자료구조와 알고리즘

내가 이해한대로 작성하는 해시 개념자료구조를 잘 선택하면 사용되는 메모리를 최소화 할수 있으며 공간적으로 효율성을 확보할 수 있다해시 함수 또는 해시 알고리즘은 임의의 데이터(key)를 고정된 길이의 데이터(hash value)로 매핑하는 함수이다해시 함수는 입력 값에

문자열(str) "this is string"글자들의 나열리스트(list) 5,9,2,7여러개의 데이터를 대괄호로 묶은것사전(dict) {'a' : b, 'bc' : 4}키와 벨류를 쌍으로 가지는 데이터 타입데이터타입 뿐만으로는 해결할 수 없는, 어려운, 효율성이 떨어

배열원소들을 순서대로 늘어놓은것 (파이썬 list)(주로 인덱스는 0부터 시작)파이썬 list의 특징여러 타입의 데이터라도 배열을 만들 수 있다각 원소의 길이가 같지 않아도 된다리스트 연산1\. 원소 덧붙이기 : list.append(원소)리스트의 끝에 원소를 추가원소

python 리스트의 정렬(1) sorted(list)파이썬 내장함수 (Built-in function)정렬된 새로운 리스트를 얻어냄(2)list.sort()리스트의 매서드 (method)해당 리스트를 정렬함정렬의 순서를 반대로 (내림차순 정렬 reverse = Tru

파이썬의 리스트를 조작하는 함수의 시간복잡도

재귀 함수하나의 함수에서 자신을 다시 호출하여 작업을 수행하는것 생각보다 많은 종류의 문제가 재귀적으로 해결가능재귀 함수의 간단한 예 - 자연수의 합 구하기1부터 n까지 모든 자연수의 합을 구하시오재귀 함수에서는 종결 조건이 중요하다(종결조건 설정오류시 무한루프에 빠질

재귀 알고리즘 (Recursive Algorithms) 응용 5.재귀 알고리즘 응용 재귀 알고리즘 응용의 예 - 조합의 수 계산 n개의 서로 다른 원소에서 m개를 택하는 경우의 수 $\begin{pmatrix}n\\m\\ \end{pmatrix}$ = $\fra

알고리즘의 복잡도 시간 복잡도 문제의 크기와 이를 해결하는 데 걸리는 시간 사이의 관계 공간 복잡도 문제의 크기와 이를 해결하는 데 걸리는 메모리 공간 사이의 관계 평균 시간 복잡도 임의의 입력 패턴을 가정했을 때 소요되는 시간의 평균 최악 시간 복잡도 가장 긴