📌 알고리즘(기본 개념부터 고급 알고리즘까지)

🔖 알고리즘이란?

알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위해 수행해야 하는 명확한 단계를 의미합니다. 일반적으로 알고리즘을 평가할 때 시간 복잡도(Time Complexity)와 공간 복잡도(Space Complexity)를 사용합니다.

• 시간 복잡도: 알고리즘 실행에 걸리는 시간을 나타내며, 일반적으로 Big-O 표기법을 사용합니다.
• 공간 복잡도: 알고리즘이 필요로 하는 메모리 공간을 나타냅니다.

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1️⃣ 탐색 알고리즘(Search Algorithm)

주요 알고리즘

• 선형 탐색(Linear Search): 데이터를 처음부터 끝까지 순차적으로 검색하는 방식입니다.
  • 시간 복잡도: O(n)
• 이진 탐색(Binary Search): 정렬된 배열에서 중간 값을 기준으로 탐색 범위를 좁혀나가는 방식입니다.
  • 시간 복잡도: O(log n)

사용 사례

• 데이터베이스 검색
• 특정 값 존재 여부 확인

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2️⃣ 정렬 알고리즘(Sort Algorithm)

주요 알고리즘

• 버블 정렬(Bubble Sort): 인접한 두 값을 비교하여 위치를 바꾸며 정렬합니다.
  • 시간 복잡도: O(n²)
• 삽입 정렬(Insertion Sort): 요소를 하나씩 적절한 위치에 삽입하며 정렬합니다.
  • 시간 복잡도: 평균 O(n²), 최선 O(n)
• 병합 정렬(Merge Sort): 데이터를 나누고 정렬한 뒤 합치는 방식으로 정렬합니다.
  • 시간 복잡도: O(n log n)
• 퀵 정렬(Quick Sort): Pivot을 기준으로 데이터를 나누어 정렬합니다.
  • 시간 복잡도: 평균 O(n log n), 최악 O(n²)

사용 사례

• 데이터 처리 및 분석
• 검색 효율 개선을 위한 사전 정렬

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3️⃣ 재귀 알고리즘(Recursive Algorithm)

재귀란?

• 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방식입니다.
• 분할 정복(Divide and Conquer) 전략에서 자주 사용됩니다.

주요 예시

• 팩토리얼 계산
• 피보나치 수열
• 하노이의 탑(Tower of Hanoi)

장단점

• 장점: 코드가 직관적이고 간결합니다.
• 단점: 호출 스택 오버헤드로 인해 메모리 소모가 클 수 있습니다.

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4️⃣ 동적 계획법(Dynamic Programming, DP)

DP란?

• 큰 문제를 작은 문제로 나누어 해결하고, 결과를 저장해 재사용하는 방식입니다.
• 중복 계산을 피함으로써 효율성을 극대화합니다.

주요 예시

• 피보나치 수열의 효율적 계산
• 배낭 문제(Knapsack Problem)
• 최장 공통 부분 수열(LCS)

핵심 아이디어

• 메모이제이션(Memoization): 중간 결과를 저장하여 중복 계산 방지
• 상향식 접근법(Bottom-Up Approach)

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5️⃣ 그래프 알고리즘(Graph Algorithm)

그래프 알고리즘이란?

• 그래프 구조에서 데이터를 처리하거나 특정 속성을 분석하는 알고리즘입니다.

주요 알고리즘

• 너비 우선 탐색(BFS): 가까운 노드부터 탐색합니다.
  • 시간 복잡도: O(V+E)
• 깊이 우선 탐색(DFS): 깊이 들어가며 탐색 후 되돌아옵니다.
  • 시간 복잡도: O(V+E)
• 다익스트라 알고리즘(Dijkstra's Algorithm): 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾습니다.
  • 시간 복잡도: O((V+E)logV)
• 플로이드-워셜 알고리즘(Floyd-Warshall Algorithm): 모든 쌍의 정점 간 최단 경로를 찾습니다.
  • 시간 복잡도: O(V³)

사용 사례

• 네트워크 경로 찾기
• GPS 길 찾기 시스템

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6️⃣ 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)

탐욕 알고리즘이란?

• 매 순간 최적의 선택을 하여 문제를 해결하는 알고리즘입니다.
• 항상 최적의 결과를 보장하지는 않습니다.

주요 예시

• 동전 거스름돈 문제
• 최소 신장 트리(MST) - 크루스칼(Kruskal), 프림(Prim) 알고리즘

특징

• 간단한 구현 및 빠른 속도
• 최적의 해를 보장하지 않을 수 있습니다(문제에 따라 다름)

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7️⃣ 백트래킹(Backtracking)

백트래킹이란?

• 문제를 해결하기 위해 가능한 모든 경우를 탐색하는 방식입니다.
• 조건을 만족하지 않는 경우 다시 이전 단계로 돌아가 다른 가능성을 탐색합니다.

주요 예시

• N-Queen 문제
• 스도쿠 퍼즐
• 미로 찾기 문제

특징

• 깊이 우선 탐색(DFS)을 기반으로 합니다.
• 모든 가능한 경우를 탐색하므로 완전 탐색(Brute Force)의 일종입니다.

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✏️ 알고리즘 학습의 중요성 및 마무리

알고리즘을 학습하면 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 능력이 생깁니다. 자료구조와 함께 알고리즘을 이해하면 프로그래밍 실력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

다음 글에서는 데이터베이스에 대해 다루겠습니다. 데이터 처리와 저장을 어떻게 하는지 더 깊이 살펴보겠습니다!

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📖 본 글은 알고리즘을 처음 접하는 분들이 개념을 이해하고 다양한 알고리즘의 특징을 파악할 수 있도록 작성되었습니다. 다음 장에서 이어갑니다!