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[Python | 2003] 수들의 합 2

https://www.acmicpc.net/problem/2003문제 설명N개의 수로 된 수열 A[1], A[2], …, A[N] 이 있다. 이 수열의 i번째 수부터 j번째 수까지의 합 A[i] + A[i+1] + … + A[j-1] + A[j]가 M이 되는 경우의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 📌 시간 제한: 0.5초입력첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 10,000), M(1 ≤ M ≤ 300,000,000)이 주어진다. 다음 줄에는 A[1], A[2], …, A[N]이 공백으로 분리되어 주어진다. 각각의 A[x]는 30,000을 넘지 않는 자연수이다.출력첫째 줄에 경우의 수를 출력한다.문제 접근이 문제는 수열에서 연속된 수들의 합이 특정 값 M이 되는 경우의 수를 찾는 전형적인 누적합 문제처럼 보일..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.25

[Python | 20922] 겹치는 건 싫어

https://www.acmicpc.net/problem/20922문제 설명홍대병에 걸린 도현이는 겹치는 것을 매우 싫어한다. 특히 수열에서 같은 원소가 여러 개 들어 있는 수열을 싫어한다. 도현이를 위해 같은 원소가 K개 이하로 들어 있는 최장 연속 부분 수열의 길이를 구하려고 한다. 100000 이하의 양의 정수로 이루어진 길이가 N인 수열이 주어진다. 이 수열에서 같은 정수를 K개 이하로 포함한 최장 연속 부분 수열의 길이를 구하는 프로그램을 작성해보자. 📌 시간 제한: 1초입력첫째 줄에 정수 N(1≤N≤200000)과 K(1≤K≤100)가 주어진다.둘째 줄에는 \({a_1, a_2, ... a_n}\)이 주어진다 \(1 \le a_i \le 100\,000 \)출력조건을 만족하는 최장 연속 부..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.23

[Python | 14500] 테트로미노

https://www.acmicpc.net/problem/14500문제 설명폴리오미노란 크기가 1×1인 정사각형을 여러 개 이어서 붙인 도형이며, 다음과 같은 조건을 만족해야 한다.정사각형은 서로 겹치면 안 된다.도형은 모두 연결되어 있어야 한다.정사각형의 변끼리 연결되어 있어야 한다. 즉, 꼭짓점과 꼭짓점만 맞닿아 있으면 안 된다.정사각형 4개를 이어 붙인 폴리오미노는 테트로미노라고 하며, 다음과 같은 5가지가 있다.아름이는 크기가 N×M인 종이 위에 테트로미노 하나를 놓으려고 한다. 종이는 1×1 크기의 칸으로 나누어져 있으며, 각각의 칸에는 정수가 하나 쓰여 있다.테트로미노 하나를 적절히 놓아서 테트로미노가 놓인 칸에 쓰여 있는 수들의 합을 최대로 하는 프로그램을 작성하시오.테트로미노는 반드시 한 ..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.18

[Python | 2961] 도영이가 만든 맛있는 음식

https://www.acmicpc.net/problem/2961문제 설명도영이는 짜파구리 요리사로 명성을 날렸었다. 이번에는 이전에 없었던 새로운 요리에 도전을 해보려고 한다.지금 도영이의 앞에는 재료가 N개 있다. 도영이는 각 재료의 신맛 S와 쓴맛 B를 알고 있다. 여러 재료를 이용해서 요리할 때, 그 음식의 신맛은 사용한 재료의 신맛의 곱이고, 쓴맛은 합이다.시거나 쓴 음식을 좋아하는 사람은 많지 않다. 도영이는 재료를 적절히 섞어서 요리의 신맛과 쓴맛의 차이를 작게 만들려고 한다. 또, 물을 요리라고 할 수는 없기 때문에, 재료는 적어도 하나 사용해야 한다.재료의 신맛과 쓴맛이 주어졌을 때, 신맛과 쓴맛의 차이가 가장 작은 요리를 만드는 프로그램을 작성하시오. 📌 시간 제한: 1초입력첫째 줄에..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.18

[Paper Review] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (2021)

https://arxiv.org/abs/2010.11929 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at ScaleWhile the Transformer architecture has become the de-facto standard for natural language processing tasks, its applications to computer vision remain limited. In vision, attention is either applied in conjunction with convolutional networks, or used to reparxiv.org0. AbstractTransformer는 자연..

