![시작
0 -> i
Array[i] = 7
i + 1 -> i
i < 7
찾기 실패 출력
종료
i번째 요소 일치 출력
선형 탐색법 순서도
No
Yes](https://image.slidesharecdn.com/20170729-170804004238/85/-46-320.jpg)
알고리즘
- 5. 많은 것을 알아야 다.
- 10. 창의 적인 생각을 현고
- 11. 구현하는 능력
- 12. 다양한 상황에서의 문제 해결 능력을 키우고
- 13. 프로그램의 좋고 나쁨을 판단여
- 14. 더 좋은 프로그램을 만들기 위해
- 15. Topic Selection?
- 16. 기본에 충실해져 보자.
- 19. 알고리즘? 문제나 과제를 해결하기 위한 처리 절차를 하나하나 구체적인 순서에 따라 표현한 아이디어나 생각, 방법을 의미다.
- 22. 기획 설계 프로그래밍 디버깅 문서 작성 알고리즘? 알고리즘은 이 단계에서 필요하다. 프로그램은 크게 기획, 설계, 프로그래밍, 디버깅, 문서 작성이라는 단계를 거쳐 진행 된다.
- 23. 자료구조 - 어떤 형태로 표현 될 것인가? 알고리즘 – 표현된 일을 어떻게 처리할 것인가? 알고리즘?
- 24. 알고리즘 = 설계도 알고리즘?
- 25. 알고리즘?
- 26. 알고리즘? 요리의 레시피, 가전 제품 등의 사용 설명서는 알고리즘의 예
- 27. 알고리즘? 절차대로 상세하게 적혀있다. 순서대로 만들어나가면 누구나 맛있는 요리가 완성!
- 28. 알고리즘? 로봇청소기에게 청소 라는 일을 분해하여 순서대로 실행하도록 절차를 지시
- 29. 알고리즘? 알고리즘을 프로그래밍 언어로 작성한 것이 프로그램
- 30. 알고리즘을 기술하는 방법에는 프로그래밍 언어 외에도 순서도, psuedo code 등이 있다. 알고리즘?
- 31. 알고리즘 성능 ѫ 하나의 문제
- 32. 알고리즘 성능 ѫ 여러가지 해결 방법
- 33. 알고리즘 성능 ѫ 효율적인 알고리즘을 찾고, 사용 해야 다. - 빠르게(시간 복잡도) : 수행시간 ѫ - 값싸게(공간 복잡도) : 수행시 필요로 하는 메모리 공간 ѫ
- 34. 알고리즘 성능 ѫ Big O Noration Ω(오메가)표기법 Θ(세타)표기법
- 35. 시간의 효율성 알고리즘 성능 ѫ
- 36. 문제를 해결하는데 무한대의 시간을 사용할 수는 없다. 알고리즘 성능 ѫ
- 37. 공간의 효율성 알고리즘 성능 ѫ
- 38. 무한대의 메모리를 사용할 수 없으므로 효율적으로 사용해야다. 알고리즘 성능 ѫ
- 39. 코드의 효율성 알고리즘 성능 ѫ
- 40. 좋은 알고리즘이란 ? 알기 쉽고, 속도가 빠르고, 효율적이며, 재사용하기 쉽다. 알고리즘 성능 ѫ
- 41. 입력 : 외부에서 제공되는 데이터가 0 개 이상 존재다. 출력 : 적어도 한 가지 이상의 결과를 생성다. 명확성 : 각 명령은 명확하고 모호하지 않아야 다. 유한성 : 알고리즘을 수행하면 일정 단계 뒤에는 반드시 종료 된다. 유효성 : 원칙적으로 모든 명령들은 기본적인 것이어야 한다 알고리즘의 특성
- 42. 알고리즘의 특성
- 44. 선형 탐색법은 맨 앞부터 순서대로 조사하여 찾는 탐색 알고리즘이다. 선형 탐색법 < Linear searcH >
- 45. 탐색 시작 일치하고 있는지 비교 0 1 2 3 4 7 7 7 7 7 5 3 7 찾고 있는 정보와 일치하면 종료 선형 탐색법 절차 aRRAY 찾을 정보 7
- 46. 시작 0 -> i Array[i] = 7 i + 1 -> i i < 7 찾기 실패 출력 종료 i번째 요소 일치 출력 선형 탐색법 순서도 No Yes
- 47. 이진 탐색법 < binary searcH > 탐색하는 범위를 줄여가며 원하는 데이터를 찾는 알고리즘이다.
- 48. 이진 탐색법 < binary searcH > 정렬된 데이터가 아니면 적용이 불가능 하다.
- 49. 이진 탐색법 < binary searcH > 1. 가운데 요소를 선택하는 처리 2. 가운데 데이터와 원하는 데이터를 비교하는 처리 3. 탐색 범위를 절반으로 좁히는 처리
- 50. 이진 탐색법 < binary searcH > 11 13 17 19 23 29 31 17찾는 데이터 1. 가운데에 있는 값을 확인다. 찾는 데이터가 가운데에 있는 값보다 적으므로, 탐색 범위를 앞의 절반으로 좁힌다.
- 51. 이진 탐색법 < binary searcH > 11 13 17 19 23 29 31 17찾는 데이터 2. 다시 가운데 값을 살펴본다. 찾는 데이터가 가운데에 있는 값보다 크기때문에, 탐색 범위를 뒤의 절반으로 좁힌다.
