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알고리즘 조건 정리2025.01.091. 알고리즘의 정의 알고리즘은 주어진 문제를 해결하기 위한 단계적인 절차를 의미합니다. 함수를 계산하기 위하여 모호함이 없는 간단한 명령어로 구성된 일련의 순차적 단계이며, 컴퓨터에서 어떤 일을 하는 절차를 알고리즘으로 표현하기 위해 다양한 명령어를 사용합니다. 또한, 알고리즘은 특정한 일을 수행하는 명령어들의 집합이며, 대부분의 알고리즘은 유한한 수의 규칙을 사용하고 언젠가는 끝나야 하는 속성을 지니고 있습니다. 2. 알고리즘의 목표 알고리즘은 단순히 원하는 결과를 얻을 수 있을 뿐만이 아니라 문제 해결을 위해 알고리즘을 구현할...2025.01.09
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알고리즘: 재귀적 성질과 알고리즘 사례2025.01.151. 재귀적(Recursive) 성질의 의미 재귀적 성질은 반복적으로 스스로를 이용하여 정의하거나 응용하는 성질이며, 자기 자신을 호출하거나 사용하게 되는 것을 의미한다. 수학 분야에서는 자기 자신을 다시 이용하여 대상을 정의하는 것을 말하며, 신호처리 및 시스템 분야에서는 출력이 다시 입력으로 되돌아가서 사용되는 것을 뜻한다. 또한 프로그래밍에서의 재귀적 성질은 반복 연산 등과 같이 자기 자신을 다시 호출하는 프로그램을 말한다. 2. 재귀적 알고리즘과 그렇지 않은 경우의 차이점과 특징 재귀적 알고리즘(Recursive Algori...2025.01.15
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그리디 알고리즘의 최적화의 경우를 알고리즘 예시를 들어 설명하고2025.01.201. 그리디 알고리즘 그리디 알고리즘은 최적의 답을 구하기 위해서 결정해야 할 때마다 순간마다 최적으로 여겨지는 것을 선택하여 나아가는 방식으로 이루어져 최종적인 해답에 도달하게 된다. 순간마다 이루어지는 선택은 순간에는 최적이지만 선택을 계속 수집해 최종적 해답을 만들었다고는 하지만 이러한 답이 최적이라는 보장은 없다. 그리디 알고리즘을 적용할 수 있는 문제는 지역적으로 최적이고 전역적으로 최적인 문제이다. 2. 그리디 알고리즘이 최적화 결과를 가지고 오는 경우 A가 편의점에서 아르바이트하는데 손님으로 온 B가 음료와 과자를 들고...2025.01.20
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인공지능 ) 균일비용 탐색 알고리즘 ) 언덕오르기 탐색 알고리즘 ) A 알고리즘 ) 알고리즘별 특성 비교 ) 문제 상황 정의 ) 탐색트리2025.05.131. 균일비용 탐색 알고리즘 균일비용 탐색(Uniform-Cost Search) 알고리즘이란 시작 상태에서 인접한 노드를 방문하고 그중에서 가장 비용이 적게 드는 상태를 선택한 다음 방문하지 않은 상태와 방문한 상태의 인접한 모든 상태에서 다음으로 가장 비용이 적은 상태를 선택하는 것을 반복하여 목표 상태에 도달하려고 시도하는 알고리즘이다. 균일비용 탐색은 상당히 효율적인 방법이지만 특정 문제에서는 무한 루프에 빠질 수 있다는 단점이 존재한다. 2. 언덕오르기 탐색 알고리즘 언덕 오르기 탐색(Hill-Climbing Search) ...2025.05.13
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분할 정복 알고리즘의 특징과 적용 시 주의사항2025.01.151. 분할 정복 알고리즘 분할 정복 알고리즘은 큰 문제를 작은 문제로 분할하여 각각을 해결하고, 그 결과를 이용해 전체 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 재귀적인 방법으로 구현되며, 대표적인 예로는 이진 탐색, 병합 정렬, 퀵 정렬 등이 있습니다. 분할 정복 알고리즘은 빠른 속도, 쉬운 병렬화, 유연성 등의 장점이 있지만, 추가적인 메모리 요구, 최악의 경우 시간 복잡도, 구현의 복잡성 등의 단점도 있습니다. 2. 분할 정복 알고리즘의 특징 분할 정복 알고리즘의 주요 특징은 다음과 같습니다. 첫째, 분할된 문제들은 크기...2025.01.15
