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--합병 정렬 전 ------------------ \n\n");
printf("배열원본 = ");
for(i=0; i<10; i++)
{
printf("%d ",Array[i]);
}
printf("\n\n");
mergeSort(Array,10);
return 0;
}
· 실행화면 선택정렬 (selecttion sort)
· 소스
· 실행화면
합병정렬 (merge sort)
· 소스
· 실행화면
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정렬 알고리즘을 사용하여도 무리가 없겠지만 데이터양이 상승에 있어서
조금씩 처리 속도의 차이를 가지고 있어 시스템 설계 시 시스템에 맞는 효율적인 시간 복잡도를
가지는 알고리즘을 사용해야 된다.
Ⅴ. 참고 문헌 및 사이트
· 이상진
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선택률(selectivity)
조건을 만족하는 투플수를 릴레이션의 전체 투플수로 나눈 값: 0과 1 사이의 값선택률에 따라 인덱스를 선택함. SQL 질의를 관계대수로 번역
13.2 외부 정렬 알고리즘
13.3 실렉트와 조인 연산을 위한 알고리즘
13.4
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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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import java.util.*;
public class MergeSort {
public static void main
(String[] args){
int[] array = new int[100];
Random rand = new Random();
for(int i = 0; i<array.length; i++){
array[i] = rand.nextInt(30);
}
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소스의 입력으로 들어가게 되었다. 제일 비슷한 블록의 값들이 출력 되었으며, 이는 앞서 출력한 결과와 같음을 볼 수 있다. 또한 DCT된 영상값을 보면 저주파 즉 왼쪽 위의 모서리부분의 값이 제일 큰 정보가 집중되어있음을 볼 수 있다. 이를
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정렬
<그림 12> 텍스트에서 단어를 강조하는 대표적 사례
<그림 13> 단락의 유형과 인덴트
<그림 14> 시각 정렬: 고아와 과부, 이니셜과 그래픽 요소의 시각 정렬
<그림 15> 시각 정렬: 구두점의 시각 정렬, 앰-대시와 앤-대시의 공간 처리
<그림
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1. 추진 배경 및 과정
3장 행정통합 추진으로 인한 예상 쟁점
1절 절차의 정당성
2절 유⦁무형적 장⦁단점 비교
3절 행정통합 외국 사례
4장 행정통합의 바람직한 추진방향 및 전략
5장 결론
♣ 참고문헌 및 사이트
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-한국가스공사와 KT&G를 중심으로, 2009
홈페이지
1) KT&G 홈페이지 http://www.ktng.com
2) 도이치 반 홈페이지 http://www.deutschebahn.com I. 서론 3
1. 연구의 배경과 필요성 3
2. 연구 문제와 연구의 목적 3
3. 연구 범위 3
4. 연구 방법 3
II. 이론적
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사이에 인지도 제고광 고수익성이 없는 곳
정리한층 더 집중적 유통
체계집중적 유통체계선택적 유통체계유 통 Ⅰ. 회사개요
1. 회사 연혁
Ⅱ. 사업계획
1. 제품
1-1. 제품개요
2. 제품
Ⅲ. 재무 분석
1. 투자소요자금
Ⅳ.
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