A seeker after truth

* 본문은 (범한서적주식회사, 2013)을 공부하면서 작성한 글입니다. 향후 객체지향 및 자료구조 수업을 들으며 정확한 + 최신 내용 이해를 반영하여 보완해 나갈 것입니다. 1. 문자열 리스트를 가정할 경우 class StringNode { // 문자열 리스트의 노드 private: string elem;// 원소값 StringNode* next;// 리스트의 다음 항목 friend class StringLinkedList; }; class StringLinkedList { public: StringLinkedList(); // 빈 리스트 생성자 ~StringLinkedList(); bool empty() const; const string& front() const; // 맨 앞 원소를 얻음 void ..

보호되어 있는 글입니다.

보호되어 있는 글입니다.

* 본문은 (박선주, 영진닷컴)의 1-2장을 읽고 필요한 부분 일부를 메모한 내용에 패스트캠퍼스 강의 내용을 보충한 글입니다. 1. O표기법 안에 들어가는 N은 처리해야 할 데이터의 양. - O(log_2 n): 처리할 데이터 양 증가할수록 실행 시간도 약간씩 증가. 그러나 증가폭이 완만하단 것 알지? 일반적으로 효율이 좋은 검색 알고리즘의 성능이 이에 해당. - O(N): 데이터 양&실행시간 비례 - O(NlogN): 처리해야 할 데이터 양에 비해 정비례보다 약간 더 증가하는 실행 시간 갖게 됨. 일반적으로 효율이 좋은 정렬 알고리즘의 성능이 여기 해당. - O(N^2): 2의 n승까지 있는데 이하 생략. ⭐️여기서! 반복문이 1개면 O(n), 2개면 O(n^2),... 등인 걸 알고있을텐데, vari..

((굉장히 유익한 내용이었다. https://medium.com/sjk5766/%EC%9E%AC%EA%B7%80%ED%95%A8%EC%88%98%EB%A5%BC-%EC%93%B0%EB%8A%94-%EC%9D%B4%EC%9C%A0-ed7c37d01ee0

*본문은 (성균관대학교 출판부, 2017)을 참고하여 작성되었습니다. 그디리 알고리즘이란 단어 뜻 그대로 '탐욕적' 문제해결 방법에 해당한다. 즉, 주어진 문제 상황에서 최선의 답을 선택하는 방식으로, 선택할 때마다 가장 좋은 방법을 선택하여 답을 찾아가는 것이다. 그러나 이 알고리즘은 데이터 간의 관계를 고려하지 않고 매 순간마다 최선의 선택을 적용하기 때문에 근시안적으로 의사 결정을 내리는 문제 해결 방안이다. 그리디 알고리즘은 전체 문제에 대한 완벽한 최적의 해결책을 보장하지 못하는 특성 때문에 다음과 같은 특정 문제 해결에 적용하는 것이 가능하다. 현재 단계의 선택이 다음 선택에 전혀 무관하며, 매 단계 선택된 최적의 해결 방안이 전체 문제해결의 최적화로 이어지는 경우에 적합한 알고리즘이다. 이 ..