패스트캠퍼스 챌린지 12일차

탐색 알고리즘

  • 순차 탐색 (Sequential Search)

   - 데이터가 담겨있는 리스트를 앞에서 부터 하나씩 비교하여 원하는 데이터를 찾는 알고리즘

public class SequencialSearch{
  public int searchFunc(ArrayList<Integer> dataList, Integer searchItem){
    for(int index = 0; index < dataList.size(); index++){
      if(dataList.get(index) == searchItem){
        return index;
      }
    }
    return -1;
  }
}

  최악의 경우 리스트 길이가 n일 떄, n번 비교 => 시간복잡도 : O(n)

 

• 이진 탐색 (Binary Search)

- 탐색할 자료들을 둘로 나누어 해당 데이터가 있을만한 곳을 탐색하는 방법

public class BinarySearch{
  public boolean searchFunc(ArrayList<Integer> dataList, Integer searchItem){
    if(dataList.size() == 1 && searchItem == dataList.get(0)){
      return true;
    }
    
    if(dataList.size() == 0){
      return false;
    }
    
    int medium = dataList.size() / 2;
    
    if(searchItem = dataList.get(medium)){
      return true;
    }else{
      if(searchItem < dataList.get(medium)){
        return this.searchFunc(new ArrayList<Integer>(dataList.subList(0,medium)),searchItem);
      }else{
        return this.searchFunc(new ArrayList<Integer>(dataList.subList(medium,dataList.size())),searchItem);
      }
    }
  }
}

n개의 리스트를 매번 2로 나누어 1이 될 때까지 비교 연산 k회를 진행 => 시간 복잡도 O(logn)

 

 

 

그래프 (Graph)

 - 실제 세계의 현상이나 사물을 정점(Vertex) 또는 노드(Node)와 간선(Edge)로 표현하기 위해 사용

 

관련 용어

 - 정점(Vertex) : 위치를 뜻함, 노드(Node)라고도 한다.

 - 간선(Edge) : 위치 간의 관계를 표시한 선, vertex를 연결한 선이다. link, branch 라고도 한다.

 - 인접 정점(Adjacent Vertex) : Edge로 직접 연결된 Vertex

 - 정점의 차수(Degree): 무방향 그래프에서 하나의 정점에 인접한 정점의 수
 - 진입 차수(In-Degree): 방향 그래프에서 외부에서 오는 간선의 수
 - 진출 차수(Out-Degree): 방향 그래프에서 외부로 향하는 간선의 수
 - 경로 길이(Path Length): 경로를 구성하기 위해 사용된 간선의 수
 - 단순 경로(Simple Path): 처음 정점과 끝 정점을 제외하고 중복된 정점이 없는 경로
 - 사이클(Cycle): 단순 경로의 시작 정점과 종료 정점이 동일한 경우

 

 종류 

• 무방향 그래프 (Undirected Graph)

 - 방향이 없는 그래프

 - 간선을 통해, 정점은 양방향으로 갈 수 있다

 - 표기 방법 : Vertex A, B가 연결 되어 있을 경우 (A,B) or (B,A)

 

• 방향 그래프 (Directed Graph)

 - 간선에 방향이 있는 그래프

 - 표기 방법 : Vertex A -> B로 연결 되어 있을 경우 <A,B> 

 

• 가중치 그래프 (Weighted Graph)

 - 간선에 비용 또는 가중치가 할당된 그래프

 

• 연결 그래프 (Connected Graph)

 - 무방향 그래프에 모든 정점에 대해 항상 경로가 존재하는 경우

• 비연결 그래프 (DIsconnected Graph)  

 - 무방향 그래프에 특정 정점에 대해 경로가 존재하지 않는 경우

 

• 사이클 (Cycle)

 - 단순 경로의 시작 정잠과 종료 정점이 동일한 경우

 

• 비순환 그래프(Acyclic Graph)

 - 사이클이 없는 그래프

 

• 완전 그래프(Complete Graph)

  - 그래프의 모든 정점이 서로 연결되어 있는 그래프

 

 

그래프 기본 탐색 알고리즘

 • 너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)

 - 한 단계씩 내려가면서, 해당 노드(정점)와 같은 레벨에 있는 노드(형제 노드)을 먼저 순회

EX ) 그래프에서 노드(정점)을 key, 간선으로 이어진 모든 노드들을 values로 저장

key	values
A	B	C
B	A	D
C	A
D	B	E
E	D

HashMap<String, ArrayList<String>> graph = new HashMap<String,ArrayList<String>>(); 

 - 방문한 Queue, 방문이 필요한 Queue, 두 개의 Queue를 사용하여 구현한다.

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;

public class BFSSearch {
  public ArrayList<String> bfsFunc(HashMap<String, ArrayList<String>> grpah, String startNode) {
    ArrayList<String> visited = new ArrayList<String>();
    ArrayList<String> needVisit = new ArrayList<String>();
        
    needVisit.add(startNode);
        
    while (needVisit.size() > 0) {
      String node = needVisit.remove(0);
            
        if (!visited.contains(node)) {
          visited.add(node); // node는 revmove한 값을 가지고 있다.
          needVisit.addAll(graph.get(node)); // EX) graph.get(node) = ["B","C"]
        }
      }
      
      return visited;
    }
}

 

시간 복잡도

  - 노드 수 : V

  - 간선 수 : E 

    => O(V+E) 로 표현

 

• 깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)

  - 한 노드(정점)의 자식을 타고 끝가지 순회한 후, 다시 돌아와 다른 형제들의 자식을 타고 내려가며 순회

  - 방문할 스택과, 방문한 큐를 활용

 

public class DFSSearch {
  public ArrayList<String> dfsFunc(HashMap<String, ArrayList<String>> graph, String startNode) {
    ArrayList<String> visited = new ArrayList<String>();
    ArrayList<String> needVisit = new ArrayList<String>();        
        
    needVisit.add(startNode);
        
    while (needVisit.size() > 0) {
      String node = needVisit.remove(needVisit.size() - 1); // BFS와 이 부분만 다름 (큐 -> 스택)
      if (!visited.contains(node)) {
        visited.add(node);
        needVisit.addAll(graph.get(node));
      }
    }
    
    return visited;
    }
}

시간 복잡도

  - 노드 수 : V

  - 간선 수 : E 

    => O(V+E) 로 표현

 

 

12일차 인증

 

 

 

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.
https://bit.ly/37BpXiC

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