일본 치바현's blog

🔹 선형 탐색이란?1. 선형 탐색(Linear Search)의 정의선형 탐색(Linear Search)은 배열 또는 리스트의 처음부터 끝까지 순차적으로 확인하여 원하는 요소를 찾는 탐색 알고리즘입니다. 정렬되지 않은 데이터에서도 사용할 수 있으며, 구현이 간단한 것이 특징입니다.✅ 선형 탐색의 주요 특징:가장 단순한 탐색 방법으로, 배열의 처음부터 끝까지 차례로 비교정렬이 필요하지 않으며, 임의의 배열에서도 사용 가능O(n)의 시간 복잡도를 가지며, 데이터가 많아질수록 탐색 시간이 증가추가적인 메모리 사용이 거의 없는 제자리 탐색(In-Place Search)📌 선형 탐색은 소규모 데이터에서 유용하지만, 대규모 데이터에서는 비효율적일 수 있습니다.🔹 선형 탐색의 동작 과정첫 번째 요소부터 순차적으로..

🔹 힙 정렬이란?1. 힙 정렬(Heap Sort)의 정의**힙 정렬(Heap Sort)**은 힙(Heap) 자료구조를 활용하여 데이터를 정렬하는 효율적인 알고리즘입니다. 힙 정렬은 이진 힙(Binary Heap)을 사용하여 최대값(또는 최소값)을 반복적으로 추출하고, 배열을 정렬하는 방식으로 동작합니다.✅ 힙 정렬의 주요 특징:완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 기반의 힙을 활용최대 힙(Max Heap) 또는 최소 힙(Min Heap)을 사용하여 정렬 수행O(n log n)의 시간 복잡도를 보장제자리 정렬(In-Place Sort)로 추가적인 메모리 사용이 적음불안정 정렬(Unstable Sort), 즉 동일한 값의 상대적인 순서를 유지하지 않음📌 힙 정렬은 대량의 데이터를 정렬할..

🔹 병합 정렬이란?1. 병합 정렬(Merge Sort)의 정의병합 정렬(Merge Sort)은 분할 정복(Divide & Conquer) 방식을 사용하여 배열을 분할하고, 정렬된 하위 배열을 병합하여 정렬하는 효율적인 알고리즘입니다. ✅ 병합 정렬의 주요 특징:배열을 반으로 나눈 후 재귀적으로 정렬최악의 경우에도 O(n log n)의 시간 복잡도를 보장안정 정렬(Stable Sort), 즉 동일한 값의 상대적인 순서를 유지추가적인 메모리 공간(O(n))이 필요📌 병합 정렬은 안정적인 성능을 보장하며, 대규모 데이터 정렬에 적합합니다.🔹 병합 정렬의 동작 과정배열을 절반으로 나눔 (Divide)각 부분 배열을 재귀적으로 정렬정렬된 하위 배열을 병합 (Merge)✔️ 병합 정렬 예제 (Python):d..

🔹 퀵 정렬이란?1. 퀵 정렬(Quick Sort)의 정의퀵 정렬(Quick Sort)은 분할 정복(Divide & Conquer) 방식을 사용하여 데이터를 정렬하는 효율적인 알고리즘입니다. 피벗(Pivot) 값을 기준으로 데이터를 두 개의 하위 배열로 나누고, 각각을 정렬한 후 합치는 방식으로 작동합니다.✅ 퀵 정렬의 주요 특징:피벗(Pivot)을 기준으로 작은 값과 큰 값을 분할하여 정렬평균 시간 복잡도 O(n log n)으로 매우 빠름제자리 정렬(In-Place Sort)로 추가적인 메모리 사용이 적음불안정 정렬(Unstable Sort), 즉 동일한 값의 상대적인 순서를 보장하지 않음📌 퀵 정렬은 대부분의 정렬 알고리즘 중에서도 가장 빠른 성능을 보이며, 대규모 데이터 정렬에 적합합니다.🔹 ..

🔹 버블 정렬이란?1. 버블 정렬(Bubble Sort)의 정의버블 정렬(Bubble Sort)은 인접한 두 요소를 비교하여 정렬하는 가장 기초적인 정렬 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 배열을 여러 번 반복하면서 이웃한 요소를 비교하고 필요에 따라 교환하여 정렬을 수행합니다.✅ 버블 정렬의 주요 특징:단순하고 직관적인 알고리즘시간 복잡도 O(n²)으로, 데이터 크기가 클수록 비효율적제자리 정렬(In-Place Sort)로, 추가적인 메모리를 거의 사용하지 않음안정 정렬(Stable Sort), 즉 동일한 값의 순서를 유지📌 버블 정렬은 교육적인 목적으로 주로 사용되며, 실제 대규모 데이터 정렬에는 비효율적입니다.🔹 버블 정렬의 동작 과정배열의 첫 번째 요소와 두 번째 요소를 비교하여 더 큰 값을 뒤로..

