하루 하루

DQN ( Deep Q-Network ) 정해진 '환경(CartPole-v0)'에서 '에이전트'가 무작위로 '행동'하면서 행동에 대한 '보상'을 학습해 무작위 행동을 줄여가면서 정확도로 높여간다. 위의 그림에서 Memory는 다음과 같은 정보를 저장한다. ( state , action, reward, next_state ) 현재 상태 : state 현재 상태에서 한 행동 : action 행동에 대한 보상 : reward 행동으로 인해 새로 생성된 상태 : next_state memory 기억하기 위해서 만들어 놓은 queue 인데, 딥러닝이 모델들이 연속적인 경험을 학습할 때 초반의 경험에 치중해서 학습하기 때문에 최적의 행동 패턴을 찾기 어렵고, 새로운 경험이 전 경험에 겹쳐 쓰며 쉽게 잊어버리는 문제..

1. 문제 N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다. 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다. 위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다. 2. 입력 첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 ..

1. 문제 방향 없는 그래프가 주어졌을 때, 연결 요소 (Connected Component)의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 2. 입력 첫째 줄에 정점의 개수 N과 간선의 개수 M이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1,000, 0 ≤ M ≤ N×(N-1)/2) 둘째 줄부터 M개의 줄에 간선의 양 끝점 u와 v가 주어진다. (1 ≤ u, v ≤ N, u ≠ v) 같은 간선은 한 번만 주어진다. 3. 출력 첫째 줄에 연결 요소의 개수를 출력한다. 4. 예제 5. 답안 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 #incl..

1. 문제 BOJ 알고리즘 캠프에는 총 N명이 참가하고 있다. 사람들은 0번부터 N-1번으로 번호가 매겨져 있고, 일부 사람들은 친구이다. 오늘은 다음과 같은 친구 관계를 가진 사람 A, B, C, D, E가 존재하는지 구해보려고 한다. A는 B와 친구다. B는 C와 친구다. C는 D와 친구다. D는 E와 친구다. 위와 같은 친구 관계가 존재하는지 안하는지 구하는 프로그램을 작성하시오. 2. 입력 5 4 /*첫째 줄에 사람의 수 N (5 ≤ N ≤ 2000)과 친구 관계의 수 M (1 ≤ M ≤ 2000)이 주어진다.*/ 0 1 1 2 2 3 3 4 /* 둘째 줄부터 M개의 줄에는 정수 a와 b가 주어지며, a와 b가 친구라는 뜻이다. (0 ≤ a, b ≤ N-1, a ≠ b) 같은 친구 관계가 두 번 ..

1. 문제 그래프를 DFS로 탐색한 결과와 BFS로 탐색한 결과를 출력하는 프로그램을 작성하시오. 단, 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우에는 정점 번호가 작은 것을 먼저 방문하고, 더 이상 방문할 수 있는 점이 없는 경우 종료한다. 정점 번호는 1번부터 N번까지이다. 2. 입력 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 4 5 1 /* 첫째 줄에 정점의 개수 N(1 ≤ N ≤ 1,000), 간선의 개수 M(1 ≤ M ≤ 10,000), 탐색을 시작할 정점의 번호 V가 주어진다. */ 1 2 1 3 1 4 2 4 3 4 /*다음 M개의 줄에는 간선이 연결하는 두 정점의 번호가 주어진다. 어떤 두 정점 사이에 여러 개의 간선이 있을 수 있다. 입력으로 주어지는 간선은 양방향이다.*/ cs 3. 출..

BFS/ DFS BFS는 옆으로 (너비로) 탐색을 진행하는 알고리즘이고, DFS는 아래로(깊이로) 탐색을 진행하는 알고리즘이다. BFS는 루트에서 시작해서 자식 노드들을 모두 방문후 자식 노드들의 자식 노드를 방문하는 방식으로 진행되고, DFS는 루트에서 시작해서 자식 노드의 자식 노드로 방문해 마지막까지 갔다가 올라와 형제 노드를 방문하는 방식으로 진행된다. BFS 코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 BFS ( Grape , start ){ for each node in Grape{ visited[node] = 'no' ; } // 정점을 모두 방문하지 않은 것으로 초기화한다. visited [start] = 'yes' ; // 시작 정..