#include using namespace std;char tree[26][2]; // 각 노드의 왼쪽/오른쪽 자식 저장void preorder(char node) { if (node == '.') return; cout > N; for (int i = 0; i > parent >> left >> right; tree[parent - 'A'][0] = left; tree[parent - 'A'][1] = right; } preorder('A'); cout

// quicksort.cpp#include #include #include #include #include #include // --------- 유틸리티: insertion sort (작은 구간 최적화) ----------templatevoid insertion_sort(std::vector& a, int l, int r) { for (int i = l + 1; i = l && a[j] > key) { a[j + 1] = std::move(a[j]); --j; } a[j + 1] = std::move(key); }}// --------- 유틸리티: median-of-three pivot index ----------templa..

#include // 시간을 위해 사용하는 헤더 파일int main(){ clock_t start; clock_t end; start = clock(); // 시작 시간을 받아옴 /** 알고리즘 실행 */ end = clock(); // 마무리 시간을 받아옴 cout((end-start)/CLOCKS_PER_SEC); // 시간을 출력 return 0;}

코딩 테스트는에서의 연산 횟수는 약 1억회C, C++은 1억회 연산에 1초 당 1억회 연산이 걸린다. 키워드를 얻기 위해 다양한 알고리즘을 학습해야한다.문제에서 키워드를 찾고 적합한 알고리즘을 구현해야한다.

1. 백트래킹- 보통 재귀 형태- 특정 파라미터 값에 따라 종료, 다음 재귀로 넘어가는 과정에서 값을 증가- 하노이탑(재귀 문제), 모든 경우의 수 출력 등 다양한 곳에서 사용 2. DFS : 재귀- 백트래킹의 형태로 보통 구현, 그래프 이론에서 사용되는 특수한 형태 3. BFS : 큐- 큐를 사용한 탐색- 모든 경우의 수를 탐색 -> 시간 복잡도가 큰 편- 간선의 가중치가 모두 동일한 경우 -> 시간 복잡도가 작거나, 최단 거리 탐색에도 사용 가능 4. 다익스트라 : 최단 거리 탐색- 가중치가 음이 아닌 경우만 사용 -> 벨만-포드 알고리즘 사- 시간 복잡도 O(ElogV)- V: 노드의 숫자, E: 간선의 숫자이다.- 간선이 10만개로 주어지는 문제는 보통 다익스트라 5. 플로이드 워셜 : 최단 거리..

#include #include #include using namespace std;//C++ 11에서 지원하는 using을 이용하여 별칭 만들기using customInt = int; /*; /* vi1;//Test Printvoid print(int index){ cout (typedef 반환형(*변수이름)(매개변수);) typedef void(*fp1)(int); fp1 func1 = print; func1(1); //C++ 11에서 지원하는 using을 이용한 함수 포인터 -> (using 변수이름 = 반환형(*)(매개변수);) using fp2 = void(*)(int); fp2 func2 = print; func2(2); //C++ 11에서의 std::function //#include..