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알고리즘 소개
제2장 분할정복 알고리즘
제3장 동적 프로그래밍 알고리즘
제4장 욕심쟁이 알고리즘
제5장 정렬 알고리즘
제6장 탐색 알고리즘
제7장 근사 알고리즘
제8장 해 탐색 알고리즘
* 각 장별 출제예상문제 제공 + 해설포함 *
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0부터 100사이의 값이어야함.
입력받은 학생들의 최종점수를 구함
최종점수를 구하는 식은 (mid+final)/2*0.9+report*0.2임
최종 점수의 내림차순을 구하기 위해서는 정렬이 필요하고
정렬을 위한 알고리즘은 별도의 함수로 구현할것!
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알고리즘 참조
1.6 유틸리티에 의한 정렬 합병
정렬합병 유틸리티(utility)
- 범용화일의 정렬합병을 지원
- 유틸리티의 기능
. 하나 또는 그 이상의 화일 정렬
. 둘 또는 그 이상의 화일 합병
. 둘 또는 그 이상의 화일 정렬과 합병
- 명세 내용
.정
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잘 작동했지만, 데이터가 증가하면서 느려지는 모습을 보며 프로그래밍의 현실을 실감하게 되었다. 알고리즘의 선택이 얼마나 중요한지, 그리고 문제에 따라 적절한 도구를 선택하는 것이 얼마나 결정적인지를 깨달았다. 또한 선택정렬을 통
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론
참고문헌
<< 함께 제공되는 참고자료 한글파일 >>
1. 동적 프로그래밍 방법.hwp
2. 분할정복법.hwp
3. 욕심쟁이 방법.hwp
4. 크루스칼 알고리즘이란.hwp
5. 플로이드 알고리즘(Floyd Algorithm).hwp
6. 합병 정렬(merge sort) 알고리즘의 개념.hwp
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알고리즘 (optimization algorithm)
의사 담금질 (simulated anneling)
유전자 알고리즘 (genetic algorithm) 제1장 알고리즘의 소개
1. 알고리즘의 정의와 표현
2. 알고리즘의 분석
3. 수학적 기초
4. 기본 자료구조
제2장 정렬과 선택
1. 기본 정렬 알고리
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알고리즘 (optimization algorithm)
의사 담금질 (simulated anneling)
유전자 알고리즘 (genetic algorithm) 제1장 알고리즘의 소개
1. 알고리즘의 정의와 표현
2. 알고리즘의 분석
3. 수학적 기초
4. 기본 자료구조
제2장 정렬과 선택
1. 기본 정렬 알고
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현이 간단하여 이해와 직관이 유용하지만, 대규모 데이터에 대해서는 다른 정렬 알고리즘에 비해 비효율적이다. 따라서, 일반적으로 데이터의 크기가 작고 대개 정렬된 상태에 가까운 경우에 적합한 알고리즘이라고 할 수 있다. Insertion Sort가
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정렬
O(n log n)
O(n log n)
O(n log n)
필요 없음
>>여기서 데이터 갯수가 5000개 일 때의 속도를 계산해보면...
버블, 선택, 삽입 : O( n^2 ) = 25000000
쉘 정렬 : O(n^1.2) = 약 27464
퀵정렬 : O(n log n) = 약 18495 1.버블소트 알고리즘
2.퀵소트 알고리즘
3
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유로 메모리 상황이 중요할 때는 퀵정렬이 선호될 수 있다. 각 정렬 알고리즘의 특성과 데이터의 성격에 따라 선택적으로 활용하는 것이 중요하다. 최적의 성능을 발휘하기 위해서는 알고리즘의 이론적 성능뿐만 아니라 실제 사용 사례를 고
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