알고리즘 성능 비교는 여러 알고리즘 중에서 문제 해결에 가장 적합한 알고리즘을 선택하는 데 필수적인 과정입니다. 알고리즘의 성능은 문제의 크기, 데이터 특성, 메모리 및 시간 제한 등 다양한 요소에 따라 달라지며, 성능 평가 및 분석은 최적화와도 밀접한 관계가 있습니다. 이 포스팅에서는 알고리즘 성능 분석의 주요 요소인 시간 복잡도, 공간 복잡도, 최적화 기법 등을 살펴보며 성능 평가 방법을 설명하겠습니다.1. 알고리즘 성능 분석이란?알고리즘 성능 분석은 특정 문제에 대한 알고리즘의 효율성을 평가하는 과정으로, 주로 시간 복잡도와 공간 복잡도를 기준으로 수행됩니다. 이 두 가지 요소는 알고리즘이 처리할 데이터 크기에 따라 증가하는 연산량과 메모리 사용량을 평가합니다.성능 분석의 필요성효율성 보장: 문제 ..

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)은 문제를 해결하기 위해 현재 단계에서 가장 최적인 선택을 반복적으로 수행하여, 최적의 해를 찾아가는 알고리즘입니다. 탐욕 알고리즘은 비교적 단순한 구현 방식과 빠른 연산 속도를 제공하기 때문에 다양한 최적화 문제에서 널리 사용됩니다.이 포스팅에서는 탐욕 알고리즘의 기본 개념, 탐욕 알고리즘이 활용되는 대표적인 문제 유형, 구현 예시 등을 알아보겠습니다.1. 탐욕 알고리즘이란?탐욕 알고리즘은 매 순간 가장 최적의 선택을 수행하여 문제를 해결해 나가는 방법입니다. 이때 각 단계에서의 선택은 전체 문제를 해결하는 데 영향을 미치며, 이러한 선택이 누적되면서 전역 최적해에 도달하게 됩니다.탐욕 알고리즘은 최적 부분 구조와 탐욕적 선택 속성이라는 두 가지 특징을 가지..

크루스칼 알고리즘(Kruskal's Algorithm)이란?크루스칼 알고리즘은 최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)를 찾기 위한 대표적인 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)입니다. 그래프의 모든 정점을 최소 비용으로 연결하는 문제를 해결하는 데 사용되며, 사이클이 없는 트리를 형성하는 것이 핵심입니다.크루스칼 알고리즘은 가중치가 가장 작은 간선부터 선택하여 트리를 확장해 나가는 방식으로 동작합니다. 알고리즘의 핵심은 간선의 선택 과정에서 사이클이 발생하지 않도록 관리하는 것입니다.1. 최소 신장 트리(MST)란?신장 트리(Spanning Tree)는 그래프의 모든 정점을 포함하면서, 사이클이 없고 최소한의 간선만으로 연결된 트리를 의미합니다. **최소 신장 트리(..

프림 알고리즘 (Prim's Algorithm) 이해하기프림 알고리즘(Prim's Algorithm)은 최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)를 찾기 위한 대표적인 그리디 알고리즘입니다. 주어진 가중치 그래프에서 모든 노드를 최소한의 비용으로 연결하는 트리를 구하는 데 사용되며, 크루스칼 알고리즘(Kruskal's Algorithm)과 함께 널리 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.이 포스팅에서는 프림 알고리즘의 기본 개념, 동작 방식, 구현 방법, 그리고 실제 사례를 통해 이를 자세히 알아보겠습니다.1. 최소 신장 트리(MST)란?최소 신장 트리(MST)는 주어진 연결 그래프(Connected Graph)에서 모든 노드를 연결하는 트리 중 가중치 합이 최소인 트리를 말합니다.신장..

다익스트라 알고리즘 (Dijkstra's Algorithm) 이해하기다익스트라 알고리즘은 그래프에서 최단 경로를 찾는 알고리즘 중 하나로, 가중치가 있는 그래프에서 시작 노드에서 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 구하는 데 사용됩니다. 다익스트라 알고리즘은 비음수 가중치에서 가장 효율적으로 작동하며, 네트워크 라우팅, 교통 경로 최적화, 지도 네비게이션 시스템 등에서 활용됩니다.이번 포스팅에서는 다익스트라 알고리즘의 기본 개념, 동작 방식, 코드 구현, 그리고 다양한 실제 사례를 통해 다익스트라 알고리즘을 자세히 알아보겠습니다.1. 다익스트라 알고리즘 개념다익스트라 알고리즘은 가중치가 있는 그래프에서, 출발점에서 다른 노드들까지의 최단 경로를 찾는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 그리디 방식으로 동작하며,..

A* 알고리즘 이해하기A* 알고리즘(A-star)은 최단 경로 탐색 알고리즘 중 하나로, 그래프 또는 그리드 상에서 두 지점 사이의 최적 경로를 찾는 문제에 자주 사용됩니다. 이 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)의 장점을 결합하여, 효율적으로 최단 경로를 탐색합니다. A*는 주로 게임 개발(예: 길 찾기)이나 로봇 공학, 네비게이션 시스템 등에서 활용됩니다.이번 포스팅에서는 A* 알고리즘의 개념, 동작 방식, 코드 구현, 그리고 실제 사례를 통해 A* 알고리즘을 이해해 보겠습니다.1. A* 알고리즘 개념A* 알고리즘은 경로를 탐색할 때 휴리스틱(Heuristic)을 사용하여, 탐색할 다음 노드를 결정합니다.A 알고리즘의 핵심은 비용 함수 f(n)f(n)f(n)..