#. Problemhttps://www.inflearn.com/course/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98* The copyright in this matter is in Inflearn #. Resolution Process 1. Read and understand problem 2. Redefine the problem + abstract 3. Create solution plan (select Algorithm, Data structure) 4. Prove the plan (check performance time and usage memory) 5. Carry out the plan 6. Look back on the plan and find a way to im..
#. Problemhttps://www.inflearn.com/course/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98* The copyright in this matter is in Inflearn #. Resolution Process 1. Read and understand problem 2. Redefine the problem + abstract 3. Create solution plan (select Algorithm, Data structure) 4. Prove the plan (check performance time and usage memory) 5. Carry out the plan 6. Look back on the plan and find a way to im..
#. Problemhttps://www.inflearn.com/course/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98* The copyright in this matter is in Inflearn #. Resolution Process 1. Read and understand problem 2. Redefine the problem + abstract - 연속으로 증가하는 부분 수열의 최대 길이 - 값이 같을 때는 증가하는 것으로 간주 3. Create solution plan (select Algorithm, Data structure) 4. Prove the plan (check performance time and usage memory) - 최대 N 은 100,000 5...
#. Problemhttps://www.inflearn.com/course/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98* The copyright in this matter is in Inflearn #. Resolution Process 1. Read and understand problem 2. Redefine the problem + abstract 3. Create solution plan (select Algorithm, Data structure) 4. Prove the plan (check performance time and usage memory) 5. Carry out the plan 6. Look back on the plan and find a way to im..
## 영상 표현 방법 - 영상의 기본 단위를 픽셀 (pixel) - 그레이 스케일 영상에서 하나의 픽셀은 0부터 255 사이의 정숫값을 갖음 - 하나의 픽셀을 표현하기 위해 컴퓨터에서 1 byte 의 메모리 공간을 사용 - 픽셀 값이 0이면 검정색, 255면 흰색 - 중간값은 검정색과 흰색 사이의 회색 - 0부터 255 사이의 정숫값의 범위를 그레이스케일 범위(grayscale level) - 트루컬러 영상의 각 픽셀은 각각 0~255 범위를 갖는 R, G, B 세 성분으로 구성 ## 영상의 1차원 배열 표현 [ 회색조 영상 ] - g(x,y) = g"[y]"[x]" - BYTE g[4*8] - g(x,y) = g[y*8 + x] [ 컬러 영상 ] - B(x, y) = c"[y]"[3 X x]" - G(..
[Algorithm] 푸리에 변환(Fourier Transform)
.1차원 데이터에 대한 이산 푸리에 변환 .이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)- 원래 신호처리 분야에서 시간축에 따른 신호의 세기를 분석하기 위해 연구- 이산 함수에 대한 푸리에 변환- 푸리에 변환에 의해 생성된 함수는 복소수 공간에서 정의, 오일러 공식(Euler formula)- 복소지수함수를 삼각함수로 변환할 수 있도록 하는 식 - 실제 푸리의 변환 구현 시 함수 F(u)의 실수부(Re)와 허수부(Im)를 따로 고려하여 계산 - 입력 함수인 F(X)가 복소수 함수일 경우- .이산 푸리에 역변환(Invers Discrete Fourier Transform, IDFT)- 이산 푸리에 변환에 의해 생성된 함수 F(u)는 다시 역변환 과정을 거쳐서 원래의 함수로 변..
[Algorithm] 분할 정복(Divide & Conquer)
# Divide & Conquer ## about- 가장 유명한 알고리즘 디자인 패러다임- 분할 정복 패러다임을 차용한 알고리즘들은 주어진 문제를 둘 이상의 부분 문제로 나눈 뒤 각 문제에 대한 답을 재귀 호출을 이용해 계산, 각 부분 문제의 답으로부터 전체 문제의 답을 계산- 일반적인 재귀 호출과 다른 점은 문제를 한 조각과 나머니 전체로 나누는 대신 거의 같은 크기의 부분 문제로 나눔- 일반 재귀 호출은 항상 문제를 한 조각과 나머지로 쪼개는 방식, 분할정복법은 항상 문제를 절반씩으로 나누는 분할 정복 알고리즘출처 : https://kugistory.net/76 ## 구성 요소- 문제를 더 작은 문제로 분할(Divide)- 각 문제에 대해 구한 답을 원래 문제에 대한 답으로 병합(Merge)- 더이상..
#. 재귀 호출 ㅇ 재귀 호출(=재귀 함수) recursion(=recursive function) - 자신이 수행할 작업을 유사한 형태의 여러 조각으로 쪼갠 뒤 그 중 한 조각을 수행하고, 나머지를 자기 자신을 호출해 실행하는 함수 - 다양한 알고리즘을 구현하는데 매우 유용하게 사용할 수 있는 도구 - 문제의 특성에 따라 재귀 호출은 코딩을 헐씬 간편하게 해 줄 수 있는 강력한 무기 - 특정 조건을 만족하는 조합을 모두 생성하는 코드를 쉽게 작성 - 완전 탐색을 구현할 때 아주 유용한 도구 ㅇ 완전 탐색으로 해결하기 위해 필요한 과정 1. 완전 탐색은 존재하는 모든 답을 하나씩 검사하므로, 걸리는 시간은 가능한 답의 수가 정확히 비례 - 최대 크기의 입력을 가정했을 때 답의 개수를 계산하고 이들을 모두..