ITPE * JackerLab

개요분할 정복(Divide and Conquer)은 큰 문제를 작고 동일한 구조의 하위 문제로 나눈 뒤, 이를 각각 해결하고 결합하여 전체 문제를 해결하는 알고리즘 전략이다. 컴퓨터 과학에서 가장 널리 사용되는 알고리즘 설계 패러다임 중 하나로, 정렬, 탐색, 수학 계산, 동적 프로그래밍 등 다양한 분야에 활용된다. 병렬 처리와 최적화 문제에도 효과적이다.1. 개념 및 정의분할 정복은 다음과 같은 3단계로 구성된다:Divide (분할): 문제를 동일한 구조의 더 작은 하위 문제로 나눈다.Conquer (정복): 각 하위 문제를 재귀적으로 해결한다.Combine (결합): 하위 문제의 해를 결합하여 원래 문제의 해를 도출한다.2. 대표 알고리즘 예시 알고리즘 설명 시간 복잡도 병합 정렬 (Merge S..

개요병합 정렬(Merge Sort)은 데이터를 반으로 나누고 각각을 정렬한 뒤 다시 병합하는 분할 정복(Divide and Conquer) 전략을 사용하는 효율적인 정렬 알고리즘이다. 안정 정렬이며, 항상 **O(n log n)**의 시간 복잡도를 유지해 정렬 알고리즘 중에서도 높은 성능과 예측 가능성을 보인다. 내부 정렬과 외부 정렬(External Sort) 모두에 활용되며, 대용량 데이터 정렬에도 적합하다.1. 개념 및 정의병합 정렬은 다음 과정을 반복하여 배열을 정렬한다:배열을 반으로 나눈다 (재귀적으로)각각을 병합 정렬로 정렬한다정렬된 두 부분 배열을 하나로 병합한다병합 시에는 두 정렬된 배열을 비교하여 하나의 정렬된 배열로 합친다.2. 동작 원리단계설명1배열을 재귀적으로 반씩 나눔2분할된 배열..

개요정렬 알고리즘은 데이터 집합을 일정한 기준(숫자 크기, 알파벳 순 등)에 따라 순서대로 정렬하는 알고리즘이다. 효율적인 정렬은 데이터 검색, 최적화, 통계 처리 등에서 성능 향상에 큰 영향을 미친다. 정렬 방식에 따라 내부 정렬, 외부 정렬, 안정 정렬, 불안정 정렬로 나뉘며, 시간/공간 복잡도에 따라 선택이 달라진다. 본 글에서는 대표적인 정렬 알고리즘들의 개념, 성능, 특징 및 활용 사례를 중심으로 정리한다.1. 정렬 알고리즘의 분류 분류 기준 유형 설명 구현 방식비교 기반 정렬요소 간 비교를 통해 순서 결정 (버블, 삽입, 병합 등)비비교 기반 정렬키 값을 직접 계산해 정렬 (계수, 기수 정렬)메모리 사용내부 정렬주 메모리 내에서 정렬 수행 (일반적인 정렬)외부 정렬디스크 등 외부 저장소에서..