Paper Review/vision 2025.05.17

[Python | 1931] 회의실 배정

https://www.acmicpc.net/problem/1931문제 설명한 개의 회의실이 있는데 이를 사용하고자 하는 N개의 회의에 대하여 회의실 사용표를 만들려고 한다. 각 회의 I에 대해 시작시간과 끝나는 시간이 주어져 있고, 각 회의가 겹치지 않게 하면서 회의실을 사용할 수 있는 회의의 최대 개수를 찾아보자. 단, 회의는 한번 시작하면 중간에 중단될 수 없으며 한 회의가 끝나는 것과 동시에 다음 회의가 시작될 수 있다. 회의의 시작시간과 끝나는 시간이 같을 수도 있다. 이 경우에는 시작하자마자 끝나는 것으로 생각하면 된다. 📌 시간 제한: 2초입력첫째 줄에 회의의 수 N(1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N+1 줄까지 각 회의의 정보가 주어지는데 이것은 공백을 사이에 두고 ..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.12

[Python | 11497] 통나무 건너뛰기

https://www.acmicpc.net/problem/11497문제 설명남규는 통나무를 세워 놓고 건너뛰기를 좋아한다. 그래서 N개의 통나무를 원형으로 세워 놓고 뛰어놀려고 한다. 남규는 원형으로 인접한 옆 통나무로 건너뛰는데, 이때 각 인접한 통나무의 높이 차가 최소가 되게 하려 한다.통나무 건너뛰기의 난이도는 인접한 두 통나무 간의 높이의 차의 최댓값으로 결정된다. 높이가 {2, 4, 5, 7, 9}인 통나무들을 세우려 한다고 가정하자. 이를 [2, 9, 7, 4, 5]의 순서로 세웠다면, 가장 첫 통나무와 가장 마지막 통나무 역시 인접해 있다. 즉, 높이가 2인 것과 높이가 5인 것도 서로 인접해 있다. 배열 [2, 9, 7, 4, 5]의 난이도는 |2-9| = 7이다. 우리는 더 나은 배열 [..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.11

[Python | 2343] 기타 레슨

https://www.acmicpc.net/problem/2343문제 설명강토는 자신의 기타 강의 동영상을 블루레이로 만들어 판매하려고 한다. 블루레이에는 총 N개의 강의가 들어가는데, 블루레이를 녹화할 때, 강의의 순서가 바뀌면 안 된다. 순서가 뒤바뀌는 경우에는 강의의 흐름이 끊겨, 학생들이 대혼란에 빠질 수 있기 때문이다. 즉, i번 강의와 j번 강의를 같은 블루레이에 녹화하려면 i와 j 사이의 모든 강의도 같은 블루레이에 녹화해야 한다.강토는 이 블루레이가 얼마나 팔릴지 아직 알 수 없기 때문에, 블루레이의 개수를 가급적 줄이려고 한다. 오랜 고민 끝에 강토는 M개의 블루레이에 모든 기타 강의 동영상을 녹화하기로 했다. 이때, 블루레이의 크기(녹화 가능한 길이)를 최소로 하려고 한다. 단, M개의..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.04

[Python | 1992] 쿼드트리

https://www.acmicpc.net/problem/1992문제 설명흑백 영상을 압축하여 표현하는 데이터 구조로 쿼드 트리(Quad Tree)라는 방법이 있다. 흰 점을 나타내는 0과 검은 점을 나타내는 1로만 이루어진 영상(2차원 배열)에서 같은 숫자의 점들이 한 곳에 많이 몰려있으면, 쿼드 트리에서는 이를 압축하여 간단히 표현할 수 있다.주어진 영상이 모두 0으로만 되어 있으면 압축 결과는 "0"이 되고, 모두 1로만 되어 있으면 압축 결과는 "1"이 된다. 만약 0과 1이 섞여 있으면 전체를 한 번에 나타내지를 못하고, 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래, 이렇게 4개의 영상으로 나누어 압축하게 되며, 이 4개의 영역을 압축한 결과를 차례대로 괄호 안에 묶어서 표현한다위 그림에서 ..

Algorithm/Baekjoon 2025.05.03

[Paper Review] Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

Vgg는 논문 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 에서 소개된 모델입니다. 이 글에서는 해당 논문의 주요 내용을 리뷰하였으며, 논문을 바탕으로 구조를 직접 구현한 내용을 여기에 정리하였습니다.Abstract대규모 이미지 인식 환경에서 convolutional network의 depth가 정확도에 미치는 영향을 실험적으로 분석함small 3 \( \times \) 3 convolution filter를 사용하는 구조에서 depth를 16~19개의 weight layer까지 늘려 기존 prior-art보다 높은 정확도를 달성함해당 모델은 ILSVRC 2014에 출전하여 localisation 부문 1위, classifica..

Paper Review/vision 2025.04.28