문제집: https://www.acmicpc.net/workbook/view/7319 문제: https://www.acmicpc.net/problem/15486 연관문제: 퇴사: https://hyundoil.tistory.com/262  문제상담원으로 일하고 있는 백준이는 퇴사를 하려고 한다.오늘부터 N+1일째 되는 날 퇴사를 하기 위해서, 남은 N일 동안 최대한 많은 상담을 하려고 한다.백준이는 비서에게 최대한 많은 상담을 잡으라고 부탁을 했고, 비서는 하루에 하나씩 서로 다른 사람의 상담을 잡아놓았다.각각의 상담은 상담을 완료하는데 걸리는 기간 Ti와 상담을 했을 때 받을 수 있는 금액 Pi로 이루어져 있다.N = 7인 경우에 다음과 같은 상담 일정표를 보자. 1일2일3일4일5일6일7일TiPi351..

문제집: https://www.acmicpc.net/workbook/by/BaaaaaaaaaaarkingDog 문제: https://www.acmicpc.net/problem/9461  문제오른쪽 그림과 같이 삼각형이 나선 모양으로 놓여져 있다. 첫 삼각형은 정삼각형으로 변의 길이는 1이다. 그 다음에는 다음과 같은 과정으로 정삼각형을 계속 추가한다. 나선에서 가장 긴 변의 길이를 k라 했을 때, 그 변에 길이가 k인 정삼각형을 추가한다.파도반 수열 P(N)은 나선에 있는 정삼각형의 변의 길이이다. P(1)부터 P(10)까지 첫 10개 숫자는 1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 7, 9이다.N이 주어졌을 때, P(N)을 구하는 프로그램을 작성하시오.입력첫째 줄에 테스트 케이스의 개수 T가 주어진다..

https://www.acmicpc.net/workbook/by/BaaaaaaaaaaarkingDog  https://www.acmicpc.net/problem/1912  문제n개의 정수로 이루어진 임의의 수열이 주어진다. 우리는 이 중 연속된 몇 개의 수를 선택해서 구할 수 있는 합 중 가장 큰 합을 구하려고 한다. 단, 수는 한 개 이상 선택해야 한다.예를 들어서 10, -4, 3, 1, 5, 6, -35, 12, 21, -1 이라는 수열이 주어졌다고 하자. 여기서 정답은 12+21인 33이 정답이 된다.입력첫째 줄에 정수 n(1 ≤ n ≤ 100,000)이 주어지고 둘째 줄에는 n개의 정수로 이루어진 수열이 주어진다. 수는 -1,000보다 크거나 같고, 1,000보다 작거나 같은 정수이다.출력첫째 ..

https://www.acmicpc.net/workbook/by/BaaaaaaaaaaarkingDog    https://www.acmicpc.net/problem/11727  문제2×n 직사각형을 1×2, 2×1과 2×2 타일로 채우는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.아래 그림은 2×17 직사각형을 채운 한가지 예이다.입력첫째 줄에 n이 주어진다. (1 ≤ n ≤ 1,000)출력첫째 줄에 2×n 크기의 직사각형을 채우는 방법의 수를 10,007로 나눈 나머지를 출력한다.예제 입력 1 복사2예제 출력 1 복사3예제 입력 2 복사8예제 출력 2 복사171예제 입력 3 복사12예제 출력 3 복사2731 잊지 말자 예외처리 def solution(N): dp = [0]*(N+1) dp[1]..

문제집: https://www.acmicpc.net/workbook/by/BaaaaaaaaaaarkingDog 문제: https://www.acmicpc.net/problem/2193 문제0과 1로만 이루어진 수를 이진수라 한다. 이러한 이진수 중 특별한 성질을 갖는 것들이 있는데, 이들을 이친수(pinary number)라 한다. 이친수는 다음의 성질을 만족한다.이친수는 0으로 시작하지 않는다.이친수에서는 1이 두 번 연속으로 나타나지 않는다. 즉, 11을 부분 문자열로 갖지 않는다.예를 들면 1, 10, 100, 101, 1000, 1001 등이 이친수가 된다. 하지만 0010101이나 101101은 각각 1, 2번 규칙에 위배되므로 이친수가 아니다.N(1 ≤ N ≤ 90)이 주어졌을 때, N자리 이..

정의최근에는 더 성능이 높은 머신러닝과 딥러닝 모형을 만들기 위해 더 복잡한 구조를 가져오거나 훨씬 많은 Parameter 수를 추가하고 있습니다. 이에 따라 상당한 양의 연산 처리가 필요해졌고, 메모리 한계, 추론 시간 증가 등의 문제가 발생하게 됩니다. 따라서 조금 더 실용적이고 빠르고 가벼우면서 성능을 뒤쳐지지 않는 모델의 필요성이 대두되었고, 모델 압축, 모델 구조 변경 등의 기법들이 등장했습니다.이 중 지식 증류(Knowledge Distillation)는 알고리즘 경량화 기법 중 하나로, 잘 학습된 모델(Teacher model)의 지식을 받은 단순한 모델(Student model)을 통해 빠른 학습 시간과 높은 성능을 유지하는 기법입니다.Teacher model : 정확도 96%, 추론 시간..