소프트웨어 공장

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 재귀적으로 해결합니다. 하위 문제가 충분히 작아지면 직..

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 개념 및 예제

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)은 문제 해결 과정에서 현재 상황에서 가장 최적인 선택을 반복함으로써 전체적인 해답을 구하는 방식입니다. 이러한 방식은 대개 최적해를 보장하지 않지만, 특정한 조건 하에서는 최적해를 보장할 수 있습니다. 탐욕 알고리즘은 빠르고 구현이 비교적 간단하기 때문에 다양한 문제에서 사용됩니다.탐욕 알고리즘이 성공적으로 문제를 해결하기 위해서는 문제 자체가 탐욕적 선택 속성(Greedy Choice Property) 과 최적 부분 구조(Opitmal Substructure) 를 가져야 합니다. 간단히 말해, 탐욕적 선택 속성은 각 단계에서의 최적 선택이 전체 문제에 대한 최적 해결로 이어져야 함을 의미하며, 최적 부분 구조는 부분 문제의 최적해가 전체 문제의 최적해에 기..

비선형 자료 구조 심화 (AVL 트리, Red-Black 트리)

자료 구조에서 트리는 매우 중요한 비선형 구조입니다. 특히, 균형을 유지하는 이진 탐색 트리의 두 가지 형태인 AVL 트리와 Red-Black 트리는 효율적인 검색, 삽입, 삭제 연산을 가능하게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 이 두 가지 트리에 대해 깊이 있는 설명을 제공하고, Java와 C로 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.AVL 트리AVL 트리는 1962년에 Adelson-Velsky와 Landis에 의해 소개된 균형 이진 탐색 트리입니다. 모든 노드의 왼쪽과 오른쪽 서브트리 높이 차이가 최대 1을 유지하도록 설계되어, 항상 균형을 유지하는 것이 특징입니다. 이를 통해 삽입, 삭제, 검색 연산이 평균적으로 O(log N)의 시간 복잡도를 가집니다.AVL 트리 특징높이 균형: 각 노드의 왼쪽과 오른쪽 서브..

1. 해시맵(HashMap)이란?해시맵(HashMap)은 키-값 쌍을 저장하는 자료 구조입니다. 각 키는 해시 함수를 통해 계산된 해시 값에 따라 특정 위치에 저장됩니다. 해시맵의 핵심 아이디어는 데이터의 접근 속도를 빠르게 하기 위해 특정 인덱스를 통해 요소에 접근하는 것입니다. 이 구조는 매우 빠른 검색, 삽입, 삭제 속도를 제공하며, 일반적으로 시간 복잡도가 평균적으로 O(1)입니다.해시맵의 구조해시맵은 내부적으로 배열과 연결 리스트의 조합으로 이루어져 있습니다. 해시 함수를 사용하여 키에 대한 해시 값을 계산하고, 해당 값을 배열의 인덱스로 사용합니다. 충돌을 방지하기 위해 체이닝(Chaining)이나 개방 주소법(Open Addressing) 등의 충돌 해결 기법을 사용합니다.2. 집합(Set)..

힙(Heap)은 완전 이진 트리 형태로 구성된 자료구조로, 항상 부모 노드가 자식 노드보다 크거나(최대 힙) 작도록(최소 힙) 유지되는 성질을 가지고 있습니다. 힙 자료구조를 이용한 힙 정렬(Heap Sort)은 매우 효율적인 정렬 알고리즘 중 하나로, 시간 복잡도가 O(n log n)입니다. 이번 글에서는 힙의 개념부터 힙 정렬의 구현까지 설명하고, Java와 C로 구현 예제를 제공합니다.힙이란?힙은 특정한 조건을 만족하는 완전 이진 트리입니다. 힙에는 두 가지 종류가 있습니다:최대 힙(Max Heap): 부모 노드의 값이 항상 자식 노드의 값보다 크거나 같은 구조입니다. 따라서 루트 노드는 힙에서 가장 큰 값을 가집니다.최소 힙(Min Heap): 부모 노드의 값이 항상 자식 노드의 값보다 작거나 같..

