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import java.util.*; public class DijkstraProblem { public static void main(String[] args) { /** * Dijkstra 문제를 풀 때 사용한 Java Code */ int v = 5; // vertex 갯수 int e = 6; // edge 갯수 int[][] nodes = {{5,1,1},{1,2,2},{1,3,3},{2,3,4},{2,4,5},{3,4,6}}; // node, node, 거리 Integer start = 1; // 시작 노드 Map graph = new HashMap(); Map dist = new HashMap(); Set visited = new HashSet(); for (int i = 1; i !visite..

먼저 QuickSort와 MergeSort중 어느것을 사용하는 것이 좋은가 에 대해서 명확한 해답은 내릴수 없다. 무조건 누가더 낫다라는 것보다 각각 어떤 상황에서 조금더 좋은 효율이 좋은지에 대해 생각해 봐야한다. Hybrid algorithm이 아닌 단순 Quick과 Merge만 비교해 본다. 배열에서 QuickSort와 MergeSort에서는 QuickSort가 좋다고 할 수 있다. 배열에서 MergeSort는 추가 공간을 사용하고 QuickSort는 Merge보다 적은 공간을 사용한다. 그리고 캐시 Locality(지역성)이 QuickSort가 더 좋다. QuickSort의 최악의 경우인 O(n^2)는 pivot의 설정으로 피할 수 있다. MergeSort는 대용량 데이터에 적합하다. QuickS..

MergeSort는 분할 정복 알고리즘 중 하나이다. 배열을 절반으로 나누는 MergeSort를 재귀적으로 불러 각 크기가 1이 될 때까지 나눈다. 나눈 것들을 다시 하나의 배열로 만들면서 정렬한다. Divide Combine MergeSort 과정 MergeSort C Code void merge(int* arr, int left, int mid, int right) { int i, j, k; int n1 = mid - left + 1; int n2 = right - mid; int *L, *R; L = malloc(sizeof(int) * n1); R = malloc(sizeof(int) * n2); for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[left + i]; for (j = ..

QuickSort는 분할 정복 알고리즘 중 하나이다. 임의의 요소 하나를 pivot으로 선택하고 선택한 pivot을 기준으로 숫자를 분할한다. pivot을 선택하는 방법은 여러 방법이 있다. 첫 번째 요소를 pivot으로 선택 마지막 요소를 pivot으로 선택 임의의 요소를 pivot으로 선택 중앙 요소를 pivot으로 선택 배열을 오름차순으로 정렬하는 경우를 예시로 한다. 우선 배열의 한 요소를 pivot으로 선택한다. (그림은 첫 번째 요소를 pivot으로 선택) 이제 pivot을 제외하고 pivot보다 작은 요소를 앞(배열의 작은 인덱스)에 두고 pivot보다 큰 요소를 뒤(배열의 큰 인덱스)로 두어야 한다. 이때 분할된 두 그룹은 정렬되어 있지 않다. pivot을 작은 값들과 큰 값들의 사이에 놓..

Algorithm은 문제 해결 방법을 정의한 단계적 절차이다. 계산을 실행하기 위한 단계적 절차를 의미하기도 한다. 즉, 문제 풀이에 필요한 계산 절차 또는 처리 과정의 순서를 말한다. 이러한 알고리즘은 달성하고자 하는 목표에 따라 단순할 수도 있고 복잡할 수도 있다. 알고리즘 유형 Brute Force Algorithm(무차별 대입 알고리즘): 문제에 대한 가장 간단한 접근 방식으로 문제를 발견했을 때 가장 먼저 시도하는 접근 방식이다. 무차별 대입 알고리즘은 주어진 문제에 대해 가능한 모든 방법 또는 가능한 모든 해결책을 열거하는 직관적이고 직접적이며 간단한 문제 해결 기법이다. Recursibe Algorithm(재귀 알고리즘): 함수가 직접 또는 간접적으로 자신을 호출하는 과정을 재귀라고 하며 해..

