나의 모양

💙 Greedy Algorithm 선택의 순간마다 당장 눈앞에 보이는 최적의 상황으로 최종적인 해답에 도달하는 방법 선택 절차(Selection Procedure): 현재 상태에서의 최적의 해답을 선택 적절성 검사(Feasibility Check): 선택된 해가 문제의 조건을 만족하는지 검사 해답 검사(Solution Check): 원래의 문제가 해결되었는지 검사하고, 해결되지 않았다면 선택 절차로 돌아가 위의 과정 반복 🤍 탐욕 알고리즘 조건 탐욕적 선택 속성(Greedy Choice Property): 앞의 선택이 이후의 선택에 영향을 주지 않음 최적 부분 구조(Optimal Substructure): 문제에 대한 최종 해결 방법은, 부분 문제에 대한 최적 문제 해결 방법으로 구성 ⇒ 항상 최적의 결..

💙 시간 복잡도 알고리즘에서는 문제에 대한 해답을 찾는 것과 함께 얼마나 효율적인 방법으로 문제를 해결했는지도 중요하다. 문제를 풀다가 더 효율적인 방법은 뭐가 있을지, 이게 제일 좋은 방법이 맞을지 고민하는 것은 시간 복잡도를 고민한다는 것과 같다. 🤍 개념 입력값의 변화에 따라 연산을 실행할 때, 연산 횟수에 비해 얼만큼의 시간이 걸리는지를 고려하는 것 효율적인 알고리즘을 구현하는 것 = 입력값이 커짐에 따라 증가하는 시간의 비율을 최소화한 것 🤍 분류 최악의 경우(Worst Case): 최악의 시나리오로, 빅 오(Big-O) 표기법 사용 최선의 경우(Best Case): 최선의 시나리오로, 빅 오메가(Big-Ω) 표기법 사용 평균적인 경우(Average Case): 평균 시간을 나타내며, 빅 세타(..

💙 Tree 🤍 개념 계층적 자료구조 대상 정보의 각 항목들을 계층적으로 연관되도록 구조화시키고자 할 때 사용하는 비선형 자료구조 단방향 그래프 깊이 (depth) 루트로부터 하위 계층의 특정 노드까지의 깊이(depth)를 표현 레벨(Level) 같은 깊이를 가지고 있는 노드의 묶음 형제 노드(Sibling Node): 같은 레벨에 나란히 있는 노드 높이(Height) 리프 노드를 기준으로 루트까지의 높이(height)를 표현 리프 노드와 직간접적으로 연결된 노드의 높이를 표현 부모 노드는 자식 노드의 가장 높은 height 값에 +1한 값을 높이로 가짐 트리 구조의 높이를 표현할 때에는 각 리프 노드의 높이를 0으로 놓음 서브 트리(Sub tree) 트리 구조의 root에서 뻗어 나오는 큰 트리의 내부..

💙 에라토스테네스의 체? 고대 그리스 수학자 에라토스테네스가 발견한 소수 판별 알고리즘 🤍 약수(Divisor)? 1과 자기 자신 외 약수를 가지지 않는 1보다 큰 자연수 🤍 소수(Prime Number)? 어떤 수를 나눠떨어지게 하는 수 💛 알고리즘 2부터 소수를 구하고자 하는 구간의 모든 수 나열 (맨 처음 회색) 2 == 소수 (빨간색) Prime numbers: 2 자기 자신을 제외한 2의 배수 제거 남아있는 수 중, 3 == 소수 (초록색) Prime numbers: 2 3 자기 자신을 제외한 3의 배수 제거 남아있는 수 중, 5 == 소수 (파란색) Prime numbers: 2 3 5 자기 자신을 제외한 5의 배수 제거 남아있는 수 , 7 == 소수 (노란색) Prime numbers: 2 ..