#include using namespace std; int main(){ int n; int k; int largest_coin_num = 0; cin >> n >> k; int coin[10]; for (int i = 0; i > coin[i]; if(coin[i] = 0; i--) { while(total_coin

1. Introduction R-CNN계열은 bound box를 다시 다듬고 중복된 검출을 지워야하고 물체에 다른 물체가 존재한다면 그 물체에 대하여 다시 같은 행위를 반복해야 했다. 물체들이 각각 따로따로 검출이 되기 때문에 느리고 optimize하기 힘들었다. 하지만 YOLO는 bounding box coordinate부터 물체 구별까지 한번에 되기때문에 You only look once라는 말이 붙게 되었다. 즉 위의 그림처럼 하나의 convolution network로 여러개의 bounding box를 찾고 classification까지 동시에 진행하는 것이다. YOLO의 장점은 아래와 같다. 1) 우선 YOLO는 빠르다. 초당 45 frame까지 검출이 가능하였고 좀더 빠른 버젼에서는 150 f..

1. 너비 우선 탐색(BFS) 우선 루트의 자식들을 차례로 방문하고, 다음 루트 자식의 자식들을 방문하는 이 과정을 계속 반복하면 된다. 1)먼저 시작 정점을 제외한 모든 정점을 방문하지 않음으로 표시하고 큐에 시작 정점을 넣는다. 2)그뒤 그 큐에 들어있는 정점을 deque해서 인접한 정점을 모두 큐에 넣는다. 3)큐에 들어간 정점들을 방문함 표시를 한다. 4)큐가 빌때까지 반복한다. 마지막 (10)을 보면 트리의 모양을 만들 수 있는데 이를 너비 우선 트리라고 한다. 이를 알고리즘으로 나타내면 아래와 같다. BFS의 특징은 1) 재귀적으로 동작하지 않는다. 2) 큐를 사용한다. 3) 두 노드 사이의 최단 경로 혹은 임의의 경로를 찾고 싶을 때 사용한다. 시간 복잡도는 큐에는 V개의 정점이 한번씩 들어..