그래프 탐색은 컴퓨터 과학에서 중요한 문제이며, 많은 알고리즘이 이 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 이 글에서는 그래프 탐색 알고리즘 중 깊이 우선 탐색(Depth First Search, DFS)과 너비 우선 탐색(Breadth First Search, BFS)을 설명하고 각각의 특징과 구현 방법을 알아보겠습니다. 우리는 Java와 C 언어로 구현 예제를 제공하여, 두 언어를 사용하는 독자들이 직접 실행해볼 수 있도록 돕겠습니다.그래프 탐색이란?그래프 탐색은 그래프의 모든 노드를 방문하거나 특정 노드를 찾기 위해 수행되는 알고리즘입니다. 그래프는 노드와 노드 간의 연결(간선)으로 이루어진 자료 구조로, 많은 실제 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 그래프 탐색은 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다: DF..

이진 탐색 트리(BST, Binary Search Tree)는 이진 트리의 한 종류로, 모든 노드가 특정한 정렬 순서를 만족하는 자료구조입니다. 각 노드는 최대 두 개의 자식을 가지며, 특정 규칙에 따라 트리를 정렬하여 효율적인 탐색, 삽입, 삭제 작업을 가능하게 합니다. 이 글에서는 BST의 개념을 기초부터 설명하고, Java와 C를 사용하여 구현 예제를 제공합니다.이진 탐색 트리란?이진 탐색 트리는 다음과 같은 특성을 가집니다.각 노드에는 키 값이 저장됩니다.왼쪽 서브트리의 모든 키는 루트 노드의 키보다 작습니다.오른쪽 서브트리의 모든 키는 루트 노드의 키보다 큽니다.이 속성은 트리의 모든 서브트리에 대해 적용됩니다.이 특성 덕분에 BST는 이진 탐색(binary search)을 트리 형태로 확장한 ..

퀵 정렬과 병합 정렬은 둘 다 "분할 정복(Divide and Conquer)" 전략을 사용하는 효율적인 정렬 알고리즘입니다. 이 글에서는 퀵 정렬과 병합 정렬의 원리와 구현 방법을 Java와 C로 함께 설명합니다.퀵 정렬 (Quick Sort)퀵 정렬은 주어진 배열을 기준 값(pivot)을 기준으로 두 부분으로 나누고, 각각의 부분 배열을 재귀적으로 정렬하는 방법을 사용합니다. 시간 복잡도는 평균적으로 $O(n \log n)$ 이지만, 최악의 경우 $O(n^2)$가 될 수 있습니다. 주로 "in-place"로 정렬이 이루어지기 때문에 메모리 사용이 효율적입니다.퀵 정렬의 원리배열에서 기준 값을 선택합니다 (일반적으로 첫 번째나 마지막 요소, 또는 중간 값).기준 값을 기준으로 배열을 분할하여 작은 값들..

재귀(Recursion)는 함수가 자기 자신을 호출하는 프로그래밍 기법을 의미합니다. 이 기법은 문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 풀어나갈 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 재귀는 코드의 간결함을 제공하지만, 올바르게 사용하지 않으면 스택 오버플로우와 같은 문제가 발생할 수 있습니다. 오늘은 재귀의 개념과 몇 가지 예제를 Java와 C 언어로 설명해 보겠습니다.재귀의 개념재귀 함수는 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 방법입니다. 보통 재귀를 사용할 때는 두 가지 주요 구성 요소가 있습니다:기본 사례(Base Case): 함수가 더 이상 자신을 호출하지 않고 멈추게 하는 조건입니다. 이 조건이 없으면 함수는 무한 루프에 빠져 결국 스택 오버플로우가 발생합니다.재귀 사례(Recursive Case): ..

정렬 알고리즘은 데이터를 정렬하는 가장 기초적인 알고리즘 중 하나로, 프로그래밍 입문자부터 고급 개발자까지 모두에게 중요한 주제입니다. 오늘은 대표적인 세 가지 정렬 알고리즘인 버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬을 살펴보고 각 알고리즘의 Java와 C 예제를 함께 제공하겠습니다.1. 버블 정렬 (Bubble Sort)버블 정렬은 두 인접한 원소를 비교하여 정렬하는 방식으로, 가장 큰 원소가 배열의 끝으로 이동하는 것을 반복합니다. 이름처럼 거품이 위로 올라가는 것과 유사한 방식으로 작동합니다.알고리즘 설명인접한 두 원소를 비교하여 정렬되지 않은 경우 위치를 바꿉니다.각 패스를 반복할 때마다 가장 큰 원소가 배열의 끝으로 이동합니다.배열이 정렬될 때까지 이러한 과정을 반복합니다.Java 예제 코드publi..