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[C언어 알고리즘] 7.2 SJF(Shortest Job First) 알고리즘여러 개의 작업을 하나의 CPU에서 수행하는 순서를 결정하는 스케쥴링 알고리즘은 여러가지 방법이 있습니다. 그 중에서 작업을 수행 요청하고 실제 수행이 끝날 때까지 대기하는 평균 시간을 최소로 하는 알고리즘은 SJF(Shortest Job First)알고리즘입니다. SJF 알고리즘은 작업량이 작은 작업을 먼저 수행하는 알고리즘입니다. 동시에 n개의 작업을 수행 요청이 왔다가 가정합시다. n번째 수행할 작업의 길이를 An이라고 한다면 모든 작업을 수행하는데 걸리는 비용은 다음과 같습니다. A1 + (A1 + A2) + (A1 + A2 + A3) + ... + (A1+A2+A3+...+An) = nA1 + (n-1)A2 + (n-2..

[C언어 알고리즘] 4.3.1 병합 정렬 알고리즘 성능 분석병합 정렬 알고리즘 성능을 분석해 보아요. 병합 정렬(base:배열의 시작 주소, n: 원소 개수, compare:비교 논리) ah:= n/2 bh:= n - ah; 조건(n이 1보다 작거나 같으면) 종료 병합정렬(base,ah,compare) 병합접열(base+ah,bh,compare) tbase에 동적 메모리 할당(원소크기*원소개수) 메모리 복사(tbase,base) ai:=0 bi:=ah i:=0 반복(ai가 ah보다 작으면서 bi가 n보다 작다) 조건(tbase[ai]가 tbase[bi]보다 작거나 같으면 base[i] := base[ai] ai:= ai+1 아니면 base[i]:= base[bi] bi:= bi+1 i:=i+1 반복(ai..

[C언어 알고리즘] 3.5.2 힙 정렬 알고리즘 성능 분석 이번에는 힙 정렬 알고리즘의 수행 속도를 계산해 보기로 해요. 힙 정렬(base:배열의 시작 주소, n: 원소 개수, compare:비교 논리) 초기 힙 구성 루트와 맨 마지막 자손 교환 n을 1 감소 반복(n: n->1) 힙 구성 루트와 맨 마지막 자손 교환 n을 1 감소 힙 정렬 알고리즘 수행 속도는 초기 힙 구성과 힙 구성을 n-1번 수행하는 비용의 합입니다. 수행 속도 = 초기 힙 구성 속도 + 힙 구성 속도 * (n-1) 초기 힙 구성(base:배열의 시작 주소, n: 원소 개수, compare:비교 논리) 반복(i:1->n) j:=1 반복(j>0) pa:=PARENT(j) 조건: compare(base[j], base[pa])이 0보다..

[C언어 알고리즘] 3.3.1 퀵 정렬 알고리즘 성능 분석 퀵 정렬 알고리즘 성능을 분석합시다. 퀵 정렬(base:컬렉션,n: 원소 개수, compare:비교 논리) 조건(n

[C언어 알고리즘] 3.2.1 하노이 타워 알고리즘 성능 분석 하노이 타워 알고리즘 성능을 분석합시다. n 개 돌을 옮기는 데 걸리는 수행 시간을 T(n)이라고 합시다. 하노이 타워 알고리즘의 수행 시간 T(n)은 T(n-1) 2번과 Move 1번으로 진행합니다. T(n) = 2*T(n-1) + 1 = 2 *T(n-2) + 2 +1 = 2^2*T(n-3) +4+2+1 = ... = 2^n -1 따라서 하노이 타워 알고리즘 수행 시간은 O(2^n)이라고 말할 수 있습니다. [그림 3.2] 하노이 타워 알고리즘

