kkh1902's Algorithm Study

큐(QUEUE)란? 📌 큐의 개념 Queue 의 사전적 의미는 1. (무엇을 기다리는 사람, 자동차 등의) 줄 , 혹은 줄을 서서 기다리는 것을 의미한다. 따라서 일상생활에서 놀이동산에서 줄을 서서 기다리는 것, 은행에서 먼저 온 사람의 업무를 창구에서 처리하는 것과 같이 선입선출(FIFO, First in first out) 방식의 자료구조를 말한다. 📌 큐의 특징 정해진 한 곳(top)을 통해서 삽입, 삭제가 이루어지는 스택과는 달리 큐는 한쪽 끝에서 삽입 작업이, 다른 쪽 끝에서 삭제 작업이 양쪽으로 이루어진다. 이때 삭제연산만 수행되는 곳을 프론트(front), 삽입연산만 이루어지는 곳을 리어(rear)로 정하여 각각의 연산작업만 수행된다. 이때, 큐의 리어에서 이루어지는 삽입연산을 인큐(enQu..

1. 최단 경로 알고리즘 최단 경로 문제란 가중 그래프에서 간선의 가중치의 합이 최소가 되는 경로를 찾는 문제이다. 1) 최단 경로 문제의 종류 단일 출발 (single-source) 최단 경로 어떤 하나의 정점에서 출발하여 나머지 모든 정점 까지의 최단 경로를 찾는 문제 단일 도착 (single-destination) 최단 경로 모든 정점에서 출발하여 어떤 하나의 정점까지의 최단 경로를 찾는 문제로 그래프 내의 간선들을 뒤집으면 단일 출발 최단거리 문제로 바뀔 수 있다. 단일 쌍(single-pair) 최단 경로 모든 정점 쌍들 사이의 최단 경로를 찾는 문제 2) 주요 알고리즘 BFS (완전탐색 알고리즘) 가중치가 없거나 모든 가중치가 동일한 그래프에서 최단경로를 구하는 경우 가장 빠르다 다익스트라 알..

현실에서 우리가 컴퓨터를 이용하여 문제를 해결하려 할 때 컴퓨터로도 해결하기 어려운 문제들이 있을 것이다. 보통 최적의 해를 구하는데 시간이 매우 오래걸리거나 메모리 공간이 많이 필요한 문제 등이 해결하기 어려운 문제들이다. 컴퓨터는 연산 속도에 한계가 있고, 메모리 공간을 사용할 수 있는 데이터의 개수도 한정적이라는 점이 많은 제약을 발생시킨다. 그래서 우리는 연산 속도와 메모리 공간을 최대한으로 활용할 수 있는 효율적인 알고리즘을 작성해야하는데 이러한 문제를 해결할 수 있는 대표적인 방법이 다이나믹 프로그래밍 (Dynamic Programming)이다. 글에서는 다이나믹 프로그래밍을 줄여서 DP라고 표현하겠다. DP란 '동적 계획법'이라고도 불리는 알고리즘 큰 문제를 작은 문제로 나누어 푸는 문제를 ..

이분 탐색 / 이진 탐색 (Binary Search) 이진 탐색(이분 탐색) 알고리즘은 정렬되어 있는 리스트에서 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법이다. 이진 탐색은 배열 내부의 데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있는 알고리즘이다. 변수 3개(start, end, mid)를 사용하여 탐색한다. 찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교해서 원하는 데이터를 찾는 것이 이진 탐색의 과정이다. 이진 탐색 / 이분 탐색 알고리즘 코드 (Python) 재귀 함수로 구현한 이진 탐색(이분 탐색) # 재귀 함수로 구현한 이진 탐색 def binary_search(array, target, start, end): if start > end: return None mid = (st..

📌 각각의 정렬 알고리즘 특징 📍 선택 정렬(Selection Sort) 선택 정렬은 앞쪽부터 정렬하는 방식이다. 주어진 배열에서 가장 작은 최소값을 찾고 배열의 맨 앞의 값과 위치를 바꾸면서 정렬한다. 선택 정렬은 배열의 최솟값을 찾아 선택하여 정렬한다는 뜻에서 이름이 붙여졌다. 배열에서 최솟값을 찾아야 하기 때문에 비교 횟수는 많지만 실제로 값을 바꾸는 교환 횟수가 적다는 것이 특징이다. 👍 장점 ▶️ 구현이 간단하다. ▶️ 데이터를 하나씩 비교하기 때문에 정밀한 비교가 가능하다. ▶️ 비교하는 횟수에 비해 교환하는 횟수가 적다. 👎 단점 ▶️ 데이터를 하나씩 비교하기 때문에 시간이 오래 걸린다. ▶️ 정렬된 상태에서 새로운 데이터가 추가되면 정렬 효율이 좋지 않다. 소스코드 📍 버블 정렬(Bubbl..

