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시간복잡도7

힙 정렬 (Heap Sort) 총 정리 - 개념, 원리, 동작 예시, 시간 복잡도, C언어, Java, Python 예시코드, 주의점, 장단점 1. 힙 정렬이란?힙 정렬은 힙(Heap) 자료구조를 기반으로 한 정렬 알고리즘으로, 완전 이진 트리를 활용합니다. 힙은 최대 힙(Max Heap) 또는 최소 힙(Min Heap)으로 구성되며, 힙 정렬은 최대 힙을 사용하여 배열을 정렬합니다.  2. 원리주어진 배열을 최대 힙(Max Heap)으로 변환합니다.힙의 루트(최댓값)를 배열의 끝으로 이동하고, 힙 크기를 줄인 뒤 나머지 힙을 다시 최대 힙으로 조정합니다.위 과정을 반복하여 정렬을 완료합니다.  3. 동작 예시 (구체적인 설명) 정렬할 배열: [4, 10, 3, 5, 1]최대 힙 생성:초기 배열: [4, 10, 3, 5, 1]최대 힙 변환: [10, 5, 3, 4, 1]루트 요소를 정렬:루트 10을 배열 끝으로 이동: [1, 5, 3, 4, 1.. 2025. 1. 2.
메모이제이션(Memoization) 적용을 통한 성능 개선 (1) - 브루트포스 프로그래밍 문제를 해결하는 데 있어 브루트포스(완전 탐색)는 간단하면서도 강력한 접근 방식입니다. 하지만 입력 크기가 커지면 성능 문제가 발생하기 마련입니다. 이를 해결하기 위해 메모이제이션(Memoization)이라는 기술을 적용하면 효율성을 극대화할 수 있습니다. 이번 글에서는 브루트포스와 메모이제이션의 차이를 살펴보고, C언어, Java, Python으로 각각 메모이제이션을 적용한 예제를 통해 메모이제이션의 강력함을 확인하겠습니다. 1. 브루트포스와 메모이제이션이란?브루트포스(완전 탐색)가능한 모든 경우를 탐색하며 답을 찾는 방식입니다.단순하지만, 경우의 수가 많아지면 계산량이 폭발적으로 증가합니다.메모이제이션한 번 계산한 결과를 저장해둠으로써 동일한 계산을 반복하지 않도록 하는 기법입니다.중복 계.. 2024. 12. 21.
시간 복잡도 계산 완벽 가이드 (코딩테스트, 알고리즘 문제 시간복잡도 계산법, 계산 팁) 코딩테스트를 준비하거나 문제를 풀 때, 알고리즘의 시간 복잡도를 이해하고 계산하는 건 정말 중요합니다. 오늘은 시간 복잡도가 뭔지, 어떻게 계산하는지, 실제 예제 문제와 계산 팁까지 모두 정리해보겠습니다. 이걸 잘 익히면 문제를 푸는 데 훨씬 큰 도움이 될 것입니다.1. 시간 복잡도란?시간 복잡도(Time Complexity)는 알고리즘이 실행되는 데 필요한 시간의 증가율을 나타내는 지표입니다. 입력 크기(n)가 커질수록 알고리즘이 얼마나 효율적으로 동작하는지를 보여줍니다. 쉽게 말해, 입력 크기가 커질 때 실행 시간이 얼마나 늘어나는지를 파악하는 겁니다. 2. 대표적인 시간 복잡도 표기법시간 복잡도는 보통 빅오 표기법(Big-O Notation)으로 표현합니다. 아래 표에 주요 시간 복잡도와 그 특징들.. 2024. 12. 20.
버킷(Bucket) 알고리즘 - 코딩테스트에서 시간을 단축하는 비법(시간복잡도, C언어,Java,Python 예시코드) 코딩테스트 문제를 풀 때, 효율적인 자료구조와 알고리즘을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 오늘은 버킷 알고리즘에 대해 알아보고, 이를 활용하여 문제를 빠르게 해결하는 방법을 공유드리겠습니다. 버킷 알고리즘의 개념, 동작 원리, 시간 복잡도, 장단점, 그리고 대표적인 문제와 코드 예제를 살펴보겠습니다.1. 버킷 알고리즘이란?버킷 알고리즘(Bucket Algorithm)은 데이터를 일정한 범위로 나누어 처리하는 방식입니다. 데이터를 미리 분할하여 필요한 범위 내에서만 계산하거나 검색하도록 최적화된 방법으로, 흔히 범위 쿼리 문제나 데이터 그룹화 문제에서 사용됩니다. 2. 동작 원리 버킷 생성: 데이터를 일정한 크기의 범위로 나눕니다. 이 범위를 버킷이라고 합니다.데이터 분배: 각 데이터를 해당하는 버킷에 삽.. 2024. 12. 20.
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