개발일지

맵리듀스개요　지금까지 우리가 다룬 분할 정복은 주로 알고리즘 설계 패러다임으로 간주했다. 이번엔 이 방식을 일반 컴퓨팅 환경을 초월한 고성능 컴퓨터에 적용하는 방법에 대해 논의하려고 한다. 이러한 확장의 핵심에는 컴퓨터 클러스터(Cluster)라는 개념이 있다. 컴퓨팅 클러스터, 즉 복수의 컴퓨터를 네트워크로 연결하여 단일 시스템처럼 작동하게 하는 방식으로, 이를 통해 더 복잡하고 규모가 큰 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 　하지만, 단순히 컴퓨팅 리소스를 확장하는 것만으로 대규모 데이터 처리에 필요한 세밀함과 효율성을 보장하긴 어렵다. 이러한 관점에서 맵리듀스(MapReduce)는 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 프로그래밍 모델이다. 맵리듀스는 컴퓨팅 클러스터를 활용해 거대한 양의 데이터..

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..