Podcast
Questions and Answers
알고리즘의 정의는 무엇입니까?
알고리즘의 정의는 무엇입니까?
재귀 알고리즘은 무엇입니까?
재귀 알고리즘은 무엇입니까?
위의 알고리즘-design-techniques 중 Dynamic Programming 알고리즘의 설계 기법은 무엇입니까?
위의 알고리즘-design-techniques 중 Dynamic Programming 알고리즘의 설계 기법은 무엇입니까?
시간 복잡도는 무엇을 측정합니까?
시간 복잡도는 무엇을 측정합니까?
Signup and view all the answers
큰 O 표기법은 무엇을 설명합니까?
큰 O 표기법은 무엇을 설명합니까?
Signup and view all the answers
Bubble Sort는 어떤 알고리즘입니까?
Bubble Sort는 어떤 알고리즘입니까?
Signup and view all the answers
이진 탐색은 어떤 알고리즘입니까?
이진 탐색은 어떤 알고리즘입니까?
Signup and view all the answers
그래프 알고리즘의 예로는 무엇이 있나요?
그래프 알고리즘의 예로는 무엇이 있나요?
Signup and view all the answers
Study Notes
Algorithms
Definition
- A set of instructions to solve a specific problem or perform a particular task
- Well-defined procedure that takes some input and produces a corresponding output
Types of Algorithms
- Recursive Algorithms: Solve a problem by breaking it down into smaller instances of the same problem
- Dynamic Programming Algorithms: Break down a complex problem into smaller sub-problems and solve each only once
- Greedy Algorithms: Make the optimal choice at each step, hoping to find the overall optimal solution
- Backtracking Algorithms: Find a solution by exploring all possible solutions and backtracking when a dead end is reached
- Divide and Conquer Algorithms: Break down a problem into smaller sub-problems, solve each, and combine the solutions
Algorithm Analysis
- Time Complexity: Measure of how long an algorithm takes to complete, usually measured in terms of the number of operations performed
- Space Complexity: Measure of how much memory an algorithm uses
- Big O Notation: Used to describe the time complexity of an algorithm, e.g. O(n), O(n^2), O(log n)
Algorithm Design Techniques
- Brute Force: Try all possible solutions and choose the best one
- Divide and Conquer: Break down a problem into smaller sub-problems and solve each recursively
- Dynamic Programming: Break down a problem into smaller sub-problems and solve each only once
- Greedy: Make the optimal choice at each step, hoping to find the overall optimal solution
Famous Algorithms
-
Sorting Algorithms:
- Bubble Sort
- Selection Sort
- Insertion Sort
- Merge Sort
- Quick Sort
-
Searching Algorithms:
- Linear Search
- Binary Search
-
Graph Algorithms:
- Breadth-First Search (BFS)
- Depth-First Search (DFS)
- Dijkstra's Algorithm
- Bellman-Ford Algorithm
알고리즘
定義
- 특정 문제를 해결하거나 특정 과업을 수행하는 일련의 지시
- 입력을 받아 대응하는 출력을 생산하는 잘 정의된 절차
알고리즘의 유형
- 재귀 알고리즘: 같은 문제의 작은 인스턴스로 문제를 해결
- 동적 계획 알고리즘: 복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누어 각 부분 문제를 한 번씩 해결
- 탐욕 알고리즘: 각 단계에서 최적의 선택을 하여 전체 최적의 해를 tìm색
- 백트래킹 알고리즘: 모든 가능한 해를 탐색하고 죽은 끝에 도달하면 되돌아감
- 분할 정복 알고리즘: 문제를 작은 부분 문제로 나누어 각 부분 문제를 해결하고 해를 결합
알고리즘 분석
- 시간 복잡도: 알고리즘이 완료하는 데 걸리는 시간, 通常 연산 횟수로 측정
- 공간 복잡도: 알고리즘이 사용하는 메모리 양
- -big O 표기법: 알고리즘의 시간 복잡도를 설명하는 데 사용, 예: O(n), O(n^2), O(log n)
알고리즘 설계 기법
- 브루트 포스: 모든 가능한 해를 시도하여 최적의 해를 찾는 기법
- 분할 정복: 문제를 작은 부분 문제로 나누어 각 부분 문제를 재귀적으로 해결
- 동적 계획: 문제를 작은 부분 문제로 나누어 각 부분 문제를 한 번씩 해결
- 탐욕: 각 단계에서 최적의 선택을 하여 전체 최적의 해를 찾는 기법
유명한 알고리즘
-
정렬 알고리즘:
- 버블 정렬
- 선택 정렬
- 삽입 정렬
- 병합 정렬
- 퀵 정렬
-
탐색 알고리즘:
- 선형 탐색
- 이진 탐색
-
그래프 알고리즘:
- 너비 우선 탐색 (BFS)
- 깊이 우선 탐색 (DFS)
- 디jkstra 알고리즘
- 벨만-포드 알고리즘
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
