Done is better than perfect

| Merge Sort 병합 정렬 혹은 합병 정렬이라고도 하는 Merge Sort는 시간 복잡도가 O(nlogn)인 비교 기반의 정렬 알고리즘이다. 일반적인 방법으로 구현했을 때 이 정렬은 같은 값일 때 그 순서가 유지되는 안정 정렬에 속한다. 분할 정복 알고리즘의 일종이며, 존 폰 노이만이 1945년에 개발하였다. Merge Sort의 가장 큰 특징은, 임시로 정렬된 부분을 저장할 별도의 공간 n이 필요하다는 점과, 안정 정렬이라는 점이다. 이는 특정 문제를 해결할 때 아주 중요한 포인트가 될 것이다. | 병합 정렬의 구현 병합 정렬은 대부분 Recursive하게 구현하는 것이 이해하기도 쉽고 간단하다. Recursive Style 1 const int LM = 100005; int arr[LM], t..

| O(n) 정렬 비교 정렬의 하한은 O(nlogn)이지만 입력된 자료의 원소가 제한적인 성질을 만족하는 경우 O(n) 정렬이 가능하다. 대표적인 O(n) 정렬의 알고리즘으로는 Counting Sort와 Radix Sort가 있다. | Radix Sort Radix Sort 또한 자료의 원소가 제한적인 성질을 만족하는 경우 사용 가능한 O(n) 정렬 방법이다. 원소의 자릿수가 d자리 이하인 N개의 수들로 이루어진 경우 O(d * N)의 시간 복잡도를 갖는 정렬방법이다. 소개할 Radix Sort 구현 방법은 Counting Sort를 활용하는 방법이다. 낮은 자리부터 정렬을 하고 정렬된 순서를 유지하면서 보다 높은 자리를 정렬하는 과정에서 Counting Sort가 활용된다. 따라서 개수를 셀(Count..

| O(n) 정렬 비교 정렬의 하한은 O(nlogn)이지만 입력된 자료의 원소가 제한적인 성질을 만족하는 경우 O(n) 정렬이 가능하다. 대표적인 O(n) 정렬의 알고리즘으로는 Counting Sort와 Radix Sort가 있다. | Counting Sort 일반적으로 정수 또는 문자를 정렬하는 경우 많이 사용되는 방법으로, 원소의 범위가 제한적일 때 원소의 개수를 세어 정렬하는 방법이다. 개수를 셀 배열과 정렬된 결과가 저장될 배열이 추가로 필요하다. 다양한 구현 방법이 있지만, Radix Sort와 연관된 버전으로 알아보자. 기본 구현 방법은 아래와 같다. 1. 각 원소의 개수를 저장할 count 배열을 준비한다. 2. 정렬한 배열에 대하여 각 원소의 개수를 세어 count 배열에 저장한다. int..

본 포스팅 시리즈에서는 모든 프로그래머들이 반드시 알아야 할 가장 기본적인 자료구조를 다룰 예정이다. 앞으로 다룰 내용은 프로그래머에게 기본 소양이며, 본인 스스로 직접 구현할 수 있어야 한다. | 일곱 번째 순서는 Hash Table이다. hash table은 각 data값이 key를 가지고 있는 자료구조이다. 우리가 특정 키로 특정 자물쇠를 바로 여는 것과 비슷한 자료구조이다. 키만 가지고 있다면 별도의 탐색과정 없이 효율적으로 데이터를 찾을 수 있고 이는 데이터의 크기에 관계없이 삽입 및 검색에 매우 효율적이다. 사실 배열도 일종의 hash라고 볼 수 있다. 각 인덱스에 대칭되는 값들을 배열이 가지고 있다. 그렇다면 배열이 있는데 우리는 왜 별도의 hash라는 것을 사용할까? 일반적으로 배열에서 사..

