[Gold III] 행렬 곱셈 순서 - 11049
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 3004 KB, 시간: 28 ms 문제 설명 크기가 N×M인 행렬 A와 M×K인 B를 곱할 때 필요한 곱셈 연산의 수는 총 N×M×K번이다. 행렬 N개를 곱하는데 필요한 곱셈 연산의 수는 행렬을 곱하는 순서에 따라 달라지게 된다. 예를 들어, A의 크기가 5×3이고, B의 크기가 3×2, C의 크기가...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 3004 KB, 시간: 28 ms 문제 설명 크기가 N×M인 행렬 A와 M×K인 B를 곱할 때 필요한 곱셈 연산의 수는 총 N×M×K번이다. 행렬 N개를 곱하는데 필요한 곱셈 연산의 수는 행렬을 곱하는 순서에 따라 달라지게 된다. 예를 들어, A의 크기가 5×3이고, B의 크기가 3×2, C의 크기가...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 7608 KB, 시간: 336 ms 문제 설명 《보드게임컵》을 준비하다 지친 은하는 보드게임컵 참가자들을 경기장에 몰아넣고 결투를 시키는 게임 《수 나누기 게임》을 만들었습니다. 《수 나누기 게임》의 규칙은 다음과 같습니다. 게임을 시작하기 전 각 플레이어는 1$1$부터 1000000$1\,00...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 5936 KB, 시간: 96 ms 문제 설명 사이클 게임은 두 명의 플레이어가 차례대로 돌아가며 진행하는 게임으로, 선 플레이어가 홀수 번째 차례를, 후 플레이어가 짝수 번째 차례를 진행한다. 게임 시작 시 0 부터 n − 1 까지 고유한 번호가 부여된 평면 상의 점 n 개가 주어지며, 이 중 어느 세...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 2160 KB, 시간: 44 ms 문제 설명 KOI 부설 과학연구소에서는 많은 종류의 산성 용액과 알칼리성 용액을 보유하고 있다. 각 용액에는 그 용액의 특성을 나타내는 하나의 정수가 주어져있다. 산성 용액의 특성값은 1부터 1,000,000,000까지의 양의 정수로 나타내고, 알칼리성 용액의 특성값...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 2412 KB, 시간: 8 ms 문제 설명 10,000 이하의 자연수로 이루어진 길이 N짜리 수열이 주어진다. 이 수열에서 연속된 수들의 부분합 중에 그 합이 S 이상이 되는 것 중, 가장 짧은 것의 길이를 구하는 프로그램을 작성하시오. 입력 첫째 줄에 N (10 ≤ N < 100,000)과 ...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 2020 KB, 시간: 0 ms 문제 설명 두 자연수 A, B가 주어졌을 때, A ≤ x ≤ B를 만족하는 모든 x에 대해 x를 이진수로 표현했을 때 1의 개수의 합을 구하는 프로그램을 작성하시오. 즉, f(x) = x를 이진수로 표현 했을 때 1의 개수라고 정의하고, 아래 식의 결과를 구하자. ...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 5264 KB, 시간: 36 ms 문제 설명 그래프가 주어졌을 때, 그 그래프의 최소 스패닝 트리를 구하는 프로그램을 작성하시오. 최소 스패닝 트리는, 주어진 그래프의 모든 정점들을 연결하는 부분 그래프 중에서 그 가중치의 합이 최소인 트리를 말한다. 입력 첫째 줄에 정점의 개수 V(1 ≤ V ≤...
문제 링크 문제 링크 성능 요약 메모리: 20976 KB, 시간: 356 ms 문제 설명 동물원에서 막 탈출한 원숭이 한 마리가 세상구경을 하고 있다. 그러다가 평화로운 마을에 가게 되었는데, 그곳에서는 알 수 없는 일이 벌어지고 있었다. 마을은 N개의 집과 그 집들을 연결하는 M개의 길로 이루어져 있다. 길은 어느 방향으로든지 다닐 수 있...
이론적인 설명은 어디서? 모두를 위한 딥러닝 시즌 1 https://www.youtube.com/watch?v=KbNbWTnlYXs&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=37&ab_channel=SungKim PyTorch Lecture 11: Advanced CNN https:...
DataSet 준비 강의에서 사용하는 의자 이미지 데이터셋 사용 깃허브 레포의 costom_data에 있다 origin data 크기 조절하기 import torchvision from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader from matplo...