🔹 정렬 알고리즘이란?1. 정렬 알고리즘(Sorting Algorithm)의 정의정렬(Sorting)이란 주어진 데이터를 특정 순서(오름차순 또는 내림차순)로 정렬하는 작업입니다. 정렬 알고리즘은 데이터 검색, 탐색, 정렬된 출력 등이 필요한 다양한 시스템에서 필수적으로 사용됩니다.✅ 정렬 알고리즘의 주요 특징:시간 복잡도(Time Complexity): 알고리즘의 실행 속도를 결정하는 요소공간 복잡도(Space Complexity): 추가적인 메모리 사용 여부안정성(Stable Sort): 동일한 값의 상대적인 순서를 유지하는지 여부비교 기반(Comparison-Based) vs. 비비교 기반(Non-Comparison-Based) 알고리즘📌 정렬 알고리즘은 데이터의 크기와 정렬 상태에 따라 최적의..

🔹 그래프란?1. 그래프(Graph)의 정의그래프(Graph)는 노드(Node, 정점)와 엣지(Edge, 간선)로 구성된 비선형 데이터 구조로, 객체 간의 관계를 표현하는 데 사용됩니다. 그래프는 소셜 네트워크, 지도 경로 탐색, 웹 크롤링, 네트워크 라우팅 등 다양한 분야에서 필수적인 자료구조입니다.✅ 그래프의 주요 특징:정점(Vertex, Node): 데이터를 저장하는 요소간선(Edge): 노드 간의 관계를 나타내는 연결선방향 그래프(Directed Graph, 유향 그래프)와 무방향 그래프(Undirected Graph, 무향 그래프)로 구분가중 그래프(Weighted Graph)와 비가중 그래프(Unweighted Graph)로 구분📌 그래프는 네트워크 구조를 모델링하는 데 최적화된 자료구조입..

🔹 DFS란?1. 깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)의 정의깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)은 그래프를 탐색하는 알고리즘으로, 한 경로를 끝까지 탐색한 후 다시 돌아가 다른 경로를 탐색하는 방식입니다. DFS는 스택(Stack) 또는 재귀(Recursion)를 활용하여 구현되며, 미로 탐색, 경로 찾기, 백트래킹 등에 널리 활용됩니다.✅ DFS의 주요 특징:한 경로를 끝까지 탐색한 후, 더 이상 진행할 수 없으면 이전 노드로 돌아감(백트래킹)재귀 함수(Recursion) 또는 명시적 스택(Stack)을 사용하여 구현 가능BFS(너비 우선 탐색)와 달리 특정 경로를 먼저 탐색하는 방식O(V+E)의 시간 복잡도를 가짐 (V: 정점 수, E: 간선 수)📌..

🔹 그래프란?1. 그래프(Graph)의 정의그래프(Graph)는 노드(Node, 정점)와 엣지(Edge, 간선)로 구성된 비선형 데이터 구조로, 객체 간의 관계를 표현하는 데 사용됩니다. 그래프는 소셜 네트워크, 지도 경로 탐색, 웹 크롤링, 네트워크 라우팅 등 다양한 분야에서 필수적인 자료구조입니다.✅ 그래프의 주요 특징:정점(Vertex, Node): 데이터를 저장하는 요소간선(Edge): 노드 간의 관계를 나타내는 연결선방향 그래프(Directed Graph, 유향 그래프)와 무방향 그래프(Undirected Graph, 무향 그래프)로 구분가중 그래프(Weighted Graph)와 비가중 그래프(Unweighted Graph)로 구분📌 그래프는 네트워크 구조를 모델링하는 데 최적화된 자료구조입..

🔹 BFS란?1. 너비 우선 탐색(BFS)의 정의너비 우선 탐색(Breadth-First Search, BFS)은 그래프 탐색 알고리즘으로, 시작 노드에서 가까운 노드부터 탐색하며 점진적으로 멀리 있는 노드를 방문하는 방식입니다. BFS는 큐(Queue)를 활용하여 구현되며, 최단 경로 탐색, 네트워크 분석, 인공지능 경로 탐색 등에 널리 활용됩니다.✅ BFS의 주요 특징:가장 가까운 노드부터 탐색하는 방식큐(Queue)를 사용하여 구현O(V+E)의 시간 복잡도를 가짐 (V: 정점 수, E: 간선 수)최단 경로를 찾는 문제에서 유리함 (비가중 그래프에서 최적해 보장)📌 BFS는 최단 경로, 네트워크 분석, 웹 크롤링 등에 널리 활용됩니다.🔹 BFS의 구현 방법1. 큐(Queue) 기반 BFS✅ 명시..