알고리즘

알고리즘 수업때 union-find라는 알고리즘을 처음 알게되어 이렇게 글로 정리를 해보았다. UNION-FIND(합집합 찾기) union-find는 서로소 알고리즘이라고 불리기도 하는 대표적인 그래프 알고리즘이다.

탐색 알고리즘에는 순차탐색과 이진 탐색이 있다.보통 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 찾아야 할 때 사용하며, 리스트 내에 많은 데이터가 있어도 시간만 충분하다면 항상 원하는 데이터를 찾아낼 수 있다.이를 이용해 간단하게 코드로 나타내 본다면소스코드를 실행하면 입력한

분할정복법(divide & conqver ) 여러 알고리즘의 기본이 되는 해결방법으로, 기본적으로는 엄청나게 크고 방대한 문제를 조금씩 나눠가면서 용이하게 풀 수 있는 문제 단위로 나눈 다음 그것들을 다시 합쳐서 해결하자는 개념에서 출발하였다. -> 퀵 정렬, 병합정

분할정복법(divide & conqver )여러 알고리즘의 기본이 되는 해결방법으로, 기본적으로는 엄청나게 크고 방대한 문제를 조금씩 나눠가면서 용이하게 풀 수 있는 문제 단위로 나눈 다음 그것들을 다시 합쳐서 해결하자는 개념에서 출발했다.합병정렬하나의 리스트를 두 개

해싱은 어떤 요소의 키를 가지고, 요소가 있는 배열의 인덱스 값을 구하는 알고리즘리다.먼저, 구글에 "해싱" 이라고 겁색 해보면 아래에 있는 그림처럼 나온다.해싱은 해시함수로 만들어진 해시테이블의 인덱스를 반환해 주는데, 이때 선형 구조법이 사용된다.만약 0부터 6까지

앞에서 선형구조법으로 구현한 해싱을 알아보았다면 여기서는 선형구조법의 취약점을 보완한 이차조사법, 이중해싱법, 체인법을 알아보자!!: 이차 조사법은 선형구조법과는 다르게 충돌이 일어나면이런 식으로 인덱스를 결정한다.이 방법은 선형 조사법에서의 문제점인 군집화 현상을 크