Back Tracking vs. Branch and Bound 백트래킹(Backtracking)과 분기한정법(Branch and Bound)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 알고리즘 설계 패러다임이다. 두 기법 모두 모든 가능한 해결책을 체계적으로 탐색하지만, 그 접근 방식과 최적화 전략에는 중요한 차이가 있다. 백트래킹과 분기한정법은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 강력한 도구이다. 백트래킹은 제약 충족 문제에 더 적합하며, 가능한 모든 해결책이나 첫 번째 유효한 해결책을 찾는 데 중점을 둔다. 반면 분기한정법은 최적화 문제에 더 적합하며, 경계값을 사용하여 최적해를 효율적으로 찾는 데 중점을 둔다. ...
복잡도 클래스(Complexity Classes) 복잡도 클래스(Complexity Classes)는 계산 이론의 핵심 개념으로, 문제 해결에 필요한 계산 자원(시간, 공간 등)의 양에 따라 문제들을 분류하는 체계이다. 복잡도 클래스는 계산 복잡도 이론의 핵심 개념으로, 알고리즘과 문제의 복잡성을 분류하고 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 이 분야는 컴퓨터 과학에서 “무엇이 효율적으로 계산 가능한가?“라는 근본적인 질문을 다룬다. 알고리즘의 효율성 분석과 문제 간의 관계 이해에 기여하며, 특히 P vs NP 문제와 같은 근본적인 질문을 탐구하는 기반이 된다. P vs NP 문제를 비롯한 미해결 과제들은 인공지능, 암호학, 최적화 분야에 직간접적 영향을 미친다. ...
배열 (Array) 배열은 동일한 데이터 타입의 여러 값을 연속적인 메모리 공간에 순차적으로 저장하는 선형 자료구조로, 인덱스를 통해 빠른 접근이 가능한 특징이 있다. 배열은 초기 한 번 선언 시 정해진 크기를 가지며, 이 크기를 변경하기 어렵기 때문에 메모리 관리와 연산 측면에서 장단점을 지니고 있다. 배열은 같은 데이터 타입의 값들을 하나의 변수명으로 관리하며, 각 요소는 메모리상에 연속된 위치에 저장된다. **인덱스(index)**를 이용하여 원하는 위치의 데이터를 빠르게 검색할 수 있으며, 대부분 0번부터 시작하는 경우가 많다. 배열은 선형 자료구조이므로, 요소들이 순차적으로 배치되어 있어 특정 인덱스에 접근할 때 기본 위치에 오프셋을 더하는 방식으로 계산된다. https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-arrays-data-structure-and-algorithm-tutorials/ ...
Algorithms 알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 명확하고 순차적인 단계들의 집합이다. 우리의 일상생활에 비유하자면, 요리 레시피나 조립 설명서와 같은 것이라고 할 수 있다. 레시피가 음식을 만드는 정확한 순서와 방법을 알려주는 것처럼, 알고리즘은 컴퓨터가 특정 문제를 해결하기 위해 따라야 할 정확한 지침을 제공한다. Source: https://www.geeksforgeeks.org/fundamentals-of-algorithms/ 특성 입력(Input): 문제를 해결하기 위한 초기 데이터나 조건이 주어져야 한다. 출력(Output): 알고리즘은 반드시 결과를 생성해야 한다. 명확성(Definiteness): 각 단계는 모호하지 않고 정확해야 한다. 유한성(Finiteness): 알고리즘은 반드시 유한한 단계 후에 종료되어야 한다. 효과성(Effectiveness): 각 단계는 실제로 실행 가능해야 한다. 필요한 이유 프로그래밍에서 알고리즘이 필요한 이유는 여러 가지가 있다. 가장 중요한 것은 효율성이다. 같은 문제를 해결하더라도 어떤 알고리즘을 사용하느냐에 따라 실행 시간과 메모리 사용량이 크게 달라질 수 있다. ...
