안녕하세요, 우리는 이번 포스트에서 그래프 탐색 알고리즘과 가장 효율적인 길찾기 방법에 대해 함께 알아보겠습니다. 먼저, 미로의 길찾기 문제를 그래프로 변환하는 방법과 그래프의 노드와 엣지에 대한 개념을 설명한 다음, 그래프 탐색 알고리즘과 최단 경로 찾기 알고리즘을 소개하겠습니다. 미로의 길찾기 문제 개요 미로 문제는 고전적인 문제로, 시작점에서 목표점까지 가장 빠른 길을 찾는 것입니다. 이 문제는 그래프 탐색 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다. 미로를 그래프로 변환하면, 그래프의 노드와 엣지를 통해 길을 찾을 수 있습니다. 미로를 그래프로 변환하기 미로를 그래프로 변환하기 위해서는 먼저 미로의 각 칸을 노드로 간주합니다. 두 칸이 인접하고 벽이 없다면, 이 두 노드 사이에 엣지를 그립니다. 이렇..

거짓말은 세 가지로 분류됩니다. 거짓말, 새빨간 거짓말, 그리고 통계 우리는 어떤 판단을 내릴 때 수학적으로 굉장히 합리적으로 결론에 도달한다고 생각하지만 통계의 오류에 빠질 때가 많습니다. 오늘은 우리가 착각하기 쉬운 확률의 오류에 대해알아보도록 하겠습니다. 1. 대표성 전략 먼저 우리는 표본의 크기에 관계 없이 모집단과 유사하길 기대하거나 표본을 추출하는 과정이 무작위성을 반영하기를 기대합니다. 예를 들어 전체 학생의 1/3이 여자라고 하면 세명의 학생 중에서 반드시 한 명은 여자라고 기대하는 것입니다. 야구에서 타율이 1/3이라하면 3번 중 반드시 한번은 안타를 칠 것으로 기대하는 것도 이와같습니다. 이는 로또를 할 때 1,2,3,4,5,6와 1,7,13,21,33,43가 나올 확률은 같지만 후자가..