퀵 정렬 개념 퀵 정렬의 세부과정은 다음과 같다. pivot이라는 요소를 선택한 후, pivot을 기준으로 왼쪽에는 pivot보다 작은 요소들을 놓고 오른쪽에는 pivot보다 큰 요소들을 놓는다. 이후 순환호출을 이용하여 재귀적으로 왼쪽, 오른쪽으로 분류해둔 요소들에 대해 전과 같은 과정을 반복한다. 위의 그림은 오른쪽 요소들에 대해 순환호출한 모습이다. 분할이 불가능할 때까지 반복하다보면 최소한의 요소로 나누어지고 이후 순서대로 결합을 진행한다. 위의 그림에서 색이 칠해져있는 요소들을 순서대로 합치면 된다. 퀵 정렬은 분할 정복 알고리즘 중 하나이다. pivot으로 2개의 부분 배열을 생성하는 분할(Divide) 과정과 부분 배열을 재귀적으로 호출하는 정복(Conquer) 과정과 정렬된 부분 배열을 합..

선택 정렬 개념 max, min 정렬이라고도 불린다. 처음부터 끝 원소까지 훑으면서 최소나 최대를 찾아서 리스트의 처음이나 끝에 넣고 해당 원소를 제외한 다른 원소에 대해 다시 정렬을 시행하는 방법이다. 무작위로 정렬된 데이터의 처음부터 끝까지 탐색한 후, 가장 큰 수를 리스트의 마지막 요소와 교환한다. 그 후 마지막 원소를 제외한 채로 처음부터 끝까지 데이터를 탐색한 후, 가장 큰 수를 리스트의 마지막 요소와 교환한다. 구현 의사 코드는 다음과 같다. (min 정렬) for i=0 to n: a[i]부터 a[n-1]까지 차례로 비교하여 최소값이 있는 a[j]를 찾는다. a[i]와 a[j]를 바꾼다. (max 정렬) for i=0 to n: a[0]부터 a[n-i-1]까지 차례로 비교하여 최대값이 있는 ..

정렬 어떤 데이터들이 주어졌을 때 이를 정해진 순서대로 나열하는 문제가 '정렬'이다. 보통 컴퓨터에서는 탐색을 위해서 정렬을 수행한다. 탐색은 정렬을 통해 하는 것보다 더 강력한 알고리즘이 있지만, 한 번 데이터를 정렬해두면 다음부터는 이진 탐색이라는 빠른 알고리즘을 몇 번이고 사용할 수 있기 때문에 유용하다. 그래서 주어진 무작위의 데이터를 정렬하는 것에 많은 연구자들이 방법을 내놓았는데, 앞으로 설명할 6개의 정렬 알고리즘이다. 그 외에도 많은 정렬 알고리즘이 존재한다. 모든 정렬의 설명에 앞서서 예제로 설명할 데이터는 다음 그림과 같이 무작위로 배치되어있는 1~7의 데이터이다. 정렬 알고리즘의 시간 복잡도는 비교 + 이동으로 측정한다. 특성 정렬 알고리즘은 여러 기준에 따라 나뉠 수 있다. 시간 복..

🍑동적 프로그래밍 동적 프로그래밍은 Dynamic Programming 즉, DP라고 불리는 알고리즘 기법이다. 복잡한 문제를 점화식으로 만들어 분할 정복할 때, 반복문 또는 재귀를 사용할 수 있는데 이 과정에서 계산의 결과 값을 저장해두어 중복되는 계산을 하지 않도록 만들어준다. 이는 점화식 이렇게 결과 값을 저장해두는 것을 메모이제이션이라고 하는데, 보통 배열의 형태로 수행된다. DP 과정 전체 문제를 부분 문제로 단순화한다. 1번의 과정에서 점화식을 도출한다. 점화식을 이용하여 배열로 간단히 해결할 수 있는지 생각한다. bottom-up top-down 없다면 재귀함수를 만들고 메모이제이션한다. 메모이제이션 방식은 보통 배열이다. 전체 문제를 해결한다. 대표 문제 피보나치 수열 구하기 피보나치 수열..

