시간복잡도

깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS) / 장단점, 구현 및 시간복잡도

DFS의 장/단점 장점 현 경로상의 노드들만 기억하면 되므로 저장공간 수요가 비교적 적다. 목표 노드가 깊은 단계에 있을 경우 해를 빨리 구할 수 있다. 단점 해가 없는 경로가 깊을 경우 탐색시간이 오래 걸릴 수 있다. 얻어진 해가 최단 경로가 된다는 보장이 없다. 깊이가 무한히 깊어지면 스택오버플로우가 날 위험이 있다. (깊이 제한을 두는 방법으로 해결가능) DFS의 구현 그래프를 인접 행렬(adjacency matrix)로 구현했는지, 인접 리스트(adjacency list)로 구현했는 지에 따라 구현방법이 달라진다. 인접 행렬로 구현했을 경우 [시간복잡도] DFS 하나당 N번의 loop를 돌게 되므로 O(n)의 시간복잡도를 가진다. 그런데 N개의 정점을 모두 방문 해야하므로 n*O(n)이므로 O(n..

각 정렬의 특징 및 장단점 & 시간복잡도 + 코드

선택정렬 (Selection Sort) 선택정렬은 앞에서부터 차례대로 먼저 주어진 리스트 중에 최소값을 찾고 그 값을 맨 앞에 위치한 값과 교체하는 방식으로 진행하는 정렬 방법이다. 코드가 직관적이기에 구현도 비교적 간단하다. n개 원소에 대해 n개의 메모리를 사용하기에 데이터를 하나씩 정밀 비교가 가능하며 정렬을 위한 비교 횟수는 많으나 교환 횟수는 상당히 적다는 것이 장점이다. 따라서 교환이 많이 이루어져야하는 자료 상태에서 가장 효율적으로 적용될 수 있다. 선택 정렬이 가장 적합한 자료 상태는 역순 정렬이다. 즉, 내림차순으로 정렬되어 있는 자료를 오름차순으로 재정렬할 때 최적의 효율을 보여준다. 반대로 이미 정렬된 상태에서 소수의 자료가 추가됨으로 재정렬하게 되는 때에는 최악의 처리 속도를 보여준..