알고리즘15 Python 자료구조&알고리즘 - 분할 정복 1. 분할 정복(Division Conquer) 문제를 나눌 수 없을 떄까지 나누어서 각각을 풀면서 다시 병합하여 문제의 답을 얻는 알고리즘 하향식 접근방법으로 상위의 해당을 구하기 위해 아래로 내려가면서 하위의 해답을 구하는 방식(재귀함구로 구현) 문제를 잘게 쪼갤때 부분 문제는 서로 중복되지 않음 Memorization 기법을 사용하지 않음 2. 대표적인 분할 정복 알고리즘 : 퀵 정렬(quick sort 정렬 알고리즘의 꽃(고급 알고리즘) 기준점(pivot)을 정해서 기준점보다 작은 데이터는 왼쪽, 큰 데이터는 오른쪽으로 모으는 함수를 작성 각 왼쪽, 오른쪽은 재귀용법으로 사용해 다시 동일 함수로 호출하여 위 작업을 반복함 2-1. 퀵 정렬 알고리즘 구현 리스트 개수가 1개면 해당 리스트를 리턴 리.. 2023. 2. 22. Python 자료구조&알고리즘 - 동적 계획법, 백준 11726번 1. 동적 계획법(Dynamic Programming) 입력 크기가 작은 부분 문제들을 해결한 후, 해당 부분의 값을 활용해서 보다 큰 크기의 부분 문제를 해결함 상향식 접근법(최하위 해답을 구한 후 해당 결과를 이용해서 상위 문제를 풀어가는 방식) 프로그램 실행 시 이전의 계산한 값을 저장하여 다시 계산하지 않도록 전체 실행 속도를 빠르게 하는 기술(메모이제이션 : Memoization)을 사용 문제를 잘게 쪼갤 때, 부분 문제는 중복되기 때문에 재활용 2. 동적 계획법 알고리즘 피보나치 수열 n을 입력받아서 아래와 같이 계산 피보나치 수열 함수흫 '피보나치' fibonacci(0) : 0 fibonacci(1) : 1 fibonacci(2) : 1 fibonacci(3) : 2 fibonacci(4).. 2023. 2. 21. Python 자료구조 & 알고리즘 - 재귀호출 1. 재귀호출(recusive call) 함수 안에서 동일한 함수를 호출하는 형태 여러 알고리즘, 고급 정렬 알고히즘 작성시 자주 사용됨 1-1. 재귀 호출 분석 2! = 1 * 2 3! = 1 * 2 * 3 4! = 1 * 2 * 3 * 4 = 3! * 4 1-2. 규칙 n! = n * (n-1)! 함수로 만들어 보자 함수(n)은 n=1 함수(n)은 n>1 이면 return n*함수(n-1) 1-3. 검증 2! 함수(2)이면 2>1 이므로 2 * 함수(1) 함수(1)은 1이므로 return 2 * 1, 답은 2 3! 함수(3)이면 3>1 이므로 3 * 함수(2) 함수(2)는 위 계산에 의해 2! 이므로 return 2*1 = 2 3 * 함수(2) = 3 * 2 = 3 * 2 * 1, 답은 6 4! 함수.. 2023. 2. 21. Python 자료구조 & 알고리즘 - 정렬(버블, 삽입, 선택) 1. 정렬 어떤 데이터들이 주어졌을 때 이를 정해진 순서대로 나열하는 것 프로그램 개발 시 빈번하게 정렬을 필요로 함 다양한 알고리즘이 고안되었으며 알고리즘 학습의 필수사항 2. 버블 정렬(bubble sort) 두 인접한 데이터를 비교해서 앞에있는 데이터가 뒤에 있는 데이터보다 크면 (작으면) 자리를 바꾸는 정렬 알고리즘 3. 삽입 정렬(insertion sort) 인덱스(key)앞에 있는 데이터(A)부터 비교해서 key가 더 작으면(크면) 데이터(A)값을 뒤 인덱스로 복사 key가 더 큰 데이터를 만날 때까지 반복 큰 데이터를 만난 위치 바로 뒤에 key를 이동 4. 선택 정렬(selection sort) 주어진 데이터 중, 최소값을 찾음 해당 최소값을 데이터 맨 앞에 위치한 값과 교체함 맨 앞의 위.. 2023. 2. 21. 이전 1 2 3 4 다음
