안녕하세요? 주니하랑 입니다. 오늘은 자료구조와 알고리즘의 알고리즘에서 동적 계획법과 분할 정복에 대해 공부 해 보도록 하는 것이에요. 소스 코드에 대해서 확인 하고 싶으신 분들께서는 주니하랑의 Git hub에 관심을 주세요! 📌 개요 📍동적 계획법이란? Dynamic Programming을 줄여서 DP라고 많이 부른다고 해요! 동적 계획법은 입력 크기가 작은 부분 문제들을 해결한 뒤, 해당 부분 문제의 해(답)을 활용하여 보다 큰 크기의 부분 문제를 해결함으로, 최정적으로 전체 문제를 해결하는 알고리즘인 것이에요. 동적 계획법은 상향식 접근법으로, 가장 최하위 해답을 구한 뒤, 이를 저장하고, 해당 결과값을 이용하여 상위 문제를 풀어가는 것이에요. 또한, 문제를 잘게 쪼갤 때, 부분 문제는 중복이 되기..

안녕하세요? 주니하랑 입니다. 오늘은 자료구조와 알고리즘의 알고리즘에서 Selection Sort에 대해 공부 해 보도록 하는 것이에요. 소스 코드에 대해서 확인 하고 싶으신 분들께서는 주니하랑의 Git hub에 관심을 주세요! 📌 Selection Sort (선택 정렬)란? 선택 정렬은 주어진 Data 중 최소값을 찾게 되는 것이에요. 그런 뒤 해당 최소값을 맨 앞에 위치한 값과 자리를 바꾸게 된답니다. 마지막으로 맨 앞의 위치를 뺀 나머지 Data를 동일한 방법으로 반복하는 것이에요. 이미 최소값으로 자리가 이동 된 것들은 다시 자리 이동을 할 필요가 없으니 정렬의 수는 n -1 만큼 줄어드는 것이에요. 참고 사이트 : https://visualgo.net/ko/sorting VisuAlgo - So..

안녕하세요? 주니하랑 입니다. 오늘은 자료구조와 알고리즘의 공간 복잡도에 대해 공부 해 보도록 하는 것이에요. 소스 코드에 대해서 확인 하고 싶으신 분들께서는 주니하랑의 Git hub에 관심을 주세요! 📌 공간 복잡도 (Space Comploexity) 알고리즘에서 계산 복잡도를 계산할 때 두 가지를 고려하는 것이에요. 시간 복잡도: 얼마나 빠르게 실행되는가? 공간 복잡도: 얼마나 적은 저장 공간 용량을 사용하는가? 그렇기 때문에 좋은 알고리즘이란? 실행 시간도 짧고, 저장 공간도 적게 사용하는 것이겠지요? 하지만, 둘 다 만족 시키긴 어려운 것이에요. 왜냐하면? 시간과 공간은 완전하지는 않지만, 반 비례적 성향을 가지고 있기 때문이랍니다. 하지만 최근에는 대용량 System이 보편화되면서 공간 복잡도 ..

안녕하세요? 주니하랑 입니다. 오늘은 자료구조와 알고리즘의 알고리즘에서 Bubble Sort에 대해 공부 해 보도록 하는 것이에요. 소스 코드에 대해서 확인 하고 싶으신 분들께서는 주니하랑의 Git hub에 관심을 주세요! 📌 Sorting (정렬)이란? 정렬은 어떤 Data가 주어졌을 때, 이를 정해진 순서대로 나열하는 것이에요. 정렬은 Program 작성 시 빈번하게 필요하답니다! 때문에 다양한 알고리즘이 존재하고, 이를 공부해야 하는 것이에요. 다양한 정렬 알고리즘을 이해하게 된다면 동일한 문제에 대해 다양한 알고리즘을 생각해 볼 수 있게 되고, 각 알고리즘 간의 성능 비교를 통해, 성능 분석에 대해서는 이해할 수 있답니다! 📌 Bubble Sort (버블 정렬)란? 두 인접한 Data를 서로 비교..

안녕하세요? 주니하랑 입니다. 오늘은 자료구조와 알고리즘의 자료구조에서 Heap 구조에 대해 공부 해 보도록 하는 것이에요. 이번 피드는 Heap의 두번째 피드 입니다. 1편을 안 보신 분들은 [자료구조] Heap (1)에 관심을 주세요! 또한, 소스 코드에 대해서 확인 하고 싶으신 분들께서는 주니하랑의 Git hub에 관심을 주세요! 📌 Heap 삭제 (Max Heap 예시) 📍 Heap Class 구현 👉 Delete 첫번째 힙은 최상단 Node (Root Node)를 삭제하는 것이 일반적인 것이에요. 왜냐하면 힙은 본래 용도가 최대값 또는 최소값을 Root Node에 놓은 뒤 최대값과 최소값을 바로 꺼내 쓸 수 있도록 하는 것이기 때문인 것이에요. def pop(self): # heap에 있는 Da..

안녕하세요? 주니하랑 입니다. 오늘은 자료구조와 알고리즘의 자료구조에서 Heap 구조에 대해 공부 해 보도록 하는 것이에요. 소스 코드에 대해서 확인 하고 싶으신 분들께서는 주니하랑의 Git hub에 관심을 주세요! 📌 Heap 구조 📍 Heap (힙)이란? Data에서 최대값과 최소값을 빠르게 찾기 위해 고안된 Complete Binary Tree (완전 이진 트리)인 것이에요. 그럼 완전 이진 트리가 무엇일까요? Node를 삽입할 때, 최 하단 왼쪽 Node부터 차례대로 삽입하는 것을 말한답니다! 👉 힙을 사용하는 이유 배열에 데이터를 넣고, 최대값과 최소값을 찾으려면 $O(n)$이 걸린다. 이에 반해, 힙에 데이터를 넣고, 최대값과 최소값을 찾으면, $O(logn)$이 걸린다. 우선 순위 큐와 같이..