소프트웨어 공장

최소 신장 트리 (크루스칼, 프림 알고리즘)최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree, MST)는 그래프 내의 모든 정점을 최소한의 간선 비용으로 연결하는 트리를 의미합니다. 이때, 간선의 가중치 합이 최소가 되어야 합니다. 최소 신장 트리를 찾기 위한 대표적인 알고리즘으로는 크루스칼 알고리즘과 프림 알고리즘이 있습니다. 이번 글에서는 이 두 가지 알고리즘에 대해 설명하고, Java와 C로 각각 구현해 보겠습니다.최소 신장 트리의 개념신장 트리란, 그래프의 모든 정점을 연결하되 사이클이 존재하지 않는 부분 그래프를 의미합니다. 최소 신장 트리는 그 중에서도 모든 정점을 연결하는 비용이 최소가 되는 신장 트리입니다. 네트워크 연결, 도로 계획 등의 문제에서 최소 신장 트리를 활용할 수 있습니다..

Bash Shell Script 백그라운드 실행 (&, jobs, fg, bg)Linux Bash 스크립트를 사용하다 보면 백그라운드 실행을 다룰 일이 자주 생깁니다. 백그라운드 실행은 작업을 비동기적으로 처리하거나 시스템의 효율을 높이는 데 유용합니다. 오늘은 백그라운드 실행의 개념과 이를 다루는 &, jobs, fg, bg 명령어에 대해 알아보고, 실제 예제 코드를 통해 어떻게 활용하는지 살펴보겠습니다.1. 백그라운드 실행이란?백그라운드 실행은 특정 작업을 현재 터미널 세션에서 독립적으로 실행하여, 사용자가 다른 작업을 계속 수행할 수 있도록 합니다. 이를 위해 명령어 끝에 &를 붙이면 됩니다.예제# 간단한 백그라운드 실행sleep 10 &echo "Sleep 명령어가 백그라운드에서 실행됩니다."위 ..

최단 경로 알고리즘 (다익스트라, 벨만-포드)최단 경로 알고리즘은 그래프에서 두 정점 간의 최단 경로를 찾는 문제를 해결하기 위한 알고리즘입니다. 이 글에서는 가장 널리 알려진 두 가지 최단 경로 알고리즘인 다익스트라 알고리즘과 벨만-포드 알고리즘에 대해 설명하고, 각 알고리즘의 구현을 Java와 C 언어로 제공하겠습니다.다익스트라 알고리즘다익스트라 알고리즘은 양의 가중치를 가진 그래프에서 한 정점으로부터 다른 모든 정점까지의 최단 경로를 찾는 데 사용됩니다. 다익스트라 알고리즘은 그리디 알고리즘의 한 종류로, 최단 경로를 점진적으로 확장해 나가는 방식으로 작동합니다. 이 알고리즘은 우선순위 큐를 사용하여 가장 비용이 적은 정점을 선택해 나가며 최단 경로를 찾습니다.다익스트라 알고리즘의 특징시간 복잡도:..

Bash Shell Script 디렉토리 탐색 (find, xargs)Linux의 디렉토리 탐색 명령어는 효율적이고 강력한 기능을 제공합니다. 오늘은 find와 xargs 명령어를 사용하여 파일 및 디렉토리를 검색하고 작업을 자동화하는 방법을 배워보겠습니다. 다양한 실전 예제를 통해 활용법도 익혀보세요.1. find 명령어 소개find는 파일 및 디렉토리를 검색할 때 사용하는 강력한 명령어입니다. 디렉토리 트리를 따라 원하는 조건에 맞는 파일을 찾을 수 있습니다.기본 문법find [검색할 경로] [옵션] [조건]주요 옵션-name : 파일 이름으로 검색-type : 파일 유형으로 검색 (f는 파일, d는 디렉토리)-size : 파일 크기로 검색-mtime : 최근 수정된 시간으로 검색-exec : 검색된..

Bash Shell Script 파일 생성, 삭제, 복사 (touch, rm, cp, mv)Linux Bash Shell에서 파일 관리는 기본적이면서도 매우 중요한 작업입니다. 이 글에서는 touch, rm, cp, mv 명령어를 사용해 파일을 생성하고, 삭제하며, 복사 및 이동하는 방법을 살펴보겠습니다. 각 명령어에 대한 사용법과 간단한 스크립트 예제를 통해 실습할 수 있습니다.1. 파일 생성: touchtouch 명령어touch 명령어는 새 파일을 생성하거나 기존 파일의 수정 시간을 업데이트하는 데 사용됩니다.사용법# 새로운 파일 생성$ touch 파일이름# 기존 파일의 수정 시간 업데이트$ touch 기존파일예제다음은 touch 명령어를 사용하여 파일을 생성하는 간단한 스크립트입니다.#!/bin/b..

