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자료에 있는 BFS의 의사코드를 C++코드로 바꾼 것이다. BFS의 진행 과정은
우선 모두 vertex의 색깔이 흰색(코드에서는 '0')이었던 상태에서 Starting Point의
값인 S의 color만 회색(코드에서는 '1')으로 바꾼다. 그리고 무한대를 대신해 '99'의 값을
집어
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BFS, 9.Exit]choice? 1 BST1
Enter the number(s) to be inserted to BST1: 30 50 10 80 5 40 20 100
choice? M
[Menu: 1.Insert, 2.Delete, 3.Pre, 4.In, 5.Post, 6.Level, 7.DFS, 8.BFS, 9.Exit]choice? I BST1
Enter the number(s) to be inserted to BST1: 1
choice? N BST1
1 5 10 20 30 40 50 80 100
choice? f BST1
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BFS(Breadth First Search)에서는 큐를 사용하여 레벨 탐색을 진행한다. 이러한 활용은 프로그래밍과 컴퓨터 과학 분야의 기본적인 개념으로 자리 잡았다. 결론적으로 큐와 스택은 특정한 데이터 구조적 요구에 맞춰 설계된 자료구조이며, 각각의 특
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bfs(int v){
int w;
visit_mark[v] = TRUE;
add_queue(v);
while(큐가 비어 있지 않음){ //큐에 노드 유무에 따름
v=delete_queue() //큐의 노드 하나 빼옴
printf("%d\n", v);
while(v에 인접한 모든 노드를 검사 검사당한 노드는 w)
if(!visit_mark[w]){
add_queue(w);
visit_mark[v] = TRUE;
}
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구조, 큐의 첫 정점을 보고 그 정점에 인접한 정점들 탐색
새롭게 발견되는 정점 enqueue, 모든 인접 정점 탐색 끝나면 첫 정점 dequeue
단점 : 많은 기억 공간 필요 1.배경
2.해결방안
3.자료구조 선택
4.알고리즘 선택
5.기대효과
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BFS : Breadth First Search)
: 무방향성 그래프에서 어떤 정점을 검색하고 그 정점에 인접한 모든 정점들을
검색한 후 이 정점에 인접한 모든 정점들을 검색하는 방법으로 Queue를 이용
3.2.4 가중치 그래프
Kruscal 알고리즘 : 네트워크 G의 모든 연결선
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BFS, Breadth first Search)
- 주어진 정점 v를 출발점으로 하여 이를 방문
- v에 인접한 정점 w들을 먼저 모두 방문하고 그 다음으로 w에 인접하고
아직 방문하지 않은 정점들을 모두 방문
- 이 과정을 반복하여 더 이상 방문할 노드가 없을 때까지 계속
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구조이다.
* m-원 트리 구조는 키 값의 일부분이 동일한 문자열이나 숫자로 구성된 자료를 표현하는데 효율적이다.
* 균형 트리는 실제 레코드까지의 탐색 길이가 동일하게 색인부를 완전 균형 트리로 구성한다.
(2) 인덱스 방법 : 정적(Static
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순차 자료구조와 연결 자료구조의 각각의 특성과 장단점을 분석하였으며 이들의 적절한 활용 방안을 알아보았습니다. 필자의 관점에서 볼 때, 자료구조의 선택은 해당 데이터의 특성과 요구되는 처리 방식을 이해하는 것에서 시작해야 합니
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자료구조로서, 그들의 삽입 및 삭제 연산 방법은 그 구조의 특성을 반영하고 있다. 일상 생활에서 접시 더미나 대기열, 컴퓨터 공학에서 함수 호출 관리, 웹 브라우저의 뒤로 가기 기능, 프린터 작업 관리 및 네트워크 트래픽 관리 등 다양한
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