본 포스팅 시리즈에서는 모든 프로그래머들이 반드시 알아야 할 가장 기본적인 자료구조를 다룰 예정이다. 앞으로 다룰 내용은 프로그래머에게 기본 소양이며, 본인 스스로 직접 구현할 수 있어야 한다. | 여섯 번째 순서는 힙이다. heap이란 완전 이진트리의 일종으로 부모 노드와 자식 노드 간에 항상 대소 관계가 성립하는 자료구조이다. 부모의 노드가 자식 노드보다 크다면 Max Heap, 작다면 Min Heap이라고 한다. 이때 부모 노드와 자식 노드 간에 관계만 존재할 뿐 형제 노드 사이에는 아무런 관계가 없다. 위에서 말한 대소관계 이외에도 따로 우선순위를 위한 정의가 가능하며, 그러한 자료구조를 우선순위 큐라고도 한다. 힙은 보통 힙정렬 알고리즘, 우선순위 큐의 구현 등에 사용된다. 항상 최솟값 혹은 최..

본 포스팅 시리즈에서는 모든 프로그래머들이 반드시 알아야 할 가장 기본적인 자료구조를 다룰 예정이다. 앞으로 다룰 내용은 프로그래머에게 기본 소양이며, 본인 스스로 직접 구현할 수 있어야 한다. | 다섯 번째 순서는 트리이다. 트리는 계층적으로 구성되어 있고 서로 연결되어있는 데이터에 적합한 계층적 자료구조이다. 이 구조는 링크드 리스트 와는 다른 자료구조이지만, 링크된 요소끼리는 선형 순서로 링크드 리스트라고도 볼 수 있다. 트리는 오래전부터 다양한 형태로 계속 연구되어 발전되어 왔고, 활용되었으며 또 특정 상황 및 애플리케이션에 맞는 제약사항을 가지게 되었다. 트리의 형태로는 대부분이 알고 있는 이진 탐색 트리부터 B 트리, 레드 블랙 트리, AVL 트리 등이 있다. 이진 탐색 트리는 말 그대로 데이..

본 포스팅 시리즈에서는 모든 프로그래머들이 반드시 알아야 할 가장 기본적인 자료구조를 다룰 예정이다. 앞으로 다룰 내용은 프로그래머에게 기본 소양이며, 본인 스스로 직접 구현할 수 있어야 한다. | 네 번째 순서는 큐이다. 큐는 스택과 정 반대되는 특징을 가지고 있다. 마지막으로 들어간 노드가 마지막에 나오는 구조이다. FIFO(First In First Out)인 선입선출의 특징을 가지고 있으며, 보통 실제 세상에서 줄 서기와 같이 많은 상황이 큐로 표현될 수 있다. 스택과는 달리 마지막 노드인 top노드만 기억될게 아니라 맨 앞, 맨 뒤가 함께 기억되어야 한다. 마찬가지로 큐는 가장 유명한 그래프 탐색 방법 중 하나인 BFS에 사용되며, 큐의 구현 방법에 따라 원형 큐 등 다양한 형태로 변환할 수 있..

본 포스팅 시리즈에서는 모든 프로그래머들이 반드시 알아야 할 가장 기본적인 자료구조를 다룰 예정이다. 앞으로 다룰 내용은 프로그래머에게 기본 소양이며, 본인 스스로 직접 구현할 수 있어야 한다. | 세 번째 순서는 스택이다. 스택은 마지막에 들어간 item이 먼저 나오는 LIFO(Last In First Out) 구조이다. 비록 이 자료구조는 보통 일상에서 흔히 동작하는 방식이 아닌 다른 방식으로 동작하지만, top 요소 즉, 마지막 요소에 대한 접근을 필요로 할 때 유용하게 사용된다. 또한, Problem Solving을 많이 해본 결과 stack은 여러 문제에서 사용되는데 예를 들어, Tree의 Level 별로 분리하여 탐색을 하는 문제, Parenthesis가 올바르게 되어 있는지에 대한 문제, 후..