일본 치바현's blog

🔹 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..

🔹 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..

🔹 힙이란?1. 힙(Heap)의 정의힙(Heap)은 완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 기반의 데이터 구조로, 부모 노드가 특정 우선순위 조건을 만족하는 구조입니다. 힙은 우선순위 큐(Priority Queue) 구현, 스케줄링, 힙 정렬 등에 활용됩니다.✅ 힙의 주요 특징:완전 이진 트리(Complete Binary Tree) 형태를 가짐부모 노드가 항상 특정 우선순위를 유지삽입 및 삭제 연산이 O(log n) 시간 복잡도를 가짐우선순위 큐(Priority Queue)에서 활용됨📌 힙은 최댓값 또는 최솟값을 빠르게 추출하는 데 최적화된 자료구조입니다.🔹 힙의 주요 유형1. 최대 힙(Max Heap)✅ 부모 노드가 자식 노드보다 크거나 같은 값을 가지는 힙✔️ 최대 힙의 예제: ..

🔹 이진 탐색 트리란?1. 이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)의 정의이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)는 각 노드의 왼쪽 자식은 부모보다 작은 값, 오른쪽 자식은 부모보다 큰 값을 가지는 특성을 갖는 이진 트리입니다. 이러한 특성 덕분에 탐색, 삽입, 삭제 연산이 평균 O(log n)의 시간 복잡도를 유지할 수 있습니다.✅ BST의 주요 특징:이진 트리(Binary Tree)의 한 유형각 노드의 왼쪽 서브트리는 부모보다 작은 값들로 구성각 노드의 오른쪽 서브트리는 부모보다 큰 값들로 구성중위 순회(Inorder Traversal)를 수행하면 정렬된 데이터를 얻을 수 있음탐색, 삽입, 삭제 연산이 평균적으로 O(log n)의 시간 복잡도를 가짐📌 BST..

🔹 트리란?1. 트리(Tree)의 정의트리(Tree)는 계층적(Hierarchical) 구조를 가지며, 부모-자식 관계로 데이터를 조직하는 비선형 데이터 구조입니다. 트리는 파일 시스템, 데이터베이스 인덱싱, 인공지능, 네트워크 라우팅 등의 다양한 분야에서 활용됩니다.✅ 트리의 주요 특징:노드(Node)와 간선(Edge)으로 구성루트(Root) 노드에서 시작하여 하위 노드(Child Nodes)로 확장순환이 없는 비선형 구조(Acyclic Structure)탐색, 정렬, 계층적 데이터 관리에 유용📌 트리는 계층적 데이터 구조를 표현할 때 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.🔹 트리의 기본 용어✅ 루트 노드(Root Node): 트리의 최상위 노드✅ 부모 노드(Parent Node): 자식 노드를 가지..