동적 계획법 Dynamic Programming 심화 - 배낭 문제, 최장 공통 부분 수열오늘은 동적 계획법(DP)의 심화 주제인 "배낭 문제"와 "최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCS)"에 대해 다루어 보겠습니다. 이 두 문제는 알고리즘 학습자라면 반드시 익혀야 하는 문제 중 하나로, 다양한 실제 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. 예제 코드 또한 Java와 C 언어로 구현하여 제공하니 비교해보며 학습하시기 바랍니다.배낭 문제 (Knapsack Problem)배낭 문제는 제한된 무게를 가진 배낭에 최대한 많은 가치를 가진 물건을 담는 문제입니다. 이 문제는 다양한 변형이 있지만, 오늘은 가장 기본적인 0/1 배낭 문제(각 물건을 담을지 말지를 결정하는 문제)..

동적 계획법 (Dynamic Programming, DP) - 기본 개념 및 피보나치 수열 예제동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하고 그 결과를 저장하여, 동일한 문제를 다시 해결할 필요 없이 빠르게 결과를 얻는 최적화 기법입니다. 동적 계획법은 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 알고리즘 설계 기법으로, 많은 경우 시간 복잡도를 획기적으로 줄여줍니다. 이번 글에서는 동적 계획법의 기본 개념을 설명하고, 피보나치 수열을 예제로 구현해 보겠습니다.동적 계획법의 기본 개념동적 계획법은 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 두 가지 중요한 개념을 사용합니다:최적 부분 구조 (Optimal Substructure): 문제를 작은 부분 문제로 나누어 ..

Bash Shell Script 문자열 조작 (cut, awk, sed 활용)Linux에서 문자열을 조작하는 것은 스크립트 작성에 필수적인 작업 중 하나입니다. 이 글에서는 Bash Shell Script에서 자주 사용하는 문자열 조작 도구인 cut, awk, sed를 활용하여 문자열을 효과적으로 다루는 방법을 소개합니다. 실습 예제도 포함되어 있으니 따라 하면서 익혀보세요!1. cut 명령어cut 명령어는 입력 데이터를 필드별로 분리하거나 특정 문자 범위를 추출하는 데 사용됩니다.사용법cut [옵션] [파일]-f: 필드 번호를 지정-d: 구분자를 지정 (기본값은 탭 문자)-c: 특정 문자 위치를 추출예제 1: 콤마로 구분된 데이터 추출# data.csv 내용# name,age,city# John,25,..

분할 정복 알고리즘 (Divide and Conquer)분할 정복 알고리즘(Divide and Conquer)은 문제를 더 작고 독립적인 하위 문제로 분할하고, 각 하위 문제를 해결한 후 결과를 합쳐서 원래의 문제를 해결하는 알고리즘 디자인 기법입니다. 이 방법은 문제를 재귀적으로 해결하는 과정에서 큰 문제를 점진적으로 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 분할 정복 알고리즘의 정의, 특징, 그리고 구현 예제(Java와 C)를 통해 그 개념을 이해하고 실제 활용 방법을 살펴보겠습니다.1. 분할 정복 알고리즘의 정의분할 정복 알고리즘은 다음과 같은 단계를 통해 문제를 해결합니다:분할 (Divide): 해결해야 할 문제를 여러 개의 더 작은 하위 문제로 나눕니다.정복 (Conquer): 각 하위 문제를..

Bash Shell Script 배열 선언 및 접근 방법Linux Bash Shell Script에서 배열(array)은 데이터를 효율적으로 관리하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 배열의 선언, 초기화, 접근, 그리고 유용한 활용 방법에 대해 살펴보겠습니다.1. 배열이란?배열은 하나의 변수에 여러 값을 저장할 수 있는 데이터 구조입니다. Bash에서는 1차원 배열만 지원하며, 배열 요소는 정수형 인덱스를 통해 접근합니다.2. 배열 선언배열을 선언하는 방법은 간단합니다. Bash에서는 배열을 선언할 때 declare 명령어를 사용하거나 값을 직접 대입하여 선언할 수 있습니다.방법 1: 빈 배열 선언# 빈 배열 선언declare -a my_array방법 2: 배열에 값 추가# 배열 선언 및..