CS 45

[알고리즘] 역순 정렬에 효율적인 정렬 알고리즘은?

정렬을 위한 알고리즘은 다양하다. 따라서 각각의 상황에 맞는 정렬 알고리즘을 적절히 사용해야 한다. 이번에는 내림차순으로 정렬된 수들을 다시 오름차순으로 정렬하기 위해서는 어떠한 기법이 효율적이며 왜 그런 것인지 알아보려고 한다. 잘못된 내용은 댓글에 적어주시면 감사하겠습니다. 아래처럼 10부터 내림차순으로 정렬되어 있는 것을 오름차순으로 정렬하려고 한다. 어떻게 하는 것이 가장 효율적인 방법일지 생각해보자. [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] 빈번한 교환은 비효율적 정렬을 할 때 두 수를 비교하여 두 수의 위치를 변경하는 횟수가 많을수록 비효율적인 알고리즘이 된다. 두 수를 교환하기 위해서는 임시 변수를 생성해야 하고 A를 임시 변수에 저장하고 A에 B를 저장 후에 B에 임시 변수..

CS/알고리즘 2021.10.18

[자료구조] 트리의 지름

가중치가 있는 간선으로 연결된 트리에서 지름을 알아보자. 이를 통해 트리의 특징들을 더 깊게 이해할 수 있을 것이다. 트리의 지름을 알아보기 위해 백준 1967 트리의 지름 문제를 참고하였다. 트리의 지름이란 트리는 N개의 노드로 이루어졌을 때 N-1개의 간선으로 연결되기 때문에 순환되지 않는 구조를 갖고있다. 따라서 노드 A에서 노드 B로 이동하는 경로를 하나밖에 없다. 이때 두 개의 노드를 양쪽으로 잡아당겼을 때 가장 길게 늘어나는 경우가 생기며 특정 원 안에 트리가 들어온다. 여기서 생긴 원의 지름을 트리의 지름이라고 한다. 트리의 지름 구하기 그렇다면 트리의 간선들에 가중치가 있을 때 트리의 지름을 어떻게 구할 수 있을까? 아래의 트리를 보면 트리의 지름을 구성하는 두 개의 노드는 9번 노드와 1..

CS/자료구조 2021.10.14

[자료구조] 트리의 부모 찾기

트리의 속성을 완벽히 이해하기 위해 트리와 관련된 여러가지 문제들을 풀어보자. 이번에는 백준 11725 트리의 부모 찾기 문제를 통해 트리에서 루트 노드를 제외한 다른 노드의 부모 노드를 찾아보자. 접근 트리는 순환되지 않는 구조를 갖고있다. 그렇기 때문에 N개의 노드는 N-1개의 간선을 통해 트리를 구성할 수 있다. 만약 N-1개 보다 많은 간선을 갖는다면 순환되는 구조를 갖게된다. 이때 N-1개의 간선에 대한 정보(간선에 의해 연결된 두 개의 노드)가 입력으로 주어질 때 어떻게 저장하여 트리를 구현할 수 있을까? 이번에는 2차원 리스트를 활용하였다. a, b 노드를 입력받았을 때는 어떤 노드가 부모 노드이고 어떤 노드가 자식노드인지 알 수 없다. 따라서 a행의 리스트에 b를 추가하고 b행의 리스트에도..

CS/자료구조 2021.10.14

[운영체제] 교착상태가 무엇일까?

프로세스가 실행되기 위해서는 CPU, 메모리, 파일 등과 같은 여러가지 자원이 필요하다. 이 중 하나의 자원만 부족해도 프로세스가 실행되지 못한다. 따라서 운영체제는 이러한 자원을 관리하여 프로세스에게 적절히 배분해줘야 한다. 이때 교착상태가 일어나는데 교착상태의 개념과 교착상태의 원인, 해결법을 알아보자. 교착상태란? 입구가 두 개이고 한 명만 지나갈 수 있는 골목이 있다. 이 때 양쪽의 입구에서 사람들이 골목을 지나가려고 한다. 하지만 서로 반대편 사람이 먼저 지나가는 것을 기다리고 있어 아무도 골목을 들어서지 못하고 있다. 이처럼 두 개 이상의 서로 다른 프로세스가 다른 프로세스의 작업이 끝나기만을 기다리고 있어 어떠한 프로세스도 완료되지 못하는 것을 교착상태라 한다. 프로세스 A와 B가 있을 때 ..

CS/운영체제 2021.10.12

[자료구조] BST : 이진 탐색 트리

이진 트리는 루트 노드를 기준으로 두 개의 서브트리로 나뉘어 진다. 또한 서브트리도 최대 두 개의 서브트리로 나뉘어지는 것을 이진 트리라 한다. 이진 탐색 트리는 정해진 규칙에 의해 이진 트리의 노드에 데이터를 저장하는 기법이다. 이진 탐색 트리를 통해 데이터를 저장하면 원하는 데이터를 찾을 때 효율적으로 찾을 수 있다. 이진 탐색 트리의 원리 이진 탐색 트리는 정해진 규칙에 따라 이진 트리에 데이터를 저장한 트리이다. 아래는 이진 탐색 트리를 가장 잘 표현한 것 같아서 첨부한다. 루트 노드를 기준으로 큰 값이 들어오면 오른쪽으로, 작은 값이 들어온다면 왼쪽으로 보내진다. 이를 통해 루트 노드를 기준으로 왼쪽은 작은 값, 오른쪽은 큰 값이 저장된다. 이제 데이터를 찾아야 한다면 아래와 같은 과정을 거치게..

