알고리즘6 너비 우선 탐색(bfs) bfs 대해 알아보기 전에 그래프에 대한 기초가 필요하다. https://hongcode.tistory.com/32를 참고 하자. 너비 우선 탐색(bfs) BFS(Breadth First Search) 이름 뜻 그대로 임의의 정점에서 시작해서 인접한 정점을 먼저 탐색하는 방법으로, 시작 정점으로부터 가까운 정점을 먼저 방문하고 멀리 떨어져 있는 정점을 나중에 방문하는 순회 방법입니다. 장점 너비를 우선으로 탐색하기 때문에 답이 되는 경로가 여러 개인 경우에도 최단 경로임을 보장 최단 경로가 존재한다면, 어느 한 경로가 무한히 깊어진다 해도 최단 경로를 반드시 찾을 수 있다. 노드 수가 적고 깊이가 얕은 해가 존재할 때 유리하다. 단점 재귀 호출을 사용하는 DFS와 달리 큐를 이용해 다음에 탐색할 노드들을.. 2022. 3. 11. 깊이 우선 탐색(dfs) dfs 대해 알아보기 전에 그래프에 대한 기초가 필요하다. https://hongcode.tistory.com/32https://hongcode.tistory.com/32를 참고 하자. 깊이 우선 탐색(dfs) DFS(Depth First Search) 이름 뜻 그대로 루트 노드나 임의의 노드에서 시작하여 최대로 진입할 수 있는 깊이까지 탐색하고 다시 돌아와 다른 노드로 같은 방식으로 탐색하는 방법을 말한다. 장점 최선의 경우, 가장 빠른 알고리즘이다. 운이 좋게 항상 해에 도달하는 올바를 경로를 선택하다면, dfs가 최소 실행시간에 해를 찾는다. bfs에 비해 저장공간의 필요성이 적다. 백트레킹을 해야 하는 노드들만 저장해주면 된다. 단점 찾은 해가 최적이 아닐 가능성이 있다.(알고리즘은 항상 최악의경.. 2022. 3. 11. 분할정복(Divide and Conquer) 분할 정복 알고리즘은 말 그대로 분할하고 정복하는 알고리즘이다. 먼저 문제를 나눌 수 없을 때까지 나누어 각각을 풀고 다시 합병하여 문제의 답을 얻는다. 어떻게 푸는가? Divide : 문제가 분할이 가능한 경우 두 개 이상의 문제로 나눈다. (가장 중요!!!) Conquer : 나눠진 문제가 여전히 분할이 가능하면, 또 Divide를 수행하고, 그렇지 않으면 문제를 푼다. 문제의 크기를 최대로 줄이게 되면 바로 답을 구할 수준이 됨, 이게 재귀 함수를 이용해서 문제를 풀 때의 기저 사례와 같음, 그래서 분할 정복은 재귀 호출과 궁합이 잘 맞음 Combine : Conquer 한 문제들을 통합해서 원래 문제의 답을 얻는다. 위 그래프가 분할정복 알고리즘의 대략적인 모습이다. 가장 많이 볼 수 있는 문제인.. 2022. 3. 11. 탐욕적 기법(Greedy Algorithm) 탐욕적 기법(Greedy Algorithm)은 이름 그대로 항상 눈앞의 가장 큰 이익만을 좇는 방법입니다. 어떤 경우에 사용할까? 그리디 알고리즘으로 최적의 해를 구할 수 있는 문제는 많지는 않다. 하지만 이런 방법이 통하는 문제들이 분명 존재하고 전략을 파악했을 때 간단히 해결이 가능한 문제가 많기 때문에 대회나 코테에 자주 나온다. 문제를 해결하는 과정에서 한 가지의 전략을 선택을 하였을 때 그 이후에도 원래 문제와 동일한 성질이 성립하여야 한다. 성질이 동일하게 보존되어야 썼던 전략을 계속 취해도 답을 구할 수 있기 때문이다. 보통 풀이가 가장 큰, 긴, 빠른~ 것부터 해결해야 하는 경우가 많은 편이다 보니 정렬이 필요할 때가 많다. 예시 그리디 알고리즘의 대표적인 예시로 동전 문제가 있다. 백준 .. 2022. 3. 10. 이전 1 2 다음
