💡 Dynamic Programming 자료구조의 동적할당 (Dynamic Allocation)에서 '동적'은 프로그램이 실행되는 도중에 실행에 필요한 메모리를 할당하는 기법이다. 그러나, 알고리즘의 동적 계획법에서의 '동적'은 별 뜻이 없고 그냥 '기억하기'라고 생각하면 편하다. 동적 프로그래밍에서의 '프로그래밍'은 테이블을 만든다는 뜻이다. 쉽게 말해, 이전에 구한 값을 기반으로 규칙성을 파악하여 다음 값을 구하는 것이라고 생각하면 된다. 알고리즘 설계 기법(패러다임) 중 하나이며, 하위 문제의 최적해를 적절히 사용하여 상위 문제를 해결함으로써, 불필요한 계산을 줄일 수 있다. DP 알고리즘 기법이란? DP 알고리즘 기법은 이미 계산된 결과(하위 문제)는 별도의 메모리 영역에 저장하여, 다시 계산하지..

💡 hashCode 객체의 주소값을 변환하여 생성된 객체의 고유한 정수값이다. 두 객체가 동일한 객체인지 동일성을 체크할 때 사용한다. 특징 해시 함수에 중요한것은 데이터의 속성이다. 연산이 빨라야 한다. 최대한 코드 충돌을 지양해야한다. 코드를 재실행 했을떄 같은 객체라도 다른 값이 나올 수 있다. Object의 hashCode()를 Override 해야한다. Object 클래스의 hashCode는 메모리 위치를 기반으로 실행된다. 재실행마다 객체는 다른 위치에 저장되기 때문에 다른값이 반환된다. 같은 실행 환경일 경우 두 요소가 같다면 항상 같은 값을 반환해야 한다. (equals) 객체의 경우 힙에서의 위치, 문자열의 경우는 문자열 비교 등 예시 아래 예시의 person1과 person2의 hash..

💡 Flood Fill 알고리즘 다차원 배열의 어떤 칸과 연결된 영약을 찾는 알고리즘이다. 바둑이나 지뢰찾기 같은 게임에서 어떤 비어 있는 칸을 표시할 지 를 결정할 때도 사용된다. DFS와 Stack을 이용하여 구현하기도 하고, BFS와 Queue를 이용해 구현하기도 한다. DFS & Stack을 이용한 Flood Fill 구현 import java.util.Scanner; import java.util.Stack; public class DFS_FloodFill { // 상하좌우를 의미하는 델타 배열 생성 static int[][] deltaArray = {{-1,0}, {1,0}, {0,-1}, {0,1}}; static final int max = 10; static int n; static in..

💡 퀵 정렬 (Quick Sort) 기준값을 선정해 해당 값보다 작은 데이터와 큰 데이터로 분류하는 것을 반복해 정렬하는 알고리즘이다. 기준값이 어떻게 선정되는지에 따라 시간 복잡도에 많은 영향을 미치고 평균 시간복잡도는 O(nlogn)이다. 과정 1. 데이터를 분할하는 pivot을 설정한다. 2. pivot을 기준으로 다음 A ~ E 과정을 거쳐 데이터를 2개의 집합으로 분리한다. A. start가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 작으면 start를 오른쪽으로 1칸 이동한다. B. end가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 크면 end를 왼쪽으로 1칸 이동한다. C. start가 가리키는 데이터가 pivot이 가리키는 데이터보다 크고, end가 가리키는 데이터가 piv..

💡 삽입 정렬 (Insertion Sort) 이미 정렬된 데이터 범위에 정렬되지 않은 데이터를 적절한 위치에 삽입시켜 정렬하는 방식이다. 평균 시간 복잡도는 O(n2)로 비효율적이지만 구현이 쉽다. 과정 현재 index에 있는 데이터 값을 선택한다. 현재 선택한 데이터가 정렬된 데이터 범위에 삽입될 위치를 탐색한다. 삽입 위치부터 index에 있는 위치까지 shift 연산을 수행한다. 삽입 위치에 현재 선택한 데이터를 삽입하고 index++ 연산을 수행한다. 전체 데이터의 크기만큼 index가 커질때까지, 즉 선택할 데이터가 없을 때까지 반복한다. 적절한 삽입 위치를 탐색하는 부분에서 이진 탐색등과 같은 탐색 알고리즘을 사용하면 시간복잡도를 줄일 수 있다. 구현 ATM의 인출 시간을 계산한다. ATM은 ..

💡 선택 정렬 (Selection Sort) 대상 데이터의 최소값과 최대값을 찾아서 데이터가 나열된 순으로 찾아가며 선택하는 방법이다. 구현 방법이 복잡하고 시간복잡도도 버블 정렬과 같이 O(n2)으로 비효율적이다. 선택 정렬의 원리만 간단히 알아보자. 과정 남은 정렬부분에서 최대값 & 최소값을 찾는다. 남은 정렬 부분에서 가장 앞에 있는 데이터와 선택된 데이터를 swap 한다. 가장 앞에 있는 데이터의 위치를 변경해(index++) 남은 정렬 부분의 범위를 축소한다. 전체 데이터 크기만큼 index가 커질 때 까지 즉, 남은 정렬 부분이 없을 때까지 반복한다. 구현 선택 정렬을 이용해 내림차순 정렬을 구현한다. public class SelectionSort { static String testA = ..

💡 버블 정렬 (Bubble Sort) 데이터의 인접 요소의 크기를 비교하고, swap 연산을 수행하며 정렬하는 방식 시간복잡도는 O(n2)으로 굉장히 느린편이다. 보통 loop를 돌면서 인접한 데이터 간의 swap 연산으로 정렬한다. 과정 비교 연산이 필요한 경우 loop 범위를 설정한다. 인접한 데이터 값을 비교한다. swap 조건에 부합하면 swap 연산을 수행한다. loop가 끝날때까지 2~3을 반복한다 정렬 영역을 설정한다, 다음 loop를 실행할 때는 이 영역을 제외한다. 비교 대상이 없을 때까지 1~5를 반복한다. 만약 특정 loop의 전체 영역에서 swap이 발생하지 않으면, 정렬이 됬다는 의미이므로 프로세스를 종료해도 된다. 버블정렬을 이용한 N개의 수 오름차순 정렬 sort()를 이용하..