제익

11. 그리디 알고리즘(Greedy algorithm)그리디 알고리즘 이란?현재 가능한 최선의 선택으로 문제를 해결하는 접근 방식여러 경우 중 결정의 순간이 올 때마다 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 것-> 최종적으로 봤을 대 최적의 결과를 낼 수 있다는 보장이 없음e.g.) 그리디 알고리즘을 통한 최대값 찾기 예시근노드(20)에서 시작해서 길을 찾을 때 최대값이 되는 경우를 찾을때: 그리디 알고리즘에 의하면 2, 3 중 3을 선택하게 됨: 즉, 20 -> 3 -> 1 = 24가 나옴그러나 최적의 수는 20 -> 2 -> 10 = 32[ 장점 ]계산 속도는 굉장히 빠르기 때문에 실용적임[ 단점 ]최적의 수를 구한다는 보장이 없음

10. 이진 탐색(Binary Search)이미지 출처 : https://velog.io/@blueshj610/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EC%9D%B4%EC%A7%84-%ED%83%90%EC%83%89Binary-Search이진탐색이란?정렬된 배열(무조건)에서 요소의 위치를 찾는 검색 알고리즘 e.g.) 이진탐색 예시(데이터 4 탐색하기)각 데이터 값이 [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 인 배열중간 요소 탐색 (3+9) / 2 = 6원하는 값이 6 이하이므로 그 미만 범위의 중간 값 탐색 (3+5) / 2 = 4반복[ 장점 ]검색 속도가 빠름(최선 O(1), 평균, 최악 O(log n) )대량의 데이터를 다룰 때 유리[ 단점 ]반드시 정렬이 되어 있어야하는..

9. 선형 탐색(Linear Search)이미지 출처 : https://sustainable-dev.tistory.com/34선형 탐색이란?한쪽 끝에서 시작하여 원하는 요소를 찾을 때까지모든 요소를 확인하는 순차 검색 알고리즘.(가장 간단한 검색 알고리즘)e.g.) 선형검색 예시(데이터 1 탐색하기)각 데이터 값이 [2, 4, 0, 1, 9] 인 배열0번 인덱스부터 탐색하며 1인값 찾기데이터 값이 1인 경우 완료찾는 데이터 없을 경우 -1 반환[ 장점 ]구현이 굉장히 쉬움정렬이 필요없음[ 단점 ]배열의 길이가 길수록 시간 복잡도 증가

2. 선택 정렬(selection sort) 이미지 출처:Marco Polo at wikipedia.org, originally uploaded at en.wikipedia.org with same filename (log), https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=6503932 선택정렬이란?가장 작은 데이터를 찾아 가장 앞으로 교환하는 방식 e.g.) 오름차순 선택 정렬 1. 첫번째 인덱스부터 마지막 인덱스 사이에서 가장 작은 값을 찾아 맨앞으로 보냄. 2. 두번째 인덱스부터 마지막 인덱스 사이에서 가장 작은 값을 찾아 두번째로 보냄. ... 반복[ 장점 ] - 버블정렬과 마찬가지로 메모리 소비가 작음 [ 단점 ]- 버블정렬과 마찬가지로 시간 소비가 비효율..