전체 글 알고리즘/Leetcode 2023. 9. 28. LeetCode #93. Restore IP Addresses 해설 해설 준비과정. 백트래킹 알고리즘을 위해 IP를 구성하는 부분의 숫자를 저장할 self.path 를 준비한다. IP의 리스트를 담을 self.result 를 준비한다. IP에 찍히는 "."의 수를 기록할 변수 self.pointNum 을 준비한다. backtracking 함수를 준비한다. 백트래킹이 끝나는 조건 (종결조건) 정하기. 백트래킹이 끝나는 조건은 마침표 "."의 수가 3개일 때, (이 경우 이미 IP의 형식이 완성되었기 때문이다.) 그리고 인풋으로 들어간 숫자가 유효할 때 끝낸다. + 그리고 뒤에서 보겠지만, backtracking 함수는 마침표 "."가 찍히는 이전 숫자까지만 self.path에 넣는 성향을 보인다. 그렇기에 이 종결조건 안에 마지막 요소의 숫자도 넣어주는 함수를 넣어주어 s.. 알고리즘/Leetcode 2023. 9. 27. LeetCode #131. Palindrome Partitioning 해설 해설 준비과정 팰린드롬은 거꾸로 해도 같은 문자열을 의미한다. 팰린드롬의 리스트를 저장하기 위한 공간 self.path 를 준비한다. 결과를 담을 공간 self.result 를 준비한다. 백트래킹이 끝나는 조건 (종결조건) 정하기. 백트래킹의 종결 조건은 startIndex가 문자열 s의 길이와 같을 경우, 즉 모든 인덱스를 둘러봤을 때로 정한다. 그리고 종결 조건을 만족하게 되면 self.path를 self.result에 넣고 return하여 해당 함수를 끝낸다. 백트래킹 알고리즘 정하기. startIndex부터 s라는 문자열의 끝까지 for루프를 통해 횡방향 탐색을 진행한다. 만약 팰린드롬 조건(s[startIndex:i+1] == s[startIndex:i+1][::-1])을 만족하게 되면 self.. 책 소개 2023. 8. 11. [강화학습 및 자율주행 입문서] Reinforcement Learning for Sequential Decision and Optimal Control 소개글 인공지능의 발전은 인류 사회의 많은 영역에 중요한 영향을 끼치고 있습니다. 그 중에서도 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 인공지능의 하나의 핵심 기술 중 하나로, 학계와 산업 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 강화학습의 성공 사례로는 이세돌 바둑 기사를 이기는데 성공한 알파고(AlphaGo)부터 현재 많은 사람들이 이용하고 있는 챗 지피티(ChatGPT) 등이 있습니다. 이처럼 강화학습은 이미 복잡한 의사결정과 제어 문제를 다루는데 있어서 막대한 잠재력을 갖고 있음이 다양한 사례를 통해 증명되었습니다. 본 책은 강화학습의 핵심 원리를 체계적으로 이해하고 싶은 엔지니어들과 학자들을 위한 지침서입니다. 강화학습의 기반을 이루는 개념을 분석하고 다양한 알고리즘과 응용 사례를.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음
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