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알고리즘 한국어 위키백과: 선택 정렬, 삽입 정렬 Gyoogle. 서론 1. 정렬 알고리즘의 개념과 중요성 본론 1. 선택정렬(Selection Sort) 2. 삽입정렬(Insertion Sort) 3. 선택정렬 vs 삽입정렬: 활용도 비교 4. 선택정렬 vs 삽입정렬: 활용도 예시 1)
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n); MergeSort(d, n); delete d; } 배열의 크기에 따른 삽입정렬, 힙정렬, 합병정렬의 비교 횟수. 배열을 랜덤으로 생성하여 세 가지 정렬 방법으로 정렬하였을 경우 각각의 방법에서 나타나는 비교 횟수를 분석해주는 프로그램.
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  • 등록일 2007.07.13
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알고리즘을 더 명확히 표현할 수 있다. 두 함수의 실행 시간 비교를 통해 FIB1함수는 n이 작은 경우를 제외하고 기다릴 수 없는 만큼의 시간이 걸린다는 사실을 알았고 반면에 FIB2함수가 사용하는 알고리즘은 n번째 피보나찌 항을 거의 즉석에
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  • 등록일 2006.05.02
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#include <iostream> #include <ctime> using namespace std; #define NUMOFENTRIES 100000 #define PRINTINTERVAL 10000 typedef int keytype; typedef int index; void bubbleSort(int n, keytype S[]) { index i, j; keytype T; for (i = n - 1; i >= 1; i--) for (j = 1; j &l
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비교해보면 같음을 알수 있다.(프로그램이 제대로 구현되었음을 의미) Floyd 알고리즘의 테스트1과도 결과가 같음을 알 수 있다. ▶테스트2 (파일명:dijkstra2.dat) ▶실행결과2 =>설명 ③번의 최단경로 거리( 0 6 7 3 7 9 )와 ④번의 각 정점에 대한 (
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논문 8건

1. PEG알고리즘과 IPEG 알고리즘 비교 LDPC codes의 문제점인 High SNR에서 Error floor가 발생한다는 점이 PEG알고리즘으로 생성한 부호에서도 발생하였다. 그리고 Hua Xia가 제안한 IPEG알고리즘을 통하여 High SNR에서 PEG알고리즘에서 발생하는 Error floor를
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  • 발행일 2009.12.01
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2.2.2.4 차량정보 입력 알고리즘 2.2.2.5 차량정보 삭제와 재정렬 알고리즘 2.2.2.6 실시간 요금 계산 알고리즘 2.2.2.7 만차 처리 알고리즘 2.2.2.8 이전 버전 주차장 시스템과의 비교 3. 결론 및 토의 3.1 개선사항 3.2 소감
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알고리즘 1) ADMS 알고리즘 2) 과부하 제어 3) 알고리즘 과정 4) 관련연구와 비교 Ⅲ 멀티미디어를 위한 네트워크 구조 1. 기존의 네트워크 구조 2. 개선된 네트워크 구조 Ⅳ 분할 네트워크의 효율성 실험 및 분
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  • 발행일 2009.06.21
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알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (2013. 7) pp.643-646 1226-7961 1. 서론 2. 문헌연구 2.1 종전연구 2.1.1 트리 2.1.2 의사결정트리 2.1.3 가지치기 2.1.4 군집화 2.2 분류방법
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  • 발행일 2015.11.17
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비교하고 제일 비슷한 좌표를 찾는 알고리즘을 잘 몰라서 For문을 많이 이용해서 구 현하게 되었다. 그래서 프로그램이 길어지게 되었다. 또한 지그재그 스캔을 어떻게 구현 할 것인 지 많이 생각해 보았다. 과제를 끝으로 한 학기동안 열심히
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  • 발행일 2011.05.30
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취업자료 25건

비교한 후, 기존의 방식보다 훨씬 빠르고 효율적인 데이터 처리 알고리즘을 설계하여 이를 구현했습니다. 이 과정에서 많은 시간과 노력을 투자했지만, 결과적으로 처리 속도는 약 30% 향상되었고, 정확도 또한 크게 개선되었습니다. 제 노력
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알고리즘을 구현하거나 기존 알고리즘을 변형하여 성능을 비교합니다. - 실험 및 시뮬레이션 시나리오 기반의 데이터셋을 구성하고, 다양한 변수 조작을 통해 제안 모델의 효율성, 정확도, 확장성 등을 분석합니다. 실험 결과는 그래프 및 수
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  • 직종구분 기타
비교 분석합니다. 그 후 XGBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, SVM 등의 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 고객 이탈 예측 정확도를 비교하고 최적의 예측모형을 선정합니다. 모형 평가에는 Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC 등을 활용하며, 최종적으로
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  • 직종구분 기타
비교 분석한다. - 알고리즘 사회에서 인간 주체성의 위기 또는 재구성 가능성을 탐색한다. - 인간-기계 상호작용 시대의 새로운 철학적 인간상에 대한 개념화를 시도한다. ● 연구 방법 주요 철학자들의 기술철학 담론을 중심으로 이론적 분석
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  • 직종구분 기타
알고리즘과 기법을 실험하며 그 효과를 비교하고 최적화하는 능력을 키웠습니다. 이러한 경험들은 AI 기술을 실제 산업에 적용하는 데 필요한 중요한 기초가 되었으며, SK AX에서 제공하는 교육 과정은 저에게 AI 서비스 개발의 심화적인 부분
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  • 등록일 2025.06.18
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  • 직종구분 서비스, 기타 특수직
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