일본 치바현's blog

🔹 백트래킹이란?1. 백트래킹(Backtracking)의 정의백트래킹(Backtracking)은 모든 가능한 경우를 탐색하면서 불필요한 경로는 중단(Pruning)하여 효율적으로 해결하는 기법입니다.✅ 백트래킹의 주요 특징:상태 공간 탐색을 수행하여 최적해를 찾음유망하지 않은 경로는 조기에 차단하여 불필요한 연산을 줄임 (Pruning)DFS(깊이 우선 탐색) 기반의 알고리즘 구조순열, 조합, 그래프 탐색, 최적화 문제 등에 활용📌 백트래킹을 사용하면 완전 탐색보다 효율적으로 해를 구할 수 있습니다.🔹 백트래킹의 동작 과정현재 단계에서 가능한 선택을 수행조건을 만족하는지 확인하고 유망한 경우 탐색 지속조건을 만족하지 않는 경우 되돌아감 (백트래킹 수행)모든 가능한 해를 찾거나 최적해를 도출✔️ 백트..

🔹 탐욕법이란?1. 탐욕법(Greedy Algorithm)의 정의탐욕법(Greedy Algorithm)은 문제를 해결할 때 매 단계에서 가장 최선이라고 판단되는 선택을 반복하여 전체 최적해를 구하는 알고리즘 기법입니다.✅ 탐욕법의 주요 특징:매 단계에서 가장 최적이라고 생각되는 해를 선택선택 후에는 되돌아가지 않음 (백트래킹 없음)빠르고 단순한 계산으로 문제 해결 가능항상 최적해를 보장하지는 않지만, 특정 문제에서는 유효📌 탐욕법은 최적해를 구하는 문제뿐만 아니라 근사 해법(Approximation Algorithm)으로도 많이 사용됩니다.🔹 탐욕법의 동작 과정현재 상태에서 가장 최적의 선택을 결정선택한 해를 확정하고 다음 단계로 진행이 과정을 반복하여 전체 문제를 해결최적해를 도출하거나 근사해를 ..

🔹 분할 정복법이란?1. 분할 정복법(Divide and Conquer)의 정의분할 정복법(Divide and Conquer)은 복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누어 각각을 해결한 후 결합하여 전체 문제를 해결하는 알고리즘 기법입니다.✅ 분할 정복법의 주요 특징:문제를 작은 하위 문제로 나눔 (Divide)하위 문제를 해결 (Conquer)해결된 결과를 결합 (Combine)재귀 호출을 활용하여 구조적으로 문제를 해결📌 분할 정복법을 사용하면 복잡한 문제를 보다 쉽게 해결할 수 있습니다.🔹 분할 정복법의 동작 과정문제를 여러 개의 하위 문제로 분할각 하위 문제를 독립적으로 해결 (재귀 호출 가능)해결된 하위 문제들을 결합하여 최종 해결책을 도출✔️ 분할 정복법을 활용한 합병 정렬(Merge Sor..

🔹 메모이제이션이란?1. 메모이제이션(Memoization)의 정의메모이제이션(Memoization)은 이미 계산된 결과를 저장하고, 동일한 계산이 필요할 때 저장된 값을 재사용하여 중복 연산을 방지하는 최적화 기법입니다.✅ 메모이제이션의 주요 특징:중복 계산을 줄여 성능을 향상동적 계획법(DP)과 함께 사용되는 경우가 많음시간 복잡도를 줄여 더 빠른 연산 가능재귀 함수와 함께 사용하면 효과적📌 메모이제이션을 사용하면 연산 속도를 비약적으로 개선할 수 있습니다.🔹 메모이제이션의 동작 과정함수를 호출하면 먼저 저장된 결과가 있는지 확인저장된 값이 있으면 그대로 반환 (중복 연산 방지)저장된 값이 없으면 연산을 수행하고 결과를 저장필요할 때 저장된 값을 재사용하여 성능 최적화✔️ 메모이제이션을 활용한 ..

