분류 전체보기 (231) 썸네일형 리스트형 DFS 깊이 우선 탐색루트 혹은 임의의 노드에서 시작해 다음 branch로 넘어가기 전에 해당 분기를 완벽하게 탐색하는 방법. 단순 검색 속도는 BFS보다 느리다.자기 자신을 호출하는 순환 알고리즘의 형태(재귀) 그래프 탐색의 경우 어떤 노드를 방문했었는지 여부를 반드시 검사해야한다.(무한루프) 인접 행렬일 경우 시간복잡도 O(n2), 인접 리스트의 시간 복잡도 O(n+간선수) 인접 행렬에서 dfs 는 O(n) 인데 dfsAll 해야 해서 O(n2) 가 맞다. 그래프 전체 구조 파악 및 순환 구조 파악에 용이하다. #include #include #include #include using namespace std;struct Vertex{ // int data;};vector vertices;vector> ad.. 그래프 구현 첫 번째 일반 그래프 구현정점의 구조체에 간선이 같이 들어있는 구조이다.정점과 간선을 따로 구분 하는 것이 관리하기 좋아 정점과 간선을 분리하는 그래프를 만들어 보자. #include #include #include #include using namespace std;void CreateGraph_1(){ struct Vertex { // 간선 (연결된 정점들의 주소로 표현하였음.) vector edges; // int data; }; // 그래프 v를 선언하고 정점 6개를 만든다. vector v; v.resize(6); // 정점끼리 연결 시켜 준다. v[0].edges.push_back(&v[1]); v[0].edges.push_back(&v[3]); v[1].edges.push_back(&v.. 그래프 기초 현실 세계의 사물이나 추상적인 개념 간의 연결 관계를 표현 정점 : 데이터를 표현(사물, 개념 등)간선 : 정점들을 연결하는데 사용순환, 비순환 구조를 이룸. 방향이 있는, 없는 그래프가 각각있음. 루트 노드 개념이 없음. 2개 이사의 경로가 가능. 네트워크 모델 가중치 그래프지하철 역 간의 거리를 가중치로 표현 예 방향 그래프 구현 시 인접 리스트, 인접 행렬로 구현 가능 인접 행렬일 경우, 두 정점을 연결하는 간선을 조회할 때 O(1) 시간 복잡도정점(i) 의 차수를 구할 때는 인접행렬의 i 번째 해의 값을 모두 더하므로 O(n) 의 시간복잡도인접 행렬 일 경우, 메모리 공간이 더 사용되는 단점그래프의 모든 간선의 수를 알아내려면 인접행렬 전체를 순회해야해서 O(n2) 의 시간복잡도 단점 인접 리스트.. 선형 자료 구조 - (스택, 벡터, 리스트 구현) 배열배열 : 배열은 인접한 메모리에 저장되는 요소의 집합입니다. 인덱스를 통한 빠른 접근이 가능하며 예상 할 수 있는 순서로 데이터를 저장하고 탐색하는데 사용하기 좋은 자료구조입니다. 또한, 연속된 메모리 주소에 요소들이 존재하기 때문에 관리하기 쉽습니다.다만, 삽입과 삭제에 시간 복잡도 O(N) 성능을 보여 다른 자료구조보다 시간적 성능이 좋지 못합니다. 또한, 메모리의 재사용이 어렵습니다. 처음 할당 받은 메로리 중 일부 데이터를 삭제하더라도 배열 자체가 삭제되지 않으면 해당 공간을 재사용 할 수 없습니다.배열의 시간복잡도 :탐색 - 임의 접근 방식으로 인덱스를 가지고 있기에 빠른 탐색이 가능합니다. 탐색 시 배열은 O(1) 의 시간복잡도를 가집니다.추가 - 추가하려는 데이터가 맨 뒤가 아니면 특정 .. 그 외 개발 경험 이진 탐색 트리와 균형 이진 트리 이진 탐색 트리(Binary Search Tree, BST)는 각 노드가 최대 두 개의 자식을 가지며, 왼쪽 자식은 현재 노드보다 작은 값이고 오른쪽 자식은 현재 노드보다 큰 값을 가지는 이진 트리이다. 이진 탐색을 이용하면 시간복잡도 O(logn) 으로 빠른 탐색이 가능하다. 그런데 이러한 이진 탐색을 위한 저장공간이 배열이기 때문에 (인덱스가 있어야한다) 결국 이 배열에 삽입/삭제 시에는 O(n) 의 시간복잡도를 가지게 된다. 탐색, 삽입, 삭제 에 전부 O(logn) 가지는 자료구조를 표현한 것이 이진 탐색 트리이다. 이진 탐색 트리의 순회 탐색에는 3가지 방법이 있다.전위 순회입력으로 들어온 현재 노드를 출력왼쪽 노드 방문오른쪽 노드 방문중위 순회왼쪽 노드를 방문현재 노드를 출력오른쪽 노드를 방문.. BFS DFS 차이 DFS와 BFS 는 그래프 탐색 알고리즘입니다. DFS 는 깊이 우선 탐색으로 시작 노드부터 각각의 분기들을 순차적으로 완벽 탐색하는 알고리즘입니다. 시작 노드에서부터 최대한 깊이 들어가면서 그래프를 탐색합니다.한 경로를 끝까지 탐색한 후, 되돌아와서 다른 경로를 탐색합니다.스택 또는 재귀 함수를 사용하여 구현할 수 있습니다. 노드의 수 V, E는 간선의 수를 나타냅니다.시간복잡도 시간 복잡도는 인접 리스트를 사용하는 경우 각 노드와 그 인접한 간선들을 한 번씩 방문하므로 O(V + E)입니다.인접 행렬을 사용하는 경우 모든 노드를 방문하고 간선을 확인하므로 O(V^2)입니다. BFS 는 시작 노드로부터 인접한 노드들을 먼저 탐색하는 탐색 알고리즘입니다. 큐를 사용하여 먼저 발견된 노드들에게 우선 탐.. 트리와 그래프 트리트리는 루트 노드를 가지는 계층적 구조의 자료구조 입니다.루트 노드로 부터 하위 노드로 연결되어지며 사이클이 없습니다. 비순환적 그래프로 볼 수 있습니다.임의의 2개의 노드 사이에는 하나의 경로가 존재합니다.트리의 노드는 자식 노드를 1개 이상 가질 수 있습니다. 트리를 기반으로 이진 트리, 힙 트리, b 트리 등의 다양한 자료구조를 만들 수 있습니다. 그래프 그래프 비선형 데이터 구조로, 여러 개의 노드와 이를 연결하는 간선으로 구성됩니다.노드 간에는 부모-자식 관계가 없습니다. 각각의 노드들은 간선으로 연결 될 수도 있습니다.간선을 가지기 때문에 무방향, 단방향, 양방향 그래프등의 다양한 그래프가 존재합니다.그래프는 사이클을 가질 수 있습니다. 노드 간에 복잡한 형태를 그래프로 표현 가능합니다... 이전 1 ··· 13 14 15 16 17 18 19 ··· 29 다음
