알고리즘 기초: 정렬, 이진 검색, 그래프 알고리즘 자세히 알아보기

안녕하세요, GameLabMaster입니다. 오늘은 알고리즘의 기초에 대해 좀 더 자세하게 알아보겠습니다. 알고리즘은 문제 해결에 필요한 절차나 방식을 구체화한 것으로, 프로그래밍에서 매우 중요한 요소입니다. 다양한 알고리즘이 존재하며, 여기서는 정렬 알고리즘, 이진 검색, 그래프 알고리즘 등 기본적인 알고리즘을 소개하겠습니다.

정렬 알고리즘

정렬 알고리즘은 데이터를 특정 순서대로 정렬하는 방법입니다. 정렬 알고리즘에는 여러 종류가 있으며, 각각의 특징과 성능이 다릅니다.

 

• 버블 정렬: 인접한 두 원소를 비교하여 정렬하는 과정을 반복하며, 간단하지만 비효율적인 정렬 방법입니다.
• 선택 정렬: 가장 작은(또는 큰) 원소를 찾아 순서대로 정렬하는 방법으로, 간단하지만 평균 성능이 좋지 않습니다.
• 삽입 정렬: 각 원소를 적절한 위치에 삽입하여 정렬하는 방법으로, 데이터가 이미 정렬된 경우 효율적입니다.
• 병합 정렬: 데이터를 반으로 나누어 정렬한 후, 다시 합치면서 정렬하는 방법으로, 안정적이고 효율적입니다.
• 퀵 정렬: 피벗을 기준으로 데이터를 분할하며 정렬하는 방법으로, 평균 성능이 좋으나 최악의 경우 비효율적일 수 있습니다.

이진 검색

• 이진 검색은 정렬된 데이터에서 원하는 값을 찾는 효율적인 방법입니다. 중간값을 기준으로 찾고자 하는 값이 큰지 작은지를 판단하며 범위를 좁혀나갑니다. 이 과정을 반복하여 원하는 값을 찾습니다.

그래프 알고리즘

그래프 알고리즘은 그래프라는 자료구조를 다루는 알고리즘입니다. 여기서는 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)을 소개하겠습니다.

 

• 깊이 우선 탐색 (DFS: Depth-First Search): 깊이 우선 탐색은 그래프의 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 방법입니다. 현재 정점에서 갈 수 있는 정점들 중 하나를 선택하여 계속 탐색하고, 더 이상 갈 수 없게 되면 이전 정점으로 돌아와 다른 정점을 탐색하는 방식입니다. 재귀함수나 스택을 이용하여 구현할 수 있습니다.
• 너비 우선 탐색 (BFS: Breadth-First Search): 너비 우선 탐색은 그래프의 가까운 부분부터 차례대로 탐색하는 방법입니다. 현재 정점에서 갈 수 있는 모든 정점을 방문한 후, 방문한 정점들에서 다시 갈 수 있는 정점들을 차례로 방문하는 방식입니다. 큐를 이용하여 구현할 수 있습니다.

이상으로 알고리즘 기초에 대해 자세하게 알아보았습니다. 알고리즘은 문제 해결 능력을 향상시키는 데 도움이 되며, 다양한 알고리즘이 있으므로 상황에 맞게 선택하여 사용해야 합니다. 다음 포스팅에서는 더 심화된 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 감사합니다!