데이터 분석 기술 블로그

1. 문제 제시 : 친구관계2. 그래프 순회(탐색)그래프 순회는 비선형구조인 그래프로 표현된 모든 자료 (정점)를 빠짐없이 탐색하는 것을 의미합니다.두 가지 방법깊이 우선 탐색(Depth First Search, DFS)너비 우선 탐색(Breadth First Search, BFS)3. DFS(깊이 우선 탐색)시작 정점의 한 방향으로 갈 수 있는 경로가 있는 곳까지 깊이 탐색해 가다가 더 이상 갈 곳이 없게 되면, 가장 마지막에 만났던 갈림길 간선이 있는 정점으로 되돌아와서 다른 방향의 정점으로 탐색을 계속 반복하여 결국 모든 정점을 방문하는 순회방법입니다.가장 마지막에 만났던 갈림길의 정점으로 되돌아가서 다시 깊이 우선 탐색을 반복해야 하므로 후입선출 구조의 스택을 사용합니다.4. 스택스택(stack)..

1. 문제 제시 : 친구 관계2. 그래프그래프는 아이템(사물 또는 추상적 개념)들과 이들 사이의 연결 관계를 표현합니다.그래프는 정점(Vertex)들의 집합과 이들을 연결하는 간선(Edge)들의 집합으로 구성된 자료 구조|V| : 정점의 개수, |E| : 그래프에 포함된 간선의 개수|V| 개의 정점을 가지는 그래프는 최대 |V| ( |V| - 1) / 2 간선이 가능합니다. 예를 들어, 5개 정점이 있는 그래프의 최대 간선 수는 10(= 5 * 4 / 2) 개입니다.선형 자료구조나 트리 자료구조로 표현하기 어려운 N : N 관계를 가지는 원소들을 표현하기에 용이합니다.3. 인접 정점4. 그래프 경로5. 그래프 표현6. 인접 행렬7. 인접 리스트

1. 힙(heap)완전 이진 트리에 있는 노드 중에서 키 값이 가장 큰 노드나 키 값이 가장 작은 노드를 찾기 위해서 만든 자료구조입니다.최대 힙(max heap)키 값이 가장 큰 노드를 찾기 위한 완전 이진트리부모 노드의 키 값 > 자식 노드의 키 값루트 노드 : 키 값이 가장 큰 노드최소 힙(min heap)키 값이 가장 작은 노드를 찾기 위한 완전 이진트리부모 노드의 키 값 루트 노드 : 키 값이 가장 작은 노드2. 힙 연산 - 삽입3. 힙 연산 - 삭제힙에서는 루트 노드의 원소만을 삭제할 수 있습니다.루트 노드의 원소를 삭제하여 반환합니다.힙의 종류에 따라 최댓값 또는 최솟값을 구할 수 있습니다.우선순위 큐와 비교4. 힙의 활용

1. 이진 탐색 트리2. 이진 탐색 트리의 연산3. 이진 탐색 트리 - 성능

주어진 배열을 두 개로 분할하고 각각을 정렬합니다.병합 정렬과 다른 점은 병합 정렬은 그냥 두 부분으로 나누는 반면에, 퀵 정렬은 분할할 때, 기준 아이템(pivot item) 중심으로, 이보다 작은 것은 왼편, 큰 것은 오른편에 위치시킵니다.또, 각 부분 정렬이 끝난 후, 병합 정렬은 "병합"이란 후처리 작업이 필요하나, 퀵 정렬은 필요로 하지 않습니다.

1. 이진트리(Binary Tree)2. 이진 트리 - 특성3. 이진 트리 - 종류4. 이진 트리 - 순회(traversal)5. 트리의 표현6. 트리의 표현 - 연결리스트7. 연습 문제

1. 문제 제시 : 계산기2. 트리(Tree)트리는 사이클이 없는 무향 연결 그래프입니다.두 노드(or 정점) 사이에는 유일한 경로가 존재합니다.각 노드는 최대 하나의 부모 노드가 존재할 수 있습니다.각 노드는 자식 노드가 없거나 하나 이상이 존재할 수 있습니다.3. 트리 용어