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접근법 LCS(Longest Common Subsequence, 최장 공통 부분 수열)문제는 두 수열이 주어졌을 때, 모두의 부분 수열이 되는 수열 중 가장 긴 것을 찾는 문제이다. 여기서 부분 열은 상대적인 순서를 유지해야 하는데, 예를들어 ACAYKP의 부분 수열은 ACA, ACP, CYK, CAP 등 순서를 유지한 부분 수열이다. DP의 대표적인 문제 중 하나로, 스트링 편집 거리와 유사하게 접근해 볼 수 있다. 위에서 주어진 예시를 이용하면 "ACAYKP", "CAPCAK"의 LCS를 찾아야 한다. 스트링 편집 거리와 같이 한 문자열은 고정시켜 두고, 나머지 하나의 문자열 중 하나씩 증가시키면서 비교 해 보자.  ACAYKPC0  "C"와 "A"의 LCS는 없다. 따라서 0이다. ACAYKPC01..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.tistory.com/86 [ 영상 처리 ] Ch11. Computational Photography(1)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.com Computati..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.https://jinwoo-jung.com/79 [ 영상 처리 ] Ch9. Local Feature Detection and Matching(4)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.com 이번 시간부터..

Topological Sorting(위상 정렬)을 배우기 전, 비순환 유향 그래프에 대해서 알아보자. 구체적인 코드보다는 동작과정에 집중한다. Directed Acyclic Graph(DGA) 비순환 유향 그래프DAG는 싸이크링 없는 유향 그래프이다.   왼쪽 그래프가 DAG에 해당된다. 만약 $b Node \to c Node$의 방향이 반대면, 오른쪽과 같이 Cycle이 발생하게 된다. 이와 같은 Cycle이 존재하는 유향 그래프에서는 Topological Sorting을 적용할 수 없다. Topological Sorting 위상정렬 위상 정렬은 DAG에서 정점들을 선형으로 정렬하는 것이다. 이때, $x Node \to y Node$의 간선이 존재하면, $x Node$는 $y Node$보다 앞에 위치하..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.com/83 [ 영상 처리 ] Ch8. Clustering and Segmentation(2)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.c..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.com/82 [ 영상 처리 ] Ch8. Clustering and Segmentation(1)본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.c..

본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 디지털 영상 처리 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다.Before This Episodehttps://jinwoo-jung.tistory.com/80 [ 영상 처리 ] Ch7. Color Image Processing본 영상 처리 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박jinwoo-jung.c..

접근법 BFS, DBF의 구조를 이해했다면, 이 문제를 보고 바로 BFS를 떠올렸을 것이다. BFS는 너비 탐색이다. 문제를 보면, 토마토는 익은 토마토에 의해서만 익을 수 있고, 우리는 전체 토마토가 익는 최소 일수를 구해야 한다. 따라서 BFS의 접근법이 더 맞다. 또한, 이전엔 노드와 노드사이의 하나의 간선만 존재하였다. 하지만, 익은 토마토를 기준으로 상,하,좌,우를 모두 탐색해야 한다. 그리고 시작 노드는 처음 토마토가 주어졌을 때 모든 익은 토마토에 대하여 시작해야 한다.  3번재 예제를 살펴보면, (0,0),(4,6)의 토마토가 처음 익은 토마토로 주어졌다. 따라서 시작 노드를 (0,0) 하나로 특정하면, (6,4)에 의해 익어진 토마토의 경우의 수를 고려하지 못하기 때문이다. BFS의 기본..