🔹 재귀 함수란?1. 재귀 함수(Recursive Function)의 정의재귀 함수(Recursive Function)란 자기 자신을 호출하는 함수로, 반복적인 문제를 간결하고 효과적으로 해결하는 기법입니다. ✅ 재귀 함수의 주요 특징:기본 조건(Base Case)과 재귀 호출(Recursive Case)로 구성됨문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결 (Divide & Conquer, DP)함수 호출 스택(Stack)을 활용하여 실행됨잘못된 구현 시 무한 재귀(Recursion Depth Exceeded) 발생 가능📌 재귀 함수는 다양한 알고리즘에서 활용되며, 특히 동적 계획법(DP)과 분할 정복(Divide & Conquer)에 유용합니다.🔹 재귀 함수의 동작 과정기본 조건(Base Case)이 충..

🔹 동적 계획법이란?1. 동적 계획법(Dynamic Programming, DP)의 정의동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누고, 각 부분 문제의 해를 저장하여 반복 연산을 줄여 최적의 해결책을 구하는 기법입니다. 주로 중복 계산을 피하고 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다.✅ 동적 계획법의 주요 특징:부분 문제(Optimal Substructure): 문제를 작은 문제로 분할하여 해결 가능중복되는 부분 문제(Overlapping Subproblems): 같은 하위 문제를 여러 번 해결해야 함메모이제이션(Memoization) 또는 테이블 저장 방식(Tabulation)으로 최적화 가능탑다운(Top-Down)과 바텀업(Bottom-Up) 접근 방식..

🔹 다익스트라 알고리즘이란?1. 다익스트라 알고리즘(Dijkstra's Algorithm)의 정의다익스트라 알고리즘(Dijkstra's Algorithm)은 가중치 그래프에서 특정 출발점에서 모든 정점까지의 최단 경로를 찾는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 네트워크 경로 최적화, 내비게이션 시스템, 그래프 기반 문제 해결에 널리 사용됩니다.✅ 다익스트라 알고리즘의 주요 특징:가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 알고리즘출발 노드에서 모든 노드까지의 최단 경로를 계산음수 가중치가 없는 그래프에서만 사용 가능우선순위 큐(힙)를 활용하면 O((V+E) log V)의 효율적인 성능 제공📌 다익스트라 알고리즘은 최단 경로를 찾는 데 가장 많이 활용되는 알고리즘 중 하나입니다.🔹 다익스트라 알고리즘의 동작..

🔹 이진 탐색이란?1. 이진 탐색(Binary Search)의 정의이진 탐색(Binary Search)은 정렬된 배열에서 특정 값을 찾기 위해 데이터를 절반씩 나누어 탐색하는 효율적인 알고리즘입니다. ✅ 이진 탐색의 주요 특징:정렬된 배열에서만 사용 가능매 단계마다 검색 범위를 절반으로 줄여 O(log n)의 시간 복잡도를 가짐재귀(Recursive) 또는 반복(Iterative) 방식으로 구현 가능선형 탐색(Linear Search)보다 훨씬 빠른 탐색 속도를 보장📌 이진 탐색은 대량의 정렬된 데이터에서 빠르게 요소를 찾을 때 유용합니다.🔹 이진 탐색의 동작 과정배열의 중앙 요소를 선택 (Pivot)하여 찾고자 하는 값과 비교찾는 값이 중앙 값보다 작으면 왼쪽 부분 배열을 탐색찾는 값이 중앙 값보..

🔹 탐색 알고리즘이란?1. 탐색 알고리즘(Search Algorithm)의 정의탐색 알고리즘(Search Algorithm)은 주어진 데이터 내에서 특정 요소를 찾는 방법을 제공하는 알고리즘입니다. 효율적인 탐색 알고리즘은 데이터 크기와 구조에 따라 적절하게 선택해야 합니다.✅ 탐색 알고리즘의 주요 특징:선형 구조(배열, 리스트) 탐색과 비선형 구조(트리, 그래프) 탐색으로 구분시간 복잡도(Time Complexity)와 공간 복잡도(Space Complexity)가 성능을 결정정렬 여부와 데이터 구조에 따라 최적의 탐색 방법이 다름📌 탐색 알고리즘은 데이터베이스, 네트워크 경로 탐색, AI 최적 경로 탐색 등에 필수적입니다.🔹 주요 탐색 알고리즘1. 선형 탐색(Linear Search) - O(n..

🔹 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..