그래프(Graph)는 객체 사이의 연결 관계(Connectivity)를 표현하는 자료구조이다. 그래프는 노드(Node or Vertex)와 간선(Edge)의 집합이다. 노드는 일반적으로 모델링하려는 시스템을 구성하는 객체를 나타내며, 간선은 이러한 객체 사이의 관계를 정의한다. 간선의 특성에 따른 그래프의 종류 구분 종류 설명 간선의 방향성 무방향 그래프 간선에 방향이 없는 그래프 (양방향 통행) 방향 그래프 간선에 방향이 잇는 그래프 (일방 통행) 간선의 가중치 가중 그래프 간선에 가중치가 할당된 그래프 구조적 특징 완전 그래프 연결 가능한 최대 간선 수를 가진 그래프 부분 그래프 그래프에서 일부의 노드나 간선을 제외하여 만든 그래프 다중 그래프 중복된 간선을 포함하는 그래프 무방향 그래프(Undire..

트리(Tree)는 계층구조(Hierarchical Structure)로 자료를 저장한다. 여기서 계층 구조란 트리를 구성하는 노드가 부모-자식(Parent-Child)관계라는 의미이다. 즉, 특정 부모 노드 하나에 여러 개의 자식 노드들이 연결되는 구조를 말한다. 이러한 계층구조의 대표적인 예로 컴퓨터의 폴더 구조를 들 수 있다. 트리는 하나의 부모 노드에 여러 개의 자식 노드가 연결되어 있다. 그래서 트리를 구성하는 부모-자식 노드의 관계가 일대일이 아니라는 점에서 비선형 자료구조이다. 반대로 각 노드의 부모 노드는 모두 1개라는 점은 주의하기 바란다. 트리의 개념 트리(Tree)는 노드(Node)와 간선(Edge)의 집합이다. 보통 노드는 일반적으로 모델링하려는 시스템의 객체(Object)를 나타낸다..

자료구조에서 사용되는 큐(Queue)는 줄 서기의 특징을 가지고 있다. 즉, 큐는 추가되는 자료를 차례대로 저장하여, 저장된 순서에 의해 데이터가 나오는 자료구조이다. 먼저 저장된 데이터가 나중에 저장된 데이터 보다 항상 앞서 나오기 때문에 큐는 FIFO(First-In-First-Out)이라는 특성을 가진다. 이를 '피포'라고 읽으며 다른 말로 선입선출(先入先出)이라고도 한다. 이런 FIFO의 특성은 현실세계에도 찾아볼 수 있다. 대표적으로 은행에서 발행하는 대기표를 예로 들 수 있다. Queue에서 가장 앞에 있는 고객은 가장 먼저 도착한 고객이며, 가장 뒤에 있는 고객은 가장 나중에 도착한 고객이된다. 순서가 가장 빠른 고객이 먼저 Queue를 먼저 빠져나와 업무를 처리할 수 있다. Queue에서의..

영어 단어 stack은 동사로 '쌓다'라는 뜻이 있으며, 명사로는 '무더기[더미]'를 의미한다. 자료구조에서의 Stack도 이와 마찬가지로 자료를 쌓아두는 기능을 수행한다. 즉, Stack이라는 자료구조를 통해 여러 자료를 쌓아둘 수 있게 한다. Stack의 고유한 특성을 이야기할 때 자장 대표되는 단어로 LIFO(Last-In-First-Out)를 들 수 있다. 대게 '리포'라고 읽으며 "Last-In-First-Out"이라는 단어에서 알 수 있듯이, "가장 나중에 들어간 자료가 가장 먼저 나온다."라는 뜻이다. 이를 다른 말로 후입선출(後入先出)이라고도 한다. Stack에서 자료의 추가 혹은 반환(꺼내는 것)은 스택의 끝에서만 가능하다. 여기서 말하는 Stack의 끝이란 스택의 제일 위(Top), 즉..

리스트는 자료를 순서대로 저장하는 자료구조를 말한다. 여기서 '순서'는 '한 줄로 서기'에서 '한 줄'을 말한다. 즉, 여러 개의 자료가 일직선으로 서로 연결된(Sequential) '선형 구조'를 의미한다. 여기서 C언어에서 제공하는 배열을 떠올릴 수도 있다. 실제로 배열이 리스트를 구현하는 가장 직관적이고 단순한 방법이며 이를 ArrayList라고 부른다. 그리고 포인터를 이용한 방법이 있다. 포인터를 이용한 방법은 Node라는 특별한 자료구조를 이용하여 저장할 Data와 다음 Node를 가리키는 Link를 가지며 LinkedList라고 부른다. ArrayList ArrayList는 배열로 List를 구현한 형태를 말한다. 배열에서 리스트 자료구조를 구현할 때 몇 가지 고려해야 할 사항이 있다. 예를..