특정 값 기분으로 큰 숫자와 작은 숫자를 서로 교환한 뒤 배열을 반으로 나눈다.일반적으로는 가장 빠른 정렬이지만 거의 정렬이 되어있는 경우는 최악의 시간 복잡도가 나올 수 있다. (이경우 삽입 정렬 사용)중간 정도 위치 수가 정렬이 되어있을 경우 가장 빠르게 정렬이 가
힙 트리 구조를 이용하는 정렬 방법추가 배열이 필요하지 않아 메모리 측며에서 효율적단순 속도만 비교한다면 퀵정렬이 평균적으로 더 빠르다.최솟값이나 최댓값을 빠르게 찾을 수 있다.힙정렬을 하기 위해서는 정해진 데이터를 힙구조를 가지도록 만들어야 한다. (Heapify A
데이터의 탐색 속도 증진을 위해 사용하는 구조트리내부노드(indernal node) : 1개 이상의 자식을 가진 노드외부노드 (external node) 또는 리프(leaf) : 자식이 하나도 없는 노드서브트리(subtree) : 노드와 후손으로 구성된다.깊이(dept
정점 : 현상이나 사물들간선 : 정점들간에 관계인접 정점 : 간선으로 연결된 정점 (1개의 간서으로 바로 연결된 정점)차수 : 인접 정점의 개수 (6은 5, 8, 7과 인접 정점으로 연결되어 있으므로 차수가 3이다.)가중치 : 한 정점에서 다른 정점으로 가는데 발생하
n 팩토리얼은 n!로 표현하며 1부터 n까지 정수를 곱하는 연산이다.예) 5! => 1 x 2 x 3 x 4 x 5사물의 순서를 정할 때 얼마나 많은 방법이 있는지, 어떤 것들을 조합할 때 얼마나 다양한 방법이 있는지 예 : n개의 물건을 배열하는 방법은 몇 개나