주녘공부일지

A* 알고리즘이란?다익스트라 알고리즘에서 동적 계획법(DP)을 적용시켜 확장한 최단 경로 탐색 알고리즘- 탐색이 가능한 모든 노드 중 현재 최적이라고 판단되는 노드를 탐색1.  A* 알고리즘의 개념- 닫힌 목록 : 탐색이 끝난 노드들의 집합 ( 다시 탐색 X )- 열린 목록 : 탐색이 가능한 노드들의 집합 ( 닫힌 목록과 인접한 노드 )g(x) : 시작점을 기준으로 한 비용h(x) : 도착점까지의 예상 비용 // 휴리스틱 함수f(x) = g(x) + h(x) - 휴리스틱 함수 h(x)에 따라 성능이 변함  -> h(x) 이 g(x) or 0 인 경우 다익스트라 알고리즘과 동일 + 휴리스틱 함수란?현재 노드에서 목표 노드까지의 예상 비용을 구하는 함수 -> ex. 맨해튼 거리 함수, 유클리디안 거리 함수2..

최소 비용 신장 트리 MST (Minimum Spanning Tree) 그래프에서 모든 정점을 최소 비용으로 연결하는 것 - n개의 정점을 잇는 간선의 수는 n-1개 ( 사이클을 가져서는 안됨 ) -> 사이클 ex) A -> B / B -> C / C -> A - 간선의 가중치의 합이 최소여야 함 1. 크루스칼 알고리즘 (Kruskal Algorithm) 가장 비용이 적은 간선부터 선택해 나가는 알고리즘 (간선 선택 기반 알고리즘) - 간선을 기준으로 선택하기 때문에 간선이 적은 그래프(희소 그래프)에 유리 - 가중치를 기준으로 정렬된 간선들을 Union-Find 알고리즘을 사용해 연결하는 방식 동작 방식 1. 간선들을 가중치를 기준으로 오름차순 정렬 2. 가중치가 적은 간선부터 차례로 연결되어 있는지 ..

1. 동적 계획법(DP : Dynamic Programming) 복잡한 하나의 큰 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누어 해결하는 문제해결 방법 중 하나 - 작은 문제의 연산 결과를 저장해놓았다가 다시 큰 문제를 해결할 때 저장해둔 연산 결과를 다시 사용하는 문제해결 패러다임 즉, 메모리라는 공간 비용을 사용해 계산에 소요되는 시간 비용을 줄이는 방식 적용 조건 - 최적 부분 구조 : 작은 문제들의 연산 결과로 큰 문제의 답을 알 수 있는 구조 - 중복 부분 문제 : 작은 문제들의 연산은 중복된 연산으로 같은 값이 되는 문제 ex) 피보나치 수열, 등 + Divide and Conquer(분할 정복)과의 차이점 : 중복되는 연산의 유무 ( 작은 문제의 답이 항상 같은가? ) 2. 동적 계획법의 방식 Top..

1. 소수란? 1과 자기 자신으로만 나누어 떨어지는 수 - 시간복잡도 : O(log(√N) public static bool IsPrime(int num) { if (num < 2) return false; for (int i = 2; i < num; i++) if (num % i == 0) return false; return true; } 2. 제곱근 활용 num = x * y 라고 했을 때 1

1. BFS(Breadth First Search) - 너비 우선 탐색최단 경로, 임의의 경로를 찾고 싶을 때, 등에 사용- 큐(FIFO) 사용 // 큐를 이용 public void BFS(int index) { Node root = nodes[index]; Queue queue = new Queue(); queue.Enqueue(root); root.marked = true; while (queue.Count > 0) { var node = queue.Dequeue(); for (int i = 0; i 2. DFS(Depth First Search) - 깊이 우선 탐색조합류..