재귀호출 재귀함수란 함수 내에서 자기 자신을 다시 호출하는 함수이다. 프로그래밍할 때 반복되는 작업들이 대해서는 반복문을 사용하거나 재귀함수를 이용해서 표현한다. 기저 사례란 더 이상 쪼개지지 않는 가장 작은 작업으로, 이에 도달했을 때는 재귀호출을 멈추고 답을 곧장 반환해야한다. 기저 사례를 정할 때는 모든 사례의 답이 기저 사례를 이용하여 계산될 수 있도록 해야한다. 완전 탐색 (== Brute Force, Exhaustive search) 완전탐색은 컴퓨터의 연산능력을 이용하여 가능한 경우의 수를 모두 나열하면서 답을 찾는 알고리즘이다. 입력의 크기가 작을 때 적절한 알고리즘이며 더 빠른 알고리즘의 기반이 된다. 답을 무조건 찾을 수 있다는 장점이 있지만, 찾는데에 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있다..

비트 조작 개념 비트(bit)란 0과 1의 값을 가질 수 있는 데이터의 단위이다. 4bit를 모은 단위를 니블(nibble)이라 부르고, 8bit를 모은 단위를 바이트(byte)라고 부른다. 2byte를 모은 단위는 일부 전자통신기기에서 워드(word)라고 한다. 구현 C++에서는 비트를 다루기 위해서 이라는 헤더를 포함해서 사용한다. 연산 C++에서 비트연산들은 위에서 언급한 라이브러리로 쉽게 가져다 쓸 수 있지만, 개념 공부 측면에서 그냥 구현도 하고 라이브러리 사용법도 익혀두려한다. 메모리 상에 변수를 저장하는 것이 1byte 단위로 가능하기 때문에, bit 단위의 자료형은 없다. 다만 bool 형은 메모리 상에서 1byte를 차지하지만 가능한 값이 true 혹은 false 밖에 없으므로 이를 이용..

구조체 구조체는 배열과는 다르게 다른 자료형의 변수들을 모아서 하나의 단위로 표현하는 자료형이다. 용도 연결리스트나 그래프에서 노드를 나타낼 때, 데이터와 포인터 부분이 존재한다. 구조체를 사용하면 데이터와 포인터 부분을 각각 구성하여 하나의 자료형으로 만들어줄 수 있다. 이 때, 포인터는 해당 구조체의 포인터형이므로 이 구조체는 자체 참조 구조체가 된다. C++ struct Node { int value; Node* pointer; // 자체 참조 구조체 }; int main() { Node A; // 구조체 선언 A.value = 4; Node* Ap = A.pointer; // . 연산자로 접근 int Avalue = A.value; Ap = A; Avalue = Ap->value; // 포인터로 ..

힙 용도 구현 종류 연산 정렬 힙 힙은 추상적 자료형인 우선순위 큐를 구현하기 위해서 만들어진 자료구조이다. partial-ordering (부분 정렬)을 만족하는 left-complete binary tree (좌측 완전 이진 트리) 이다. 부분 정렬을 만족한다는 말은 '부모 노드와 자식노드' 간에는 특정 대소관계 성립하지만, '형제노드'간에는 해당 대소관계가 성립하지 않는다는 뜻이다. 이진 탐색 트리에서는 중복된 값을 허용하지 않지만 힙 트리에서는 허용한다. 용도 힙은 추상적 자료형인 우선순위 큐를 구현하기 위해서 만들어진 자료구조이다. 배열과 연결리스트를 이용하면 삽입과 삭제 연산 중 하나가 O(n)일 수 밖에 없다. 하지만 힙을 이용하면 가장 큰 값이나 가장 작은 값을 둘 다 O(logn)만에 빠..