BFS, DFS 두가지 모두 그래프를 탐색하는 방법입니다. 그래프란, 정점(node)과 그 정점을 연결하는 간선(edge)으로 이루어진 자료구조의 일종을 말하며, 그래프를 탐색한다는 것은 하나의 정점으로부터 시작하여 차례대로 모든 정점들을 한 번씩 방문하는 것을 말합니다. DFS 깊이 우선 탐색 (Depth-First Search) 루트 노드(혹은 다른 임의의 노드)에서 시작해서 다음 분기로 넘어가기 전에 해당 분기를 완벽하게 탐색하는 방식을 말합니다. 예를 들어, 미로찾기를 할 때 최대한 한 방향으로 갈 수 있을 때까지 쭉 가다가 더 이상 갈 수 없게 되면 다시 가장 가까운 갈림길로 돌아와서 그 갈림길부터 다시 다른 방향으로 탐색을 진행하는 것이 깊이 우선 탐색 방식이라고 할 수 있습니다. 모든 노드를..

스택 (STACK)이란? 📌 스택의 개념 스택(stack)이란 쌓아 올린다는 것을 의미한다. 따라서 스택 자료구조라는 것은 책을 쌓는 것처럼 차곡차곡 쌓아 올린 형태의 자료구조를 말한다. 📌 스택의 특징 스택은 위의 사진처럼 같은 구조와 크기의 자료를 정해진 방향으로만 쌓을수 있고, top으로 정한 곳을 통해서만 접근할 수 있다. top에는 가장 위에 있는 자료는 가장 최근에 들어온 자료를 가리키고 있으며, 삽입되는 새 자료는 top이 가리키는 자료의 위에 쌓이게 된다. 스택에서 자료를 삭제할 때도 top을 통해서만 가능하다. 스택에서 top을 통해 삽입하는 연산을 'push' , top을 통한 삭제하는 연산을 'pop'이라고 한다. 따라서 스택은 시간 순서에 따라 자료가 쌓여서 가장 마지막에 삽입된 자..

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)이란? Greedy는 ‘탐욕스러운, 욕심 많은’ 이란 뜻이다. 탐욕 알고리즘은 말 그대로 선택의 순간마다 당장 눈앞에 보이는 최적의 상황만을 쫓아 최종적인 해답에 도달하는 방법이다. 탐욕 알고리즘은 최적해를 구하는 데에 사용되는 근사적인 방법이다. 탐욕 알고리즘은 여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때마다 그 순간에 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 방식으로 진행하여 최종적인 해답에 도달한다. 탐욕 알고리즘 문제를 해결하는 방법 선택 절차(Selection Procedure): 현재 상태에서의 최적의 해답을 선택한다. 적절성 검사(Feasibility Check): 선택된 해가 문제의 조건을 만족하는지 검사한다. 해답 검사(Solution Check): 원..

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)이란? Greedy는 ‘탐욕스러운, 욕심 많은’ 이란 뜻이다. 탐욕 알고리즘은 말 그대로 선택의 순간마다 당장 눈앞에 보이는 최적의 상황만을 쫓아 최종적인 해답에 도달하는 방법이다. 탐욕 알고리즘은 최적해를 구하는 데에 사용되는 근사적인 방법이다. 탐욕 알고리즘은 여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때마다 그 순간에 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 방식으로 진행하여 최종적인 해답에 도달한다. 순간마다 하는 선택은 그 순간에 대해 지역적으로는 최적이지만, 그 선택들을 계속 수집하여 최종적(전역적)인 해답을 만들었다고 해서, 그것이 최적이라는 보장은 없다. 하지만 탐욕 알고리즘을 적용할 수 있는 문제들은 지역적으로 최적이면서 전역적으로 최적인 문제들이다. 👉..