[C언어 알고리즘] 2.5.1 삽입 정렬 알고리즘 성능 분석 삽입 정렬 알고리즘 성능을 분석합시다. 삽입 정렬(base:컬렉션, n:원소 개수, compare:비교 논리) 반복(i:=1; i0 ; j:=j-1) 조건(compare (base [j-1], base [j]) < 0) temp: = base [j-1] base[j-1] = base [j] base[j] = temp 아니면 루프 탈출 n 개의 원소인 배열을 정렬할 때 비교에 걸리는 수행 시간을 T'(n)이라고 합시다. 삽입 정렬의 내부 반복문에서 비교에 걸리는 시간을 S(n)이라고 하면 S(n) = n-1입니다. T'(n)은 다음과 같습니다. T'(n) = S(2) + S(3) + ... + S(n) = 1 + 2 + 3 + ... +(n-1)..

[C언어 알고리즘] 2.4.1 선택 정렬 알고리즘 성능 분석 선택 정렬 알고리즘 성능을 분석합시다. 선택 정렬(base:컬렉션,n:원소 개수,compare:비교 논리) 반복(i:=n; i>1 ; i:= i-1) 반복(max=0,j:=1; j

[C언어 알고리즘] 2.3.1 버블 정렬 알고리즘 성능 분석 버블 정렬 알고리즘 성능을 분석합시다. 버블 정렬(base:배열의 시작 주소, n: 원소 개수, compare:비교 논리) 반복(i:=n; i>1 ; i:= i-1) 반복(j:=1; j 0) 교환(base[j-1],base[j]) n 개의 원소인 배열을 정렬할 때 비교에 걸리는 수행 시간을 T'(n)이라고 합시다. 버블 정렬의 내부 반복문에서 비교에 걸리는 시간을 S(n)이라고 하면 S(n)=n-1입니다. 따라서 T'(n)은 다음과 같습니다. T'(n) = S(n) + S(n-1) + ... + S(2) = (n-1) + (n-2) + (n-3) + ... + 3 + 2 + 1 따라서 버블 정렬의 비교에 걸리는 시간은 O(n^2)이라고 말할 수..

[C언어 알고리즘] 2.2.1 순차 정렬 알고리즘 성능 분석이번에는 순차 정렬 알고리즘의 타당성 및 수행 속도를 계산해 보기로 해요. 순차 정렬(base:배열의 시작 주소, n: 원소 개수, compare:비교 논리) 반복(i:=0->n) 반복(j:=i+1->n) 조건(compare(base[i], base[j]) > 0) 교환(base[i],base[j]) 순차 정렬의 내부 반복문은 j값이 i+1에서 n까지 변하죠. 그리고 i번째와 j번째 요소와 비교하여 i번째 원소가 크면 교환하기 때문에 i번째에서 j번째 원소 중에 제일 작은 값은 언제나 i번째에 존재합니다. 따라서 내부 반복문을 수행하면 i에서 마지막 원소 중에 제일 작은 값이 i번째에 배치함을 알 수 있어요. 외부 반복문은 i값이 0에서 n까지 ..

[C언어 알고리즘] 1. 2 알고리즘의 평가와 접근적 표기같은 문제를 해결하는 알고리즘은 여러 개가 있을 수 있죠. 전산에서 알고리즘을 평가하는 방법은 여러가지가 있어요. 그 중에서 수행 속도를 평가하거나 메모리 효율을 평가하는 점근식 방법을 많이 사용하죠. 점근적 표기에서는 n개의 자료가 있을 때 알고리즘 수행 시간(혹은 메모리 사용)이 n과 어떠한 상관관계가 있는지 표현하는 방법입니다. 예를 들어 어떠한 알고리즘이 n개의 자료가 있을 때 수행 시간 T(n)= 3n+27이라고 가정할게요. 만약 n이 충분히 큰 수라면 가장 높은 차수의 항이 결과에 가장 큰 영향을 주겠죠. 점근식 표기에서는 가장 높은 차수의 항을 제외한 나머지 차수의 항은 버리고 계산해요. 그리고 상수도 생략하여 평가합니다. 따라서 T(..