CS/자료구조 2021.10.11

[알고리즘] 크루스칼

프림과 크루스칼 알고리즘은 최소 신장 트리를 구하는 대표적인 알고리즘이다. 먼저 최소 신장 트리가 무엇인지 알아본 후에 유니온 파인드를 적용시킨 크루스칼 알고리즘을 알아본다. 최소 신장 트리 N개의 노드로 이루어진 그래프가 있다. 이 그래프에는 다양한 부분 그래프가 존재할 수 있다. 이때 부분 그래프를 신장 트리라하며 N개의 노드글 N-1개의 간선으로 연결하고 순환되지 않는 구조를 가져야만 신장 트리라 할 수 있다. 이러한 신장 트리 중에서 연결하는데 가장 적은 비용이 드는 신장 트리를 최소 신장 트리라 한다. 개념 크루스칼 알고리즘은 유니온 파인드와 그리디 알고리즘의 개념을 활용하였다. 먼저 신장 트리가 되기 위해서는 N-1개의 간선으로 N개의 노드를 연결해야 하며 순환되지 않는 구조를 가져야 한다. ..

CS/알고리즘 2021.10.11

[운영체제] 시스템 콜이란 무엇일까?

운영체제는 커널 모드와 사용자 모드로 나뉘어 운영된다. 프로그램에서 파일 읽기, 파일 쓰기 등은 커널 모드를 통해 동작한다. 이때 시스템 콜은 커널 영역의 기능을 사용자 모드에서 사용할 수 있도록 한다. 시스템 콜의 개념과 동작 과정을 알아보자. 개념 시스템 콜은 응용 프로그램에서 커널이 제공하는 기능을 사용하기 위한 인터페이스다. 이를 통해 프로세스가 하드웨어에 직접 접근하여 디스크에 저장되어 있는 파일을 읽는 등의 기능을 수행할 수 있다. 프로그램은 고유의 주소를 갖고 있으며 함수 호출이 발생하면 해당 주소 내에서 접근하여 함수를 실행할 수 있다. 하지만 프로그램의 주소를 벗어난 공간에 접근하기 위해서는(커널 영역) 시스템 콜을 사용할 수 있다. 시스템 콜의 동작 과정 프로그램에서 디스크에 저장되어 ..

CS/운영체제 2021.10.07

[알고리즘] 유니온 파인드 (Union - Find)

서로소 집합은 공통 원소가 없는 두 집합을 의미한다. 즉 {1, 2}와 {3, 4}는 서로소 집합이지만 {1, 2}와 {2, 4}는 서로소 집합이 아니다. 이러한 서로소 집합을 구할 때 유니온 파인드 알고리즘을 사용할 수 있다. 유니온 파인드의 개념을 알아보고 코드를 통해 구현해보자. 또한 유니온 파인드 알고리즘을 활용한 또 다른 알고리즘을 소개한다. 개념 유니온 파인드 알고리즘은 서로소 집합을 찾기위해 사용되는 알고리즘이다. 유니온 파인드는 Find과 Union라고 불리는 두 가지 연산으로 이루어져 있다. Find: 원소 x가 어느 집합에 포함되어 있는지 찾는다. Union: 원소 x가 포함된 집합과 원소 y가 포함된 집합을 합친다. 위의 연산을 통해 그래프 내에서 부분집합을 쉽게 구할 수 있다. 이제..

CS/알고리즘 2021.10.05

[자료구조] 스택 : 후위표기법

스택을 활용하여 후위표기법을 구현할 수 있다. 후위표기법의 개념과 스택으로 후위표기법을 구현해보자. 후위표기법이란? 우리가 일반적으로 알고있는 5+3x2와 같은 수식은 중위 표기법으로 작성된 것이다. 이를 후위표기법으로 변환하면 532x+가 된다. 먼저 중위 표기법으로 작성된 수식을 후위 표기법으로 변환하는 방법과 후위 표기법으로 표현된 수식을 계산하는 방법을 알아보자. 후위 표기법으로 변환 5+3x2라는 수식을 보자. 숫자가 나오면 바로 옮겨 적는다. "x" 또는 "÷"가 나오면 나온 순서대로 다른 곳에 기록해둔다. "+" 또는 "-"가 나오면 다른 곳에 기록해둔 "x"와 "÷"를 늦게 적은 순서대로 후위 표기식에 옮겨 적는다. 모두 옮겨 적었다면 "+" 또는 "-"를 다른 곳에 기록해둔다. 모두 적었..

CS/자료구조 2021.10.03

[알고리즘] 정렬 : 합병 정렬

합병 정렬은 분할 정복 알고리즘을 활용한 정렬 방법이다. 먼저 원소들을 반으로 나누고 두 개의 부분 배열을 비교하여 정렬된 상태로 만들어 가는 것이다. 개념 오름차순 기준으로 설명한다. N개의 원소가 있을 때 N//2를 기준으로 원소들을 반으로 나눈 값을 인덱스로 하고 위에서 구한 인덱스를 기준으로 리스트를 반으로 나눈다. 반으로 나눈 리스트를 또 다시 반으로 나누고 리스트 원소의 개수가 1일 때 해당 원소를 반환한다. 이렇게 반으로 나눈 원소들을 합쳐 나간다. 초기에 1개의 원소들로 이루어진 리스트를 비교하여 정렬 후에 2개의 원소를 갖는 리스트로 만든다. 이후에는 2개의 원소를 갖는 리스트끼리 비교하여 정렬하여 4개의 원소를 갖는 리스트로 만든다. 위의 과정을 반복하는 것이 합병 정렬이다. 구현 me..

CS/알고리즘 2021.10.02
반응형