Non-Primitive Linear Data Structure vs. Non-Linear Data Structure 데이터 구조는 크게 Linear Data Structure와 Non-Linear Data Structure로 나눌 수 있다. 측면 Linear Data Structure Non-Linear Data Structure 정의 데이터 요소가 순차적 또는 선형적으로 배열된 구조 데이터 요소가 순차적이거나 선형적으로 배열되지 않은 구조 구조 단일 레벨 구조 다중 레벨 구조 데이터 관계 요소 간 1:1 관계 요소 간 1:N 또는 N:N 관계 순회 단일 실행으로 모든 요소 순회 가능 단일 실행으로 모든 요소 순회 불가능 구현 복잡성 구현이 상대적으로 간단 구현이 상대적으로 복잡 메모리 사용 메모리 사용이 덜 효율적 메모리 사용이 더 효율적 시간 복잡도 입력 크기에 따라 증가 특정 작업에서 더 효율적 데이터 접근 순차적 접근 계층적 또는 네트워크 기반 접근 삽입/삭제 상대적으로 간단 더 복잡하지만 유연함 응용 분야 간단한 데이터 저장 및 처리 복잡한 관계 표현, AI, 이미지 처리 등 예시 배열, 연결 리스트, 스택, 큐 트리, 그래프, 해시 테이블, 힙 공통점: ...
Primitive Data Structure vs. Non-Primitive Data Structure Primitive Data Structure Primitive data structure는 프로그래밍 언어에 내장된 가장 단순하고 기본적인 데이터 타입이다. 이들은 단일 값을 표현하며, 더 이상 분해할 수 없는 가장 작은 단위의 데이터 구조이다. 주요 특징 단순성: 가장 기본적이고 이해하기 쉬운 데이터 타입이다. 고정 크기: 일반적으로 고정된 메모리 크기를 가진다. 효율성: 메모리 사용과 접근 시간 측면에서 매우 효율적이다. 직접 표현: 컴퓨터 하드웨어에서 직접 지원되는 데이터 타입이다. 값 의미론: 변수에 실제 값이 직접 저장된다. 스택 할당: 주로 스택 메모리에 할당되어 빠른 접근이 가능하다. 주요 primitive data structure들을 비교 분석하여 정리한 표: ...
그래프 (Graph) 그래프는 컴퓨터 과학에서 가장 유연하고 강력한 자료구조 중 하나이다. 다양한 관계를 표현할 수 있어 현실 세계의 복잡한 문제를 모델링하는 데 매우 유용하다. 그래프는 다양한 문제를 해결하는 데 사용되는 강력한 자료구조이다. 인접 행렬, 인접 리스트, 간선 리스트 등 다양한 방법으로 표현할 수 있으며, DFS, BFS 등의 탐색 알고리즘부터 다익스트라, 벨만-포드 등의 최단 경로 알고리즘, 크루스칼, 프림 등의 최소 신장 트리 알고리즘까지 다양한 알고리즘이 그래프에 적용된다. 현실 세계의 많은 문제들을 그래프로 모델링할 수 있기 때문에, 그래프 이론은 컴퓨터 과학에서 매우 중요한 분야이다. 특히 소셜 네트워크, 내비게이션 시스템, 웹 페이지 랭킹 등 현대 기술의 핵심 부분에 그래프 알고리즘이 적용되고 있다. ...
Divide and Conquer vs. Brute Force 알고리즘은 프로그래밍의 핵심이며, 문제 해결 방식에 따라 효율성과 성능이 크게 달라진다. 두 알고리즘 모두 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 선택이 필요하다. 먼저 브루트 포스로 문제를 해결한 다음, 필요에 따라 분할 정복과 같은 더 효율적인 알고리즘으로 발전시키는 것이 좋다. 알고리즘의 선택은 문제의 성격, 데이터의 크기, 요구되는 효율성, 그리고 개발자의 친숙도에 따라 달라질 수 있다. Divide and Conquer(분할 정복) 알고리즘 기본 개념 분할 정복은 복잡한 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 문제들로 나누어 해결하는 방법이다. 이 알고리즘은 세 가지 주요 단계로 구성된다: ...