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정렬 알고리즘: 선택, 버블, 퀵, 병합 정렬 비교2025.11.171. 선택 정렬(Selection Sort) 선택 정렬은 정렬되지 않은 부분에서 가장 작은 원소를 선정하여 정렬된 부분의 마지막 원소와 교환하는 방식으로 진행된다. 시간 복잡도는 O(n²)로 효율성이 낮지만, 단순하고 직관적이며 실제 위치 변경이 적다는 장점이 있다. 그러나 데이터 크기가 커질수록 성능이 급격히 저하되어 큰 데이터 세트에는 적합하지 않다. 2. 버블 정렬(Bubble Sort) 버블 정렬은 인접한 두 원소를 비교하고 교환하여 거품이 수면으로 올라오는 것처럼 정렬을 완성한다. 구현이 매우 간단하고 안정적인 정렬 방법이...2025.11.17
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매트랩2025.01.141. 매트랩 내장 함수 매트랩에는 많은 내장 함수들이 있다. 이를 내장 함수라고 한다. 예를 들어 cos(pi)는 -1 값을 출력한다. 라디안을 디그리로 표현하고 싶으면 cosd(180)을 사용하면 -1이 출력된다. 이러한 함수들은 매트랩에서 제공하는 내장 함수이다. 새로운 함수를 만들고 싶으면 function으로 시작하여 end로 끝나는 사용자 정의 함수를 만들 수 있다. 2. 조건문 조건문은 일정 조건을 의미한다. if, elseif는 만약에를 의미한다. if문 예제에서는 점수에 따라 A, B, C 등의 등급을 표기하는 방법을 ...2025.01.14
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방송대_인공지능_중간과제물_2024학년도 1학기_A'알고리즘과 균일비용 탐색을 이용하여 상태공간 문제 풀이2025.01.251. 상태공간 문제 풀이 상태공간이란 정의된 연산자 집합을 이용하여 초기상태로부터 얻을 수 있는 모든 상태의 집합이다. 상태공간에서 문제풀이를 하기 위해서는 상태묘사, 초기상태 정의, 연산자 집합 정의, 목표상태 정의가 필요하다. 초기상태로부터 목표상태로 변화시킬 수 있는 연산자의 일련의 적용순서를 찾아내는 것이 문제를 풀이하는 것이다. 균일비용 탐색은 OPEN 리스트에서 경로비용이 최소인 노드를 선택하여 확장하는 방식으로 최소비용 경로를 탐색할 수 있다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 평가함수 f(n) = g(n) + h(n...2025.01.25
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방통대 인공지능 중간과제물2025.01.251. 균일비용 탐색 균일비용 탐색(uniform-cost search)은 그래프에서 시작하는 노드에서 대상으로 하는 노드까지의 최적 경로를 찾기 위해서 가장 낮은 경로 비용을 사용하는 알고리즘이다. 그러므로, 균일비용 탐색은 최소의 비용에 의거하여 우선순위 큐의 방식을 참조해 트리의 가장 높은 곳의 정점인 루트의 노드부터 확장한다. 확장한 노드에서 후계노드가 발생하며, 경로비용은 g(ni) = g(n) + C (n, ni)로 확인된다. 이 때, g(n)은 출발노드부터 노드까지의 경로비용이며, 발생한 후계노드 중 C (n, ni)은 ...2025.01.25
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프림(Prim)의 최소 신장 트리 알고리즘(PrimMST) 수행 과정2025.05.011. 프림(Prim)의 최소 신장 트리 알고리즘 프림의 최소 신장 트리 알고리즘은 그래프에서 최소 비용의 신장 트리를 찾는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 임의의 시작점에서 시작하여 단계적으로 정점을 추가하면서 최소 비용의 신장 트리를 구축합니다. 이 과정을 단계별로 자세히 설명하면 다음과 같습니다. 1. 프림(Prim)의 최소 신장 트리 알고리즘 프림의 최소 신장 트리 알고리즘은 그래프 이론에서 널리 사용되는 중요한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 가중치가 있는 무방향 그래프에서 최소 비용의 신장 트리를 찾는 데 사용됩니다. 프림 알...2025.05.01
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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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[컴퓨터과학과]인공지능_중간과제물2025.01.251. 상태공간 탐색 상태공간 탐색은 문제를 해결하기 위해 가능한 모든 상태(노드)를 탐색하고, 목표 상태에 도달하는 경로를 찾는 탐색 알고리즘입니다. 문제를 풀이하는 과정은 초기 상태를 설정하고 목표 상태에 도달하게끔 연산자를 찾는 과정으로, 비용을 고려하여 트리 등의 그래프를 이용해 구할 수 있습니다. 범위가 크면 클수록 드는 비용이 방대해 진다는 특징이 있어 최대한 정보를 가진 상태에서 범위를 좁히는 것이 중요합니다. 2. A* 알고리즘 A* 알고리즘은 출발노드로부터 목표노드까지의 최적경로를 탐색하는 탐색 알고리즘이며 평가함수를...2025.01.25
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컴퓨터개론-자료구조와 알고리즘의 관계에 대해 사례를 들어서 설명하고 관계의 중요성에 대해 기술하시오.2025.01.151. 알고리즘 알고리즘은 특정 문제를 해결하기 위한 일련의 절차나 방법을 의미합니다. 이는 주어진 입력에 대해 원하는 출력을 얻기 위한 명확하고 정확한 단계들의 집합입니다. 알고리즘은 여러 가지 형태로 나타날 수 있으며, 대표적인 유형으로는 정렬 알고리즘, 검색 알고리즘, 그래프 알고리즘, 동적 프로그래밍 알고리즘 등이 있습니다. 알고리즘의 효율성은 입력 크기에 따른 실행 시간과 메모리 사용량으로 평가되며, 효율적인 알고리즘 설계와 구현은 프로그래밍에서 매우 중요한 요소입니다. 2. 자료구조 자료구조는 데이터를 구성하고 조직화하는 ...2025.01.15
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경영과학1: 휴리스틱과 목표계획법2025.11.141. 휴리스틱 방법 최적해를 찾기 어려울 때 실행 가능한 해를 찾는 과정입니다. 최적해에 가까운 해를 구할 수 있으며, 대규모 문제에 대해서도 효율적으로 해를 구할 수 있는 알고리즘입니다. 메타휴리스틱은 일반적인 구조를 제공하는 해법으로, 시뮬레이티드 어닐링과 유전 알고리즘이 대표적입니다. 2. 유전 알고리즘 최적화 알고리즘의 한 종류로, 배낭문제 해결에 적용됩니다. 개체를 이진수로 표현하고, 초기 해집단을 생성한 후 적응도를 평가합니다. 목적함수를 적응도로 사용하며, 가능해가 아닌 경우 적응도는 0입니다. 외판원 문제의 진화 해법...2025.11.14
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컴퓨터적 사고 최단거리 검색 알고리즘 A+2025.01.041. 컴퓨터적 사고 현대 사회에서 빠른 길을 찾는 것은 필수적이 되었습니다. 네비게이터와 같은 기기는 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 최단거리를 찾아 제공합니다. 다익스트라 알고리즘은 하나의 정점에서 다른 모든 정점으로 가는 최단 거리를 구하는 알고리즘으로, 이를 통해 목적지까지의 최단경로를 찾을 수 있습니다. 이 알고리즘은 우리 생활의 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 컴퓨팅 사고력 향상에도 도움이 됩니다. 2. 최단거리 검색 알고리즘 다익스트라 알고리즘은 출발 노드를 설정하고, 각 노드의 거리를 저장한 뒤, 방문하지 않은 노드 중 가장...2025.01.04
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