데이터 구조 및 알고리즘 | 알고리즘 | DSA

컴퓨터 과학에서는 알고리즘을 기능과 데이터 구조에 따라 분류하는 경우가 많습니다. 다음은 핵심 기능별로 기본 알고리즘 유형을 분류한 것입니다.

1. 검색 알고리즘

이러한 알고리즘은 배열이나 목록과 같은 데이터 구조 내에서 특정 항목을 찾는 데 도움이 됩니다.

선형 검색: 대상을 찾을 때까지 각 요소를 순차적으로 확인합니다.

이진 검색: 검색 간격을 반씩 반복적으로 나누어 정렬된 배열을 효율적으로 검색합니다.

점프 검색: 정렬된 배열에서 앞으로 건너뛴 후 세그먼트 내에서 선형 검색을 수행합니다.

보간 검색: 균일하게 분포된 정렬 배열에 사용됩니다. 검색 키의 위치를 ​​추정합니다.

1. 정렬 알고리즘

이러한 알고리즘은 특정 순서(일반적으로 오름차순 또는 내림차순)로 요소를 재정렬합니다.

버블 정렬: 인접한 요소의 순서가 잘못된 경우 반복적으로 교체합니다.

선택 정렬: 가장 작은 요소를 찾아 목록의 정렬된 부분으로 이동합니다.

삽입 정렬: 각 요소를 적절한 위치에 삽입하여 정렬된 목록을 만듭니다.

병합 정렬: 분할 정복 접근 방식을 사용하여 목록을 분할, 정렬 및 병합합니다.

빠른 정렬: 피벗을 사용하여 목록을 나누고 하위 배열을 재귀적으로 정렬합니다.

1. 트리 알고리즘

트리 알고리즘은 트리 데이터 구조 내에서 탐색, 조작 또는 검색하는 데 사용됩니다.

이진 트리 순회: 특정 순서로 노드를 방문하기 위한 순차, 선순, 후순 순회와 같은 기술입니다.

이진 검색 트리(BST): 각 노드가 왼쪽(더 작은) 자식과 오른쪽(큰) 자식을 갖는 이진 트리입니다.

AVL 트리: 자체 균형 이진 검색 트리

Red-Black Tree: 균형을 이루기 위해 특정 색상 규칙을 따르는 균형 잡힌 BST입니다.

세그먼트 트리: 범위 쿼리 및 업데이트에 사용됩니다.

1. 그래프 알고리즘

이러한 알고리즘은 노드(정점)와 모서리로 구성된 그래프에서 작동합니다.

깊이 우선 검색(DFS): 역추적하기 전에 각 분기를 따라 최대한 멀리 탐색합니다.

폭우선탐색(BFS): 다음 레벨로 이동하기 전에 모든 이웃을 탐색합니다.

Dijkstra 알고리즘: 가중치 그래프에서 노드 간 최단 경로를 찾습니다.

Bellman-Ford 알고리즘: 최단 경로를 찾지만 음수 가중치가 있는 그래프에서도 작동합니다.

Floyd-Warshall 알고리즘: 모든 노드 쌍 사이의 최단 경로를 계산합니다.

1. 동적 프로그래밍 알고리즘

동적 프로그래밍(DP)은 복잡한 문제를 겹치는 하위 문제로 나누어 해결하는 데 사용됩니다.

피보나치 수열: 상향식 접근 방식을 사용하여 n번째 피보나치 수를 계산합니다.

배낭 문제: 자원 할당에 대한 최적화 문제를 해결합니다.

LCS(Longest Common Subsequence): 두 문자열에 공통되는 가장 긴 시퀀스를 찾습니다.

행렬 연쇄 곱셈: 행렬을 곱하는 최적의 방법을 결정합니다.

1. 그리디 알고리즘

그리디 알고리즘은 전체 최적값을 찾기 위해 각 단계에서 최상의 로컬 선택을 수행합니다.

프림의 알고리즘: 그래프의 최소 스패닝 트리를 찾습니다.

Kruskal 알고리즘: 또한 최저 비용 간선을 추가하여 최소 스패닝 트리를 찾습니다.

허프만 코딩: 가장 일반적인 기호에 대해 가장 짧은 코드로 이진 트리를 구축하여 데이터를 압축합니다.

활동 선택: 시간상 중복되지 않는 최대 활동 개수를 선택합니다.

1. 역추적 알고리즘

이러한 알고리즘은 해결책을 점진적으로 시도하고 막다른 골목에 도달하면 되돌립니다.

N-퀸 문제: 충돌 없이 N×N 보드에 N개의 퀸을 배치합니다.

스도쿠 해결사: 역추적 방식을 사용하여 퍼즐 그리드를 채웁니다.

미로 해결사: 각 가능성을 탐색하여 미로에서 길을 찾습니다.

1. 분할과 정복 알고리즘

분할 정복 알고리즘은 문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 문제를 해결합니다.

병합 정렬: 목록을 반으로 나누고, 각각을 정렬한 후 병합합니다.

빠른 정렬: 피벗을 중심으로 목록을 나눕니다.

이진 검색: 검색 간격을 나누어 로그 시간으로 대상을 찾습니다.

이러한 각 범주는 다양한 유형의 계산 문제를 처리하기 위한 다양한 접근 방식을 제공하므로 특정 작업에 적합한 알고리즘을 더 쉽게 선택할 수 있습니다.

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