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Tree : Binary Search * 자료구조
- Double Linked List
- Heap (Min & Max)
- Stack (Sequential)
- Stack (Linked List)
- Queue (Sequential)
- Queue (Linked List)
* 알고리즘
- Hash
- Sort : Bubble
- Sort : Heap
- Sort : Insertion
- Sort : Merge
- Sort : Quick
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정의
⋇Greedy algorithm이란?
Huffman 부호화
Huffman 압축기법
허프만코드 생성 방법
Huffman(C) 의사 코드
■ 초기 코드의 Binary Tree 표현
■ 허프만코드 산출을 위한 이진트리
■ 허프만 알고리즘의 수행시간 분석
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알고리즘은 선점형이다. 시간 할당량이 너무 크다면 RR스케줄링은 선입 선처리 정책으로 퇴보한다. 또한 시간 할당량이 너무 작다면 문맥교환시간이 많아지게 되어 효율이 떨어진다.
4. 최단 작업 우선(Shortest-Job-First, SJF), 다단계 큐(Multilevel Q
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알고리즘)등을 결정한다.(최종적으로 hash함수
와 Binary Search Tree를 사용하기로 결정)
◉ 일차적으로 단일 검색어 기반 검색엔진을 설계
- 검색하기에 최적인 hash function과 Binarty Search Tree를 이용하여 검색어 기반의 검색엔진
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0) return true;
else loc = loc.right;
}
}
return false;
}
5. 2-3-Tree의 삽입
2-3-Tree의 삽입은 이진 검색 트리와 마찬가지인 항상 단말 노드에서 이루어진다는 것을 염두하고 과정을 생각해 보자.
0. 먼저 키 값이 삽입 될 단말 노드를 찾는다.
① 이 노드가 2-
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트리거가
//균형을 맞추고 새로운 서브트리가 됨
else if(a=f.left) then f.left <- b;
else if (a=f.right) then f.right <- b;
}//if(unbalanced = true)
return trus;
} //if (found=false)
return false;
end insertAVL()
}//왼쪽 불균형
} 1. AVL-Tree 란?
2. AVL-Tree가 나온 배경
3. AVL-T
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b-tree 알고리즘을 구현.
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2-3-4 트리
▣ 개요:
Tree를 이용하는 binary search는 complete binary 트리의 경우 O(nlog n) 이라는 실용적인 탐색시간을 보장한다. 하지만 실제 세계에서는 데이터의 입력이 항상 complete binary tree를 만드는 것을 보장해 주지는 않는다. 따라서 최악의
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struct { // 간선리스트
EdgePosition* first;
EdgePosition* last;
}EdgeList;
typedef struct incidentEdge{ // 정점내 귀착간선들의 위치를 저장하기 위한 구조체
struct incidentEdge* next;
struct edge* e;
}IncidentEdge; #8 - Baruvka 알고리즘(무방향그래프).c 7.50KB
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알고리즘은 모든 지점들이 T에 추가될 때 끝나게 된다. 그리고 각 지점 x 와 연관된 L(x)값은 소스 s로부터 목적지 n까지 가는 최소 Cost 경로이다. 덧 붙여 말하자면 T는 어떤 Spanning Tree이고 s로부터 각 지점까지 가는 경로에서 최소값을 가지는
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