Algorithm6 깊이 우선 탐색 (DFS)과 너비 우선 탐색 (BFS) 깊이 우선 탐색 (Depth First Search) 깊이 우선 탐색은 특정 노드에서 시작해, 최대한 깊숙히 탐색한 후에 다른 분기의 노드를 탐색하는 방식을 말합니다. 아래의 그림을 보면 조금 더 이해하기 쉬우실 것입니다. 특정 노드에서 맨 아래의 자손 노드까지 탐색한 후에 목표를 찾지 못했다면 다시 부모 노드로 돌아와 다른 갈림길에서 탐색을 반복합니다. 이때, 부모 노드로 돌아오는 과정을 백트래킹이라고 합니다. 깊이 우선 탐색은 다음과 같은 특징을 가집니다. 모든 경로를 방문해야 할 경우에 적합합니다. 주로 스택을 사용하여 구현합니다. 장점으로는 탐색 경로의 노드들만 기억하면 되므로, 그래프 높이 만큼의 공간만 필요하다는 장점을 가집니다. 단점으로는 목표가 되는 데이터가 없는 경로를 탐색하는 경우가 있.. 2021. 9. 17. 힙 정렬 (Heap Sort) 힙 정렬 자료구조인 힙을 이용하여 정렬을 수행하는 방법입니다. 그렇다면 힙이 무엇일까요? 힙 (Heap) 힙은 완전 이진 트리이며 최소 힙과 최대 힙이 있습니다. 여기서 완전 이진 트리나 힙에 대해서 더 설명하지는 않겠습니다. 힙에 대해서 잘 모르시는 분께서는 공부를하고 다시 보시는 것을 추천드립니다. : ) 힙 정렬을 다시 말하자면, 최소 힙이나 최대 힙을 이용하여 정렬하는 방법입니다. 내림차순 정렬을 위해서는 최대 힙을 사용하고, 오름차순 정렬을 위해서는 최소 힙을 사용합니다. 힙 정렬의 과정은 다음과 같습니다. (설명을 위해 내림차순 정렬을 예시로 보여드리겠습니다.) 정렬할 데이터들을 최대 힙으로 만듭니다. 최대 힙의 루트에 있는 가장 큰 값을 마지막 요소와 교환하여, 힙의 사이즈를 줄입니다. 최대.. 2021. 9. 15. 퀵 정렬 (Quick Sort) 퀵 정렬 퀵 정렬은 1) 분할 정복 알고리즘의 하나로, 평균적으로 매우 빠른 수행 속도를 자랑합니다. 1) 분할 정복 분할 정복은 문제를 2개의 문제로 분리하여 각각 해결하고, 결과를 모아 원래의 문제를 해결하는 전략입니다. 퀵 정렬의 진행 과정은 다음과 같습니다. 데이터들의 배열에서 하나의 원소를 선택합니다. 선택된 원소를 피벗(pivot)이라고 부릅니다. 피벗을 기준으로 왼쪽에는 피벗보다 작은 값, 오른쪽에는 피벗보다 높은 값이 오도록 배열을 분할합니다. 피벗을 제외한 왼쪽 배열과 오른쪽 배열을 다시 정렬합니다. 더이상 분할이 불가능할 때까지 반복합니다. 퀵 정렬은 피벗을 기준으로 배열을 나누는 분할, 분할된 배열을 정렬하는 정복, 정렬된 분할 배열들을 다시 합치는 결합의 단계들로 이루어져 있습니다... 2021. 9. 13. 삽입 정렬 (Insertion Sort) 삽입 정렬 삽입 정렬은 자신의 위치를 찾아서 삽입하여 정렬을 완성하는 알고리즘 입니다. 선택 정렬의 순서는 다음과 같습니다. 두 번째 자료에서 시작하여 앞의 원소들과 비교해 삽입할 위치를 정합니다. 삽입될 위치가 정해지면, 뒤쪽의 원소들을 한 칸씩 뒤로 이동시킵니다. 원소를 정해진 위치에 삽입합니다. 앞쪽의 원소들과 비교 후, 자신의 위치를 정하고 그 위치에 삽입하는 방법으로 정렬을 합니다. 시간 복잡도 최악의 경우 selection sort와 마찬가지로, $O(n^2)$의 시간 복잡도를 가집니다. 수식으로 나타내면 아래와 같습니다. $$ (n-1) + (n-2) + ... + 2 + 1 = {n(n-1)} / {2} $$ 그러나 모두 정렬이 되어 있는 경우, 한 번씩만 비교하기 때문에 $O(n)$의 시.. 2021. 9. 13. 이전 1 2 다음
