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자료구조6

[Algorithm] 퀵(Quick)/계수(Count)정렬 퀵 정렬(Quick Sort) 리스트에서 첫 번째 데이터를 피벗으로 설정 후 피벗값을 기준으로 왼쪽과 오른쪽부분으로 정렬한다. 시간복잡도 O(NlogN) array = [7,5,9,0,3,1,6,2,4,8] def quick_sort(array): # 리스트가 하나 이하의 원소만을 담고 있다면 종료 if len(array) 2023. 3. 16.
[Algorithm] 선택(Selection)/삽입(Insertion)정렬 선택 정렬(Selection Sort) 매번 가장 작은 것을 선택한다. 정렬된 데이터를 제외하고 정렬되지 않은 데이터 중에서 가장 작은 데이터를 정렬되지 않은 데이터 중 가장 앞에 있는 데이터와 바꾼다. array = [7,5,9,0,3,1,6,2,4,8] for i in range(len(array)): min_index = i # 가장 작은 원소의 인덱스 for j in range(i+1, len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_index = j array[i], array[min_index] = array[min_index], array[i] # swap print(array) 삽입 정렬(Insertion Sort) 특정한 데이터를 적절한 위치에 삽입.. 2023. 3. 16.
[Algorithm] DFS/BFS DFS(Depth-First Search) 깊이 우선 탐색이라고도 부르며, 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘 그래프는 노드(Node)와 간선(Edge)으로 표현되며 이때 노드를 정점(Vertex)이라고도 말한다. # DFS 메서드 정의 def dfs(graph, v, visited): # 현재 노드를 방문 처리 visited[v] = True print(v, end=' ') for i in graph[v]: if not visited[i]: dfs(graph, i, visited) graph = [ [], [2,3,8], [1,7], [1,4,5], [3,5], [3,4], [7], [2,6,8], [1,7] ] #각 노드가 방문된 정보를 리스트 자료형으로 표현(1차원 리스트) visi.. 2023. 3. 16.
[Algorithm] 트리의 순회(Tree Traversal) 안녕하세요! 공대남입니다. 오늘은 트리의 순회구조인 전위순회, 중위 순회, 후위 순회을 알아보겠습니다. class Node: def __init__(self, data, left_node, right_node): self.data = data self.left_node = left_node self.right_node = right_node def pre_order(node): print(node.data, end=' ') if node.left_node != None: pre_order(tree[node.left_node]) if node.right_node != None: pre_order(tree[node.right_node]) def in_order(node): if node.left_node !.. 2023. 3. 15.
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