힙4 [알고리즘] ep6+) Prim-Jarnik과 Kruskal 알고리즘 구현 주의: 그래프 알고리즘 구현 시, 그래프의 인접 정보(즉, 부착 간선리스트 또는 인접행렬) 없이도 수행 가능한 문제라고 판단되면 간선리스트 구조로 그래프를 간편하게 구현할 것을 우선적으로 고려하라. 그렇지 않고, 인접 정보가 있어야 수행한다고 판단되면 인접리스트 구조 또는 인접행렬 구조 중에 해당 문제 해결에 효율성 면에서 유리하다고 판단되는 것을 선택하여 구현하라. 문제1) Prim-Jarnik 알고리즘 구현입력으로 주어지는 그래프를 Prim-Jarnik 알고리즘을 이용하여 최소신장트리(Minimum Spanning Tree, MST)를 생성하는 프로그램을 작성하고, 최소신장트리의 생성 과정과 총무게를 결과로 출력하시오. 입력 그래프의 성질: n (1 ≤ n ≤ 100) 개의 정점과 m (1 ≤ m .. 2024. 7. 26. [알고리즘] ep1-4+) O(n + klog(n))의 힙정렬 문제: 중복이 있을 수 있는 n개의 정수들로 이루어진 무순리스트 L을 구축 후, k번째 작은 원소를 O(n + klog(n)) 시간에 찾아 인쇄하라 프로그램 요구사항:findKthSmallest(L, n, k)중복이 있을 수 있는 n개 정수 원소들로 이루어진 리스트 L의 원소 가운데 k-번째로 작은 원소를 찾아내 반환한다.buildList(n, min, max)난수함수를 이용하여 min ~ max 사이의 중복이 있을 수 있는 정수 n개의 무작위, 무순리스트를 만들어 반환한다.리스트는 1D 배열 또는 단일연결리스트 가운데 하나를 자유롭게 선택하여 구현한다.main()buildList(10, 1, 100)을 호출하여 1과 100 사이의 정수 10개로 이루어진 리스트를 만들어 L에 저장한다.정수들 사이를 공.. 2024. 7. 10. [알고리즘] ep1-4) 힙정렬(heap sort) 복습하고 오자!https://claremont.tistory.com/entry/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-ep1-3-%ED%9E%99heap [알고리즘] ep1-3) 힙(heap)*완전 이진 트리(Complete Binary Tree): 트리의 위부터 아래, 왼쪽부터 오른쪽의 순서로 빠짐없이 가득 차있는 이진 트리 ㅁ힙(heap): 가장 크거나 가장 작은 값을 빠르게 찾기 위해 만든 완전 이진 트claremont.tistory.com ㅇ힙정렬(heap sort): 힙을 이용하여 정렬하는 방식"제자리 + unstable" O(nlog(n)) 1. 원소들을 전부 힙에 삽입한다.2. 힙의 루트는 남은 수들 중에서 최솟값(or 최댓값)을 가지므로 루트를 출력하고 힙에.. 2024. 7. 4. [알고리즘] ep1-3) 힙(heap) *완전 이진 트리(Complete Binary Tree): 트리의 위부터 아래, 왼쪽부터 오른쪽의 순서로 빠짐없이 가득 차있는 이진 트리 ㅁ힙(heap): 가장 크거나 가장 작은 값을 빠르게 찾기 위해 만든 완전 이진 트리의 일종 + 영단어 heap: 무엇인가를 차곡차곡 쌓아 올린 더미+ 자료구조의 힙(Heap)과 컴퓨터 메모리의 힙 영역(Heap Area)은 완전히 다른 개념이다 [힙의 활용]우선순위 큐(Priority Queue): 힙을 사용하여 구현할 수 있으며, 각 요소가 우선순위를 가지는 큐힙 정렬(Heap Sort): 힙을 이용한 정렬 알고리즘으로, O(nlog(n))의 시간 복잡도를 가진다그래프 알고리즘: 크루스칼 알고리즘, 다익스트라 알고리즘 등에서 우선순위 큐를 활용해 최소 신장 트리,.. 2024. 7. 3. 이전 1 다음
