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1. dp 배열을 N+1 * N+1 의 크기로 초기화한다. 2. dp[1][x] 값을 cards[1] * x 값으로 초기화한다. 3. dp[ci][ni] 값을 카드를 ci번째까지 검사했을 때 총 ni 개의 카드를 갖는 최대 가격으로 저장한다. 3.1. 이전 검사에서 ni개의 카드를 갖는 최대 가격 -> dp[ci-1][ni] 3.2 이전 검사에서 ni-ci개의 카드를 갖는 최대가격 + ci개에 해당하는 카드 가격 -> dp[ci-1][ni-ci] + cards[ci] 3.3. 현재 검사에서 ni-ci개의 카드를 갖는 최대가격 + ci개에 해당하는 카드 가격 -> dp[ci][ni-ci]+cards[ci] 를 비교하고 3.4. 현재 검사에서 ni-(1이상ni미만)개의 카드를 제외하는 경우의 최대 가격 + ..

1. 문자열 A, B를 저장 2. 문자열 B의 길이만큼 dp 배열을 0으로 초기화 3. A 문자열을 순회하면서 아래를 반복 3.1. cnt 변수를 0 으로 초기화 3.2. B 문자열을 순회하면서 아래를 반복 3.2.1. cnt가 dp[bi] 보다 작으면, cnt에 dp[bi]값을 저장 3.2.2. A[ai] 값과 B[bi] 값이 같으면, dp[bi] 값에 cnt+1 값을 저장 4. dp에서 최대값을 출력 A = input() B = input() dp = [0 for _ in range(len(B))] for ai in range(len(A)): cnt = 0 for bi in range(len(B)): if cnt < dp[bi]: cnt = dp[bi] elif A[ai] == B[bi]: dp[bi..

1. dp 리스트를 wines 리스트 길이 만큼 0으로 초기화한다. 2. wines의 길이 N이 1 이면 첫번째 포도주의 양을 출력한다. 3. N이 2이면 첫번째와 두번째 포도주의 양의 합을 출력한다. 4. N이 2보다 크면 dp[0]에 첫번째 포도주의 양, dp[1]에 첫번째와 두번째 포도주의 양의 합을 저장한다. 5. dp의 3번째 요소부터 마지막 요소까지 아래를 반복해 값을 갱신한다. 5.1. dp[i]에는 i번째 포도주를 마시지 않는 경우, i번째 포도주를 마시고 그 이전에도 마신 경우, i번째 포도주를 마시고 그 이전에는 마시지 않은 경우 중 최대값을 저장한다. 6. dp 리스트의 마지막 값을 출력한다. N = int(input()) wines = [int(input()) for _ in ran..

1. 삼각형의 크기 N이 1이면 첫번째 줄의 첫번째 수를 출력한다. 2. 그렇지 않다면, dp 리스트를 N개의 리스트로 초기화한다. 3. dp 리스트의 0번째 리스트로 삼각형의 첫번째 줄을 저장한다. 4. dp 리스트의 1번째 리스트로 삼각형의 두번째 줄의 각 수에 첫번째 줄의 수를 더한 리스트를 저장한다. 5. N 이 2라면, dp 리스트의 1번째 리스트의 두 수 중 큰 수를 출력한다. 6. N 이 2보다 크면, 아래를 dp 리스트의 마지막 요소까지 반복한다. 6.1. dp 리스트의 i번째 요소로 정수 리스트를 입력받아 저장한다. 6.2. dp 리스트의 i번째 리스트를 순회하면서 아래 6.2.1. ~ 6.2.3. 을 반복한다. 6.2.1. 0번째 요소이면, 0번째 요소에 이전 리스트의 0번째 요소를 더..

1. R, G, B 를 선택한 경우 N번 집까지 가는 최소값을 각각 dp[n][0], dp[n][1], dp[n][2] 으로 저장한다.2. dp[n-1][0], dp[n-1][1], dp[n-1][2] 중 최소값을 출력한다. N = int(input())dp = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]for i in range(1, len(dp)): dp[i][0] += min(dp[i-1][1], dp[i-1][2]) dp[i][1] += min(dp[i-1][0], dp[i-1][2]) dp[i][2] += min(dp[i-1][0], dp[i-1][1])print(min(dp[N-1][0], dp[N-1][1], dp[N-1][2]..

7. GROUP BY-HAVING, ORDER BY 7.1. 집계 함수 (Aggregate Function) 7.1.1. 개념 - 여러 행들의 그룹이 모여서 그룹당 단 하나의 결과를 돌려주는 다중행 함수이다. * 함수를 단일행 값이 입력되는 단일행 함수와 여러 행의 값이 입력되는 다중행 함수로 구분한다. 7.1.2. 특징 - GROUP BY 절에 명시한 컬럼의 값이 같은 행들을 소그룹화하고 그룹당 하나의 결과를 반환한다. - SELECT 절, HAVING 절, ORDER BY 절에 사용한다. 7.1.3. 키워드 - ALL : 기본설정으로 생략 가능하다. - DISTINCT : 같은 값을 하나의 데이터로 간주한다. 7.1.4. 종류 - COUNT(*) : NULL 값을 포함한 행의 개수를 출력 - COUN..

4. JOIN 4.1. 개념 - 두 개 이상의 테이블들을 연결 또는 결합하여 데이터를 출력하는 것 - 관계형 데이터베이스의 핵심 기능 - 일반적으로 PK, FK에 의해 JOIN이 성립됨 - JOIN은 항상 두개의 집합 간에만 이루어짐 => 즉, A, B, C 테이블을 JOIN하면 A, B 테이블을 먼저 JOIN하고 이 JOIN으로 생성된 새로운 테이블과 C 테이블을 JOIN함 - 테이블의 JOIN 순서를 옵티마이저가 결정함 - 분할된 여러 개의 테이블들로부터 데이터를 조회하기 위해 테이블들 간의 논리적인 연관관계가 필요하고 이것을 표현하는 것이 JOIN임 4.2. 종류 4.2.1. EQUAL JOIN - 두 개의 테이블 간에 컬럼 값들이 정확히 일치하는 경우 사용함 4.2.1.1. ORACLE JOIN ..

1. KEY 1.1. PK - 각 행의 정보들을 식별 - NULL이거나 중복되면 안됨 - 고유 인덱스를 자동 생성 - 가능한 컬럼이 여러 개인 경우 가장 많이 사용되는 것, 간단하고 짧은 것을 선택 - 함수적 종속관계 - 테이블 당 하나만 정의 가능함 *문법 CREATE TABLE 테이블명 ( … 컬럼명 데이터타입 CONSTRAINT 제약조건이름 PRIMARY KEY … ) CREATE TABLE 테이블명 ( … CONSTRANT 제약조건이름 PRIMARY KEY (컬럼명) … ) 1.2. FK - 참조하는 테이블과 참조되는 테이블간의 관계(1:1, 1:N, N:M) - 한 테이블에 존재하는 다른 테이블에 정보 - 외래키 - 두 테이블간 종속이 필요한 관계일 때 참조관계를 표현 - FK로 정의된 테이블이..