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14. 레드 블랙 트리와 B트리를 작업 시간 측면에서 비교하라. 각각 상대방에 비해 시간이 더 드는 부분과 덜 드는 부분에 초점을 맞추어 비교하라
임의의 노드에서 분기점을 찾을 때 걸리는 시간 : 레드블랙트리<B트리
(레드블랙트리:이진트
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1. 문제 이해
-허프만 코딩은 자료 압축의 가장 오래되고 기초적인 방법중의 하나이며 최소 중복 코딩에 기반 한 알고리즘을 사용 한다 최소 중복 코딩은 문자들이 자료 집합에서 얼마나 자주 발생하는지를 안다면 문자들의 비율에 따라 자
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간단하게 C로 짰습니다.
scanf로 받아서.. 검색키 받구.. 그걸로 검색하는....
검색 방법은 이원탐색 알고리즘을 사용하였다. 없음
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//kruskal algorithm을 이용한 최소 비용 신장 트리 출력
//파일입력 :
// 첫번째 줄 - 총 노드 개수
// 두번째 줄 - 총 간선 개수
// 세번째 줄 부터 - " node node cost " 순으로 간선수만큼 입력
#include <stdio.h>
#include <stdlib
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main()
{
queens(0);
}
void queens(int i)
{
int j, k;
if(promising(i))
if(i == n - 1) {
for(k = 1; k < n; k++)
printf("%d ", col[k]);
printf("\n");
}
else
for(j = 1; j < n; j++) {
col[i + 1] = j;
queens(i + 1);
}
}
int promising(int i)
{
int k;
int switch1;
k = 1;
switch1 = 1;
while(k < i
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switch (*symbol)
{
case '(' : return lparen;
case ')' : return rparen;
case '+' : return plus;
case '-' : return minus;
case '/' : return divide;
case '*' : return times;
case '%' : return mod;
case ' ' : return eos;
default : return operand;
}
}
int eval(void)
{
precedence token;
char symbol;
int
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ption {//숫자가 아닌 변수연산을 위한 함수
String t = fIn.sval;
while (true) {
fIn.nextToken();
switch (fIn.ttype) {
case '+' : plus(t, Object_term());break;
case '-' : minus(t, Object_term());break;
case '<' :
String temp = "temp";
fIn.nextToken();
int a = (int)fIn.nval;
add(temp,1);
add_value(t
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void key_in(){
int end=1;
int in1;
char name[10];
while(end){
printf("1.삽입\t2.삭제\t3.출력\t4.exit\t: ");
scanf("%d",&in1);
switch(in1){
case 1:
printf("이름 : ");
scanf("%s",name);
insert_queue(name);
break;
case 2:
del_queue();
break;
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switch(key) { // 각 연산항들을 계산한다음 stack에 저장
case plus : stack2[*top2] = op1+op2;
data = `+`;
break;
case minus : stack2[*top2] = op1-op2;
data = `-`;
break;
case times : stack2[*top2] = op1*op2;
data = `*`;
break;
case divide : stack2[*top2] = op1/op2;
data =
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switch(Type)
{
case 'I': // time ++
{
scoreBoard[1][Team] += 20;
break;
}
case 'C':
{
scoreBoard[0][Team]++;
scor
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