ ๋‚˜๋ˆŒ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„์ดˆ๋ก์ƒ‰ ์ •์ ๋“ค์„ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ง‘ํ•ฉ์œผ๋กœ ๋ฌถ๊ณ  ํšŒ์ƒ‰ ์ •์ ๋“ค์„ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ง‘ํ•ฉ์œผ๋กœ ๋ฌถ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.ํŒ๋ณ„๋ฒ•์ •..