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[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 퀵 정렬(Quick Sort) 알고리즘 퀵 정렬 알고리즘은 재귀적인 방법으로 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 퀵 정렬 알고리즘은 피벗 값을 선택하여 피벗 값보다 작은 값들은 왼쪽으로 보내고 큰 값들은 오른쪽으로 보낸 후에 이들 사이에 피벗을 위치시키는 원리를 이용합니다. 이후 피벗보다 작은 값들을 재귀 호출로 정렬하고 피벗보다 큰 값들도 재귀 호출로 정렬하는 방식입니다. 그런데 퀵 정렬은 어떠한 요소를 피벗으로 선택하냐에 따라 성능에 차이가 납니다. 만약 전체 요소의 중간 순위의 요소를 선택하면 재귀 호출에서 반씩 나누어 정렬을 하게 되어 좋은 성능을 발휘합니다. 하지만 가장 작은 값이나 가장 큰 값을 피벗으로 선택하면 최악의 성능을 발휘합니다. 여기에서는 맨 앞과 맨 뒤, 그..

[C언어 알고리즘] 3.2 하노이 타워 재귀 알고리즘 중에 하노이 타워가 있습니다. 하노이 타워 알고리즘은 n 개의 돌을 이동시키는 문제입니다. 세 개의 기둥이 있고 하나의 기둥에 n 개의 돌이 크기 순으로 있습니다. 한 번에 하나의 돌을 이동할 수 있고 작은 돌 위에 큰 돌이 올 수 없습니다. 이와 같은 규칙을 이용하여 n 개의 돌이 있는 기둥에서 다른 기둥으로 모든 돌을 옮기는 문제입니다. [그림 3.1] 하노이 타워 이 문제를 재귀적으로 해결하면 다음과 같은 방법으로 해결할 수 있습니다. 가정: n-1개의 돌을 옮길 수 있다. 가정에 의해 먼저 A에 있는 n-1개의 돌을 C를 이용하여 B로 옮깁니다. 규칙에 의해 1개의 돌을 A에서 C로 옮깁니다. 가정에 의해 B에 있는 n-1개의 돌을 A를 이용하..

[C언어 알고리즘] 2.5 삽입 정렬(Insertion Sort) 알고리즘이번에는 반복 알고리즘 중에 삽입 정렬 알고리즘을 알아봅시다. 삽입 정렬 알고리즘은 점진적으로 정렬 범위를 넓혀 나가는 방식으로 정렬하는 알고리즘입니다. 이를 위해 새로운 범위에 포함하는 마지막 원소를 앞으로 이동하면서 자신보다 작은 요소를 찾을 때까지 이동하면서 자리를 교환합니다. 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 예: 정렬 전: 10 9 2 11 19 1.1회전: 9 1..

4. 삽입 정렬(Insertion Sort) 알고리즘 이번에는 반복 알고리즘 중에 삽입 정렬 알고리즘을 알아봅시다. 삽입 정렬 알고리즘은 점진적으로 정렬 범위를 넓혀 나가는 방식으로 정렬하는 알고리즘입니다. 이를 위해 새로운 범위에 포함하는 마지막 원소를 앞으로 이동하면서 자신보다 작은 요소를 찾을 때까지 이동하면서 자리를 교환합니다. 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 예: 정렬 전: 10 9 2 11 19 1.1회전: 9 10 2 11 19 (..

2. 버블 정렬(Bubble Sort) 알고리즘이번에는 반복적인 방법으로 해결하는 버블 정렬 알고리즘을 살펴봅시다. 정렬 알고리즘은 배열의 자료를 원하는 순으로 배치하는 것을 말합니다. 이를 위해 입력 인자로 정렬할 자료들이 있는 배열의 시작 주소와 원소 개수, 비교 알고리즘을 전달합니다. 그리고 수행 후에는 배열 내의 자료들이 원하는 순서로 보관한 상태여야 합니다. 이 중에 버블 정렬은 앞에서부터 이웃하는 원소의 값을 비교하여 위치를 교환하는 것을 반복합니다. 이를 끝까지 수행하면 제일 큰 값이 맨 뒤에 위치합니다. 그리고 정렬할 개수를 1 줄인 후에 다시 반복합니다. 정렬할 원소의 개수가 1이면 모든 작업을 완료합니다. 버블 정렬(base:배열의 시작 주소, n: 원소 개수, compare:비교 논리..