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재귀적 성질과 재귀적 알고리즘의 특징2025.01.281. 재귀적 알고리즘의 개념 재귀적 알고리즘은 자기 자신을 반복적으로 호출하여 문제를 해결하는 알고리즘을 말한다. 이는 기본적으로 하나의 큰 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누고, 이 작은 문제들을 해결하면서 최종적인 답을 도출하는 구조를 가진다. 재귀 알고리즘의 기본 구조는 기저 조건(Base case)과 재귀 단계(Recursive step)로 구성된다. 2. 재귀적 알고리즘과 비재귀적 알고리즘의 차이점 재귀적 알고리즘은 문제를 직관적이고 간결하게 표현할 수 있지만, 재귀 호출이 반복되면서 스택 메모리를 사용하므로 문제의 크기가...2025.01.28
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분할 정복 알고리즘의 특징과 적용 사례2025.01.161. 분할 정복 알고리즘의 특징 분할 정복 알고리즘은 하향식 접근 방법으로 주어진 문제를 여러 하위 문제로 나누어 해결합니다. 이때 문제를 더 이상 나눌 수 없을 때까지 나누고 동일한 알고리즘을 적용하여 해를 계산하고 이 해를 원래 문제에 조합합니다. 크고 거대한 문제를 나누어 용이하게 풀어낸 다음, 다시 조합하여 해결하는 개념으로 볼 수 있습니다. 주로 자신을 호출하면서 해결하는 재귀적 구조를 가진 알고리즘에서 많이 사용되며, 문제를 독립적인 관계로 나누기 때문에 병렬적으로 문제를 해결하는 데 큰 강점이 있습니다. 2. 분할 정복...2025.01.16
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분할 정복 알고리즘의 특징과 부적절한 경우2025.01.191. 분할 정복 알고리즘의 특징 분할 정복 방법은 문제를 해결하기 쉽게 여러 개의 작은 부분으로 문제를 나누고 나눈 문제에 대해 해결해 답을 구한 뒤 각각 해결한 작은 문제 답을 결합해 더 큰 문제를 정복해서 답을 구하는 것이다. 큰 문제를 풀기 위해서 문제를 작은 문제로 구분하기에 이러한 문제 해결 방식을 하향식 접근이라고 한다. 이러한 분할 정복은 문제를 분할, 정복으로 구분해서 해결한다는 특징이 있다. 2. 분할 정복 알고리즘이 부적절한 상황 분할 정복은 문제를 구분해서 어려운 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있지만, 함수를 ...2025.01.19
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김영평생교육원 알고리즘 과제2025.01.231. 그리디 알고리즘 그리디 알고리즘(탐욕(Greedy)알고리즘)이란 입력 데이터 간의 관계를 고려하지 않고 수행 과정에서 욕심을 내어 '근시안적으로' 최댓값 또는 최솟값을 가진 데이터를 선택하는 알고리즘이다. 쉽게 말해 눈앞의 이익만 취하고 보는 알고리즘으로, 현 시점에 가장 이득이 되어 보이는 해를 선택하는 행위를 반복한다. 원하는 결과를 얻는 데 시간이 너무 많이 걸리는 경우 항상 최적의 값을 보장하는 것이 아닌, 최적의 값의 '근사한 값'을 목표로 한다. 2. 동전 거스름돈 문제 동전 거스름돈 문제는 그리디 알고리즘이 최적화...2025.01.23
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A* 알고리즘을 설명하고 생활 속의 알고리즘 예를 3가지 작성하세요2025.01.131. A* 알고리즘의 원리와 작동 방식 A* 알고리즘은 경로 탐색 문제에서 사용되는 효율적인 검색 알고리즘으로, 출발 지점에서 목적지까지의 최적 경로를 찾는 데 사용된다. 이 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 휴리스틱 함수를 결합하여 동작한다. 다익스트라 알고리즘은 출발 지점에서부터 모든 노드까지의 최단 경로를 계산하는데 사용되지만 적지에 도달할 때까지 모든 노드를 탐색하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 A* 알고리즘은 휴리스틱 함수를 사용하여 목적지에 가까운 노드를 먼저 탐색한다. 휴리스틱 함수는 각 ...2025.01.13
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