- 52. 이진 탐색법 < binary searcH > 11 13 17 19 23 29 31 17찾는 데이터 3. 다시 가운데 값을 살펴본다. 데이터를 찾았다. 가운데 값과 비교하여 일치하지 않으면 앞이나 뒤에 있다는 방식으로 탐색 범위를 절반으로 좁혀나가는 것이다.
- 53. 해시 탐색법 < hash searcH > 데이터의 내용과 저장한 곳의 요소를 미리 연계해 둠으로써 극히 짧은 시간안에 탐색할 수 있도록 고안된 알고리즘이다.
- 54. 해시 탐색법 < hash searcH > 1. 미리 탐색하기 쉽도록 공을 보관다. 15 23 11 26 공을 넣은 칸의 번호 = 공의 숫자 % 7
- 55. 해시 탐색법 < hash searcH > 2. 해시 탐색으로 값을 찾기 15 23 11 26 찾고 있는 공의 숫자 % 7 = 공이 들어 있는 칸의 번호
- 56. 전체 원소들 중 위치에 맞는 원소를 선택해 자리를 교환하는 방식으로 구현하는 정렬 알고리즘 이다. 선택 정렬
- 57. 1. 주어진 리스트에서 최소값을 선택 선택 정렬 74 22 42 2 17 7 69 33Target
- 58. 2 22 42 74 17 7 69 33 선택 정렬 74 22 42 2 17 7 69 33before after 2. 선택한 값을 맨 앞에 위치한 값과 교환다.
- 59. 2 7 42 74 17 22 69 33 선택 정렬 2 22 42 74 17 7 69 33before after 3. 정렬된 값을 제외한 나머지 리스트를 대상으로 교환을 반복
- 60. 인접한 데이터를 비교하여 자리를 교환하는 처리를 반복하여 전체를 정렬 하는 알고리즘이다. 버블 정렬
- 61. 22 74 42 2 17 7 69 33 버블 정렬 74 22 42 2 17 7 69 33before after 1. 인접한 데이터를 비교해서 정렬이 되어 있지 않을 경우 정렬
- 62. 22 42 74 2 17 7 69 33 22 74 42 2 17 7 69 33 22 42 2 17 7 69 33 74 버블 정렬 before after 2. 처음 과정을 반복하여 가장 큰 값을 가장 마지막으로 정렬 result
- 63. 22 42 2 17 7 69 33 74 2 7 17 22 33 42 69 74 22 42 2 17 7 33 69 74 버블 정렬 before after 3. 마지막에 정렬된 값을 제외한 나머지 리스트를 대상으로 앞의 과정을 반복 result
- 64. 정렬되어있는 부분집합에 올바른 순서가 되도록 새로운 데이터의 위치를 찾아 삽입하는 방식으로 정렬하는 알고리즘이다. 삽입 정렬
- 65. 22 74 42 2 17 7 69 33 삽입 정렬 74 22 42 2 17 7 69 33before after 1. 두 번째 리스트를 첫 번째 리스트와 비교하여 적절한 위치에 삽입다.
- 66. 22 42 74 2 17 7 69 33 삽입 정렬 74 22 42 2 17 7 69 33before after 2. 리스트의 끝까지 삽입다.
- 67. 데이터를 대소 그룹 둘로 나누어 분해한 후 전체를 정렬하는 방식의 알고리즘 이다. 퀵 정렬
- 68. 퀵 정렬 5 4 7 6 8 3 1 2 9 리스트의 첫번째를 기준값으로 설정다.
- 69. 5 4 7 6 8 3 1 2 9 3 1 4 2 5 8 6 7 9 퀵 정렬 기준값보다 작은 경우 기준값의 앞에 배치 기준값보다 큰 경우 기준값의 뒤에 배치
- 70. 3 4 2 1 2 1 3 4 퀵 정렬 위치가 정해짐. 더 정렬할 대상이 없다. 기준값보다 작은 경우의 수 정렬
- 71. 2 1 1 2 퀵 정렬 위치가 정해짐.더 정렬할 대상이 없다.
- 72. 8 6 7 9 7 6 8 9 퀵 정렬 위치가 정해짐. 더 정렬할 대상이 없다. 기준값보다 큰 경우의 수 정렬
- 73. 7 6 6 7 퀵 정렬 위치가 정해짐.더 정렬할 대상이 없다. 기준 값을 선택한 후 그보다 작은 그룹과 큰 그룹으로 나눈다는 과 정을 반복함으로써 정렬하는 알고리즘이다.
- 74. 에라토스테네스의 체 소수를 효율적으로 찾아내는 알고리즘.
- 75. 2 - 소수 3 - 소수 4 - 2로 나눌수 있다.( = 2 X 2 ) 5 - 소수 6 - 2와 3으로 나눌 수 있다. ( = 2 X 3 또는 3 X 2 ) 7 - 소수 8 - 2와 4로 나눌 수 있다. ( = 2 X 4 또는 4 X 2 ) 9 - 3으로 나눌 수 있다. ( = 3 X 3 ) 10 - 2와 5로 나눌 수 있다. ( = 2 X 5 또는 5 X 2 ) 에라토스테네스의 체 소수는 2 이상의 정수에서 1 과 그 수 자체로만 나눌 수 있는 수다.
- 76. 에라토스테네스의 체 ex) 100 이하의 소수 찾기 1 ) 2 이외 2의 배수를 모두 지운다. 2) 3 이외 3의 배수를 모두 지운다. 3) 5 이외 5의 배수를 모두 지운다. 4) 7 이외 7의 배수를 모두 지운다. > 남아있는 수가 소수.
- 77. Algorithm E.N.D 알고리즘 공부를 통해 끝임없이 진화하는 개발자가 되자.