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넓이우선탐색 (BFS, Breadth First Search) 너비 우선 탐색(Breadth-first search, BFS)은 맹목적 탐색방법의 하나로 시작 정점을 방문한 후 시작 정점에 인접한 모든 정점들을 우선 방문하는 방법이다. 더 이상 방문하지 않은 정점이 없을 때까지 방문하지 않은 모든 정점들에 대해서도 너비 우선 검색을 적용한다. OPEN List 는 큐를 사용해야만 레벨 순서대로 접근이 가능하다. https://has3ong.tistory.com/54Graph 소스 가져왔습니다. 소스 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626..

깊이 우선 탐색(DFS, Depth First Search) 깊이 우선 탐색(depth-first search: DFS)은 맹목적 탐색방법의 하나로 탐색트리의 최근에 첨가된 노드를 선택하고, 이 노드에 적용 가능한 동작자 중 하나를 적용하여 트리에 다음 수준(level)의 한 개의 자식노드를 첨가하며, 첨가된 자식 노드가 목표노드일 때까지 앞의 자식 노드의 첨가 과정을 반복해 가는 방식이다. 탐색 과정이 시작 노드에서 한없이 깊이 진행되는 것을 막기 위해 깊이 제한(depth bound)을 사용한다. 깊이 제한에 도달할 때까지 목표노드가 발견되지 않으면 최근에 첨가된 노드의 부모노드로 되돌아와서, 부모노드에 이전과는 다른 동작자를 적용하여 새로운 자식노드를 생성한다.여기서 부모노드로 되돌아오는 과정을 백..

소스 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394/* /* khsh5592@naver.com/* has3ong.tistory.com/* /* 2018 - 12 - 09/**/ #include #include #include using namespace std; class Graph{public: int matrix[5][5]; int row; int col;}; void initialize_Graph(Graph* G){ for(G ..

그래프 정점의 모음과 이 정점을 잇는 간선의 모음의 결합 정점의 집합을 V, 간선의 집합을 E, 그래프를 G라 했을때 G = (V, E) 인접리스트와 인접 행렬로 구현할 수 있다. 예시 행렬로 구현한 예 리스트로 구현한 예 소스 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126..

해시 테이블 해시 테이블(hash table), 해시 맵(hash map), 해시 표는 컴퓨팅에서 키를 값에 매핑할 수 있는 구조인, 연관 배열 추가에 사용되는 자료 구조이다. 해시 테이블은 해시 함수를 사용하여 색인(index)을 버킷(bucket)이나 슬롯(slot)의 배열로 계산한다. 소스 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980#include #include #include using namespace std; class HashNode{public: int key; i..

우선순위 큐 컴퓨터 과학에서, 우선순위 큐는 평범한 큐나 스택과 비슷한 축약 자료형이다. 그러나 각 원소들은 우선순위를 갖고 있다. 우선순위 큐에서, 높은 우선순위를 가진 원소는 낮은 우선순위를 가진 원소보다 먼저 처리된다. 만약 두 원소가 같은 우선순위를 가진다면 그들은 큐에서 그들의 순서에 의해 처리된다. 스택 - 원소들은 후입 선출 순으로 처리된다.큐 - 원소들은 선입 선출 순으로 처리된다.우선순위 큐가 힙이라는 것은 널리 알려진 오류이다. 우선순위 큐는 "리스트"나 "맵"과 같이 추상적인 개념이다; 마치 리스트는 연결 리스트나 배열로 구현될 수 있는 것과 같이, 우선순위 큐는 힙이나 다양한 다른 방법을 이용해 구현될 수 있다. 소스 결과화면 출처위키피디아https://en.wikipedia.org..

힙 힙(heap)은 최댓값 및 최솟값을 찾아내는 연산을 빠르게 하기 위해 고안된 완전이진트리(Complete binary tree)를 기본으로 한 자료구조(tree-based structure)로서 다음과 같은 힙 속성(property)을 만족한다. A가 B의 부모노드(parent node) 이면, A의 키(key)값과 B의 키값 사이에는 대소관계가 성립한다.힙에는 두가지 종류가 있으며, 부모노드의 키값이 자식노드의 키값보다 항상 큰 힙을 '최대 힙', 부모노드의 키값이 자식노드의 키값보다 항상 작은 힙을 '최소 힙'이라고 부른다. 소스12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152..

이진 탐색 트리 컴퓨터 과학에서 이진 탐색 트리(BST: binary search tree)는 다음과 같은 속성이 있는 이진 트리 자료 구조이다. 각 노드에 값이 있다.값들은 전순서가 있다.노드의 왼쪽 서브트리에는 그 노드의 값보다 작은 값들을 지닌 노드들로 이루어져 있다.노드의 오른쪽 서브트리에는 그 노드의 값과 같거나 큰 값들을 지닌 노드들로 이루어져 있다.좌우 하위 트리는 각각이 다시 이진 탐색 트리여야 한다. 소스 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848..

트리 구조 트리 구조(tree)란 그래프의 일종으로, 여러 노드가 한 노드를 가리킬 수 없는 구조이다. 간단하게는 회로가 없고, 서로 다른 두 노드를 잇는 길이 하나뿐인 그래프를 트리라고 부른다. 트리에서 최상위 노드를 루트 노드(root node 뿌리 노드[*])라고 한다. 또한 노드 A가 노드 B를 가리킬 때 A를 B의 부모 노드(parent node), B를 A의 자식 노드(child node)라고 한다. 자식 노드가 없는 노드를 잎 노드(leaf node 리프 노드[*])라고 한다. 잎 노드가 아닌 노드를 내부 노드(internal node)라고 한다. 소스 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434..

출처https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12901 소스 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162#include #include #include using namespace std; string solution(int a, int b) { string answer = ""; string day[] = {"THU","FRI","SAT","SUN","MON","TUE","WED"}; if(a==1) {} else if(a==2) { b = b+31; } else if(a==3) { b = b..