개발일지

선형 시간 선택개요　선형 시간 선택(Linear time selection)은 데이터 관리의 효율성을 극대화하기 위해 컴퓨터 과학에서 도입된 알고리즘이다. 이 알고리즘은 평균적으로 선형 시간 복잡도 O(n)을 통해, 정렬되지 않은 데이터 집합에서 k번 째로 작거나 큰 요소를 신속하게 식별할 수 있다.대규모 데이터 셋에서 중요한 순위를 차지하는 값을 파악해야 하는 경우, 예를 들어 데이터의 중앙값을 추출하는 등의 상황에서, 선형 시간 선택 알고리즘이 매우 효율적이라 할 수 있다.특징　선형 시간 선택의 두드러진 특징 중 하나는 그 성능이다. 평균적인 시간 복잡도가 O(n)인 선형 시간 선택은 대량의 데이터를 처리하는 데 있어 매우 효율적이다. 또한, 이 알고리즘은 전체 데이터 집합을 미리 정렬할 필요가 없이..

퀵 정렬개요　퀵(quick) 정렬은 주요한 연산의 평균 실행 시간을 최적화하는 것을 목표로 삼는 정렬 방법이다. 병렬 정합이 큰 규모의 데이터 세트에 대한 정렬에 초점을 맞춘 것과는 대조적으로, 퀵 정렬은 분할 정복 전략을 통해 입력 배열을 작은 서브 배열로 분해하고, 각각의 서브 배열을 독립적으로 정렬한 다음, 이들을 다시 결합하여 전체적으로 정렬된 배열을 생성하는 방식을 사용한다. 이러한 접근법에서 퀵 정렬의 핵심 연산은 바로 분할이다.본문　퀵 정렬은 다음과 같은 단계로 수행된다.분할(Divide): 배열에서 특정 원소를 피벗으로 선택하고, 이를 기준으로 입력 배열을 두 개의 부분 배열로 나눈다.정복(Conquer): 피벗을 제외한 두 부분을 재귀적으로 퀵 정렬한다.결합(Combine): 재귀적으로 ..

분할 정복개요　분할 정복(divide-and-conquer)은 복잡하고 해결하기 어려운 문제를 작은 부분 문제로 나눠서 해결하는 방법론이다. 이 접근법의 핵심은 큰 문제를 둘 이상의 하위 문제로 분할하고, 이러한 각각의 하위 문제를 독립적으로 해결한 후, 그 결과를 결합하여 원래 문제의 해법을 도출하는 것이다. 이 기법은 복잡한 문제를 간소화함으로써 알고리즘의 효율성을 증대시키는 데에 중요한 역할을 한다. 　주어진 문제를 분할 정복 방식으로 해결하려면 다음과 같은 세 단계가 필요하다.분할(divide): 주어진 문제를 동일한 방식으로 해결할 수 있는 여러 서브 문제로 나눔정복(conquer): 각 서브 문제에 대한 해답을 구함결합(combine): 각 서브 문제의 해답을 결합하여 전체 문제에 대한 해답을..

알고리즘 및 이진 탐색알고리즘　알고리즘(Algorithm)이란 주어진 문제를 해결하기 위한 일련의 명령들의 순서와 절차를 의미한다. 다시 말해, 문제를 정의하는 데 필요한 입력을 받아, 일련의 변환 과정을 거쳐 결과를 출력한다는 점에서 함수와 유사한 개념이다. 이러한 알고리즘은 문제를 효율적으로 해결하기 위해 설계되며, 이를 위해 다양한 최적화 기법이 사용된다. 　알고리즘의 효율성은 해당 알고리즘의 동작과 수행에 필요한 명령 수에 따라 결정된다. 예를 들어 소수를 판별하는 알고리즘을 짰다고 가정하자.  // 소수 판별 알고리즘1bool isPrime1(int n){ for (int i = 2; i 　두 개의 소수 판별 알고리즘 중 어떤 게 효율적일까? 먼저 첫 번째 함수는 2부터 n까지 모든 수를 ..