안녕

문제)

우선 2x3 행렬과 3x4 행렬을 곱해봅시다. 결과물은 2x4 행렬이 나오겠죠? 또한 곱셈의 횟수는 2 x 3 x 4 = 24입니다. 즉 i x j 행렬과 j x k행렬의 곱의 횟수는 i x j x k가 됩니다. 또 다른 예시를 들어봅시다. A X B X C X D이고, A = 20 x 2, B = 2 x 30, C = 30 x 12, D = 12 x 8입니다. 행렬 곱셈은 결합 법칙이 성립하므로, 곱셈의 순서는 결과에 영향을 미치지 않습니다. 즉, (AB)(CD) = (A(B(CD))와 같습니다. 이때 4개의 행렬은 총 5개의 다른 순서로 곱할 수 있습니다. A(B(CD)) : 3680 A((BC)D) : 1232 (AB)(CD) : 8880 ((AB)C)D : 10320 (A(BC))D : 3120 ..

1. DP의 개발절차 1. 최적의 해답을 주는 재귀 관계식을 세운다. -> Divide and Conquer를 해본다. 2. bottom-up 방식으로 최적 해를 찾는 계산한다. 3. bottom-up 방식으로 최적 해를 구축한다. 보통은 2번과 3번이 동시에 이루어집니다. 만약 답만 구하고 최적화를 하지 않는다면, 3번이 빠져있는 것입니다. 최적화 문제를 모두 DP로 풀 수 있는 것이 아닙니다. 문제에 최적의 원칙이 반드시 성립해야합니다. 최적의 원칙은 다음과 같습니다. The Principle of Optimality if an optimal solution to an instance of a problem always contains optimal solutions to all subinstance..

from os import sep import sys from copy import deepcopy input = sys.stdin.readline def func(T, P, n): # 최대 경로를 찾는 함수 # T[i][j]는 T[i-1][j-1]과 T[i-1][j]중에 큰 값을 고르면 된다. for i in range(1, n): for j in range(i + 1): k = max(T[i-1][j-1], T[i-1][j]) T[i][j] += k if k == T[i-1][j]: P[i][j] = 2 else: P[i][j] = 1 def path(T, P, i, j, p): # 경로를 찾는 함수 if i > 0: k = P[i][j] if k == 2: path(T, P, i-1, j, p) #..

문제)

문제)

최단 경로를 찾는 두 가지 대표적인 알고리즘 중에 하나입니다. 다른 하나는 다익스트라 알고리즘이 있는데, 이는 탐욕법에서 알아봅니다. 프로이드의 알고리즘은 모든 점에서 모든 다른 점까지의 거리를 알아냅니다. 최단 경로 문제는 Optimization Problem입니다. 여러 가지 해답의 후보가 있고, 각 후보마다 값이 있고, 우리는 최적의 값을 찾아야 합니다. (여기서는 경로의 최솟값) 최단 경로의 문제에서 한 마디에서 다른 마디로 가는 최단 경로는 하나 이상이 있기 때문에, 여기서는 최단 경로 중 하나를 찾습니다. 1. 알고리즘 시작은 단순무식한 접근법 (Brute-Force)입니다. 한 정점에서 다른 정점으로 가는 모든 경로를 구한 후, 그 경로 중 최솟값을 찾는 방법입니다. 이때 경우의 수는 (n-..