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Source: inflearn 'Do it! 알고리즘 코딩테스트 with python' 그래프의 기본 그래프란 노드와 노드 사이에 연결된 간선의 정보를 가지고 있는 자료구조를 말한다. 즉, 두 노드가 연결되어 있으면 그래프라고 말할 수 있다. 먼저 그래프의 종류를 한번 쭉 훑고 가보자 그래프 종류 개념 그림 유니온 파인드 그래프 문제에서는,사이클이 생성되는지 판별하는 알고리즘이다. 위상 정렬 이 알고리즘을 사용하기 위해서는 선 조건이 있다. 1) 전후관계가 있어야 한다. 2) 즉, 방향이 있는 그래프여야 한다. 3) 이를 위해서는 사이클이 없어야 한다 이 조건에서 그래프의 각 노드를 선형으로 정렬해주는 알고리즘이다. 단, 위상 정렬로 나오는 값이 유일하지 않다는 특징이 있다. ex) 수강신청 - 수1을 ..

Source: inflearn 'Do it! 알고리즘 코딩테스트 with python' 4장은 정수론이다 이 부분은 손으로 직접 써보고 풀어보는 것이 더 효과적인 것 같아서 필기로 대체한다. 글씨체를 좀 예쁘게 쓰고 싶은데 어렵다하핫 1) 소수 구하기 우리가 잘 아는 '소수'를 구하는 알고리즘이다. '소수'란, 약수를 1과 자기자신 만 갖는 수를 말한다. 이를 판별하는 방법으로 가장 대표적인 것이 '에라토스테네스의 체' 이다. 구하고자 하는 범위만큼 배열을 생성한 후, 각 숫자의 배수를 지워가다보면 남은 수는 소수들 뿐이다. 이 지우는 과정때문에 시간 복잡도는 O(Nlog(logN))을 갖는다. 2) 오일러 피 오일러피 함수는 1~N까지 수에서 N과 서로소인 자연수의 개수를 말한다. P[6] = 2의 뜻..

Source - StatQuest with Josh Starmer - https://angeloyeo.github.io/2020/07/17/MLE.html 결합 확률밀도 함수란? 우선 결합확률이란 두 개의 사건이 동시에 일어날 확률을 의미한다. 서로 배반되는 두 사건 A, B가 있을 때, 두 사건이 동시에 일어나는 확률을 P(A∩B) 라고 하며 이 확률을 A, B의 결합확률이라고 정의한다. ▪️Likelihood Estimation 먼저 Likelihood와 probability를 비교해보자 확률 probability 이란, 고정된 한가지의 확률분포 안에서 내가 원하는 관측값(또는 관측 구간)이 갖는 확률을 말한다. ✔︎ Probability = P(관측값 | 확률분포) 반면 'likelihood'라는 ..