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6549 - 히스토그램에서 가장 큰 직사각형 step 1더보기정답이 되는 직사각형은 위, 아래, 좌우로 더이상 확장이 불가능한 상태여야 합니다.히스토그램의 각 막대에 대해서 '해당 막대를 완전해 포함할 때 직사각형의 최대 면적'을 구한 다음 그 중 가장 큰 것을 고르면 됩니다.step 2더보기막대가 정해졌다면 사실 높이가 정해진 것과 같습니다. 그럼 좌, 우로 얼마나 확장 가능한지만 남아 있습니다. 오른쪽으로만 확장한다고 생각해 봅시다.스택을 하나 만든 다음 왼쪽부터 오른쪽으로 쭉 보면서 다음 규칙에 따라 스택에 막대를 넣고 뺍니다.스택의 가장 위 막대의 높이가 지금 보고 있는 막대의 높이보다 크다면 스택에 있는 막대는 오른쪽으로 더이상 확장하지 못한다는 뜻입니다. 해당 막대를 스택에서 빼고 그 막대가 오른쪽으로 얼마나 확장했는지 기록합니다.스택의..
MCMF(min cut max flow) 어떤 그래프가 있고 해당 그래프의 간선에 가중치가 있다고 해봅시다. 이 그래프에 대해 다음 두 문제를 생각해 봅시다.  그래프가 하나 주어집니다. 주어진 그래프에는 $N$개의 정점과 $M$개의 파이프가 있습니다. 각 파이프는 물을 한쪽 방향으로만 흘릴 수 있습니다. 각 파이프의 흐를 수 있는 양은 다릅니다. 시작 정점과 끝 정점이 주어졌을 때, 시작 정점에서 끝 정점으로 최대한 많은 양의 물을 보내고자 합니다. 얼마나 보낼 수 있습니까? 그래프가 하나 주어집니다. 주어진 그래프에는 $N$개의 정점과 $M$개의 간선이 있습니다. 각 간선은 한쪽 방향으로만 지날 수 있습니다. 각 간선에는 해당 간선을 끊는 데 드는 비용이 있고 이 비용은 다릅니다. 시작 정점과 끝 정점이 주어졌을 때, 최소한의 비용으로 간선..
[논문 구현] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 드디어 모든 빌드업이 끝났습니다. 논문 구현을 위해 컴퓨터를 사고(https://codestudycafe.tistory.com/29) GPU를 통해 학습하는 방법도 배웠습니다(https://codestudycafe.tistory.com/34). 이제 이 논문을 구현해 봅시다. 이 페이지의 목적은 해당 논문에 있는 모델을 구현하는 것입니다. 실제로 성능이 잘 나오면 좋겠지만 그것이 목적은 아니라는 거죠. 그러니 이전에 사용한 MNIST(https://codestudycafe.tistory.com/31)데이터를 그대로 사용해 봅시다. 전처리는 이 전 페이지를 그대로 따라 했다고 하고 바로 모델 구현으로 가봅시다. 하나의 이미지에서 두개의 CNN이 나옵니다. 그리고 각각의 CNN에 대해 MaxPool과 loc..

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