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쉽게 배우는 알고리즘

쉽게 배우는 알고리즘

(관계중심의 사고법)

문병로 (지은이)
한빛아카데미(교재)
25,000원

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쉽게 배우는 알고리즘
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 쉽게 배우는 알고리즘 (관계중심의 사고법)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9788998756406
· 쪽수 : 460쪽
· 출판일 : 2013-07-30

책 소개

IT Cookbook 한빛 교재 시리즈 60권. 알고리즘을 가장 이해하기 쉬운 방식으로 기술하였다. 적절한 사례와 설명, 150여 개의 쉬운 도해, 간결한 의사코드로 이해도를 높였다. 또한, 교과 과정에서 가장 일반적으로 다루는 내용을 담으면서 최신의 경향을 반영했다.

목차

1장. 알고리즘 설계와 분석의 기초
01. 몇 가지 기초 사항들
1.1 알고리즘이란
1.2 알고리즘을 왜 분석하는가
1.3 알고리즘의 수행 시간
1.4 재귀(자기호출)와 귀납적 사고
1.5 알고리즘으로 어떤 문제를 푸는가
[알고리즘 1-1] 병합정렬
02. 점근적 표기
2.1 θ-표기법(세타(Theta)-표기법))
2.2 O-표기법(오(Oh)-표기법))
2.2 Ω-표기법(오메가(Omega)-표기법))
☆03. 점근적 표기의 엄밀한 정의
3.1 O-표기법(오(Oh)-표기법))
3.2 Ω-표기법(오메가(Omega)-표기법))
3.3 θ-표기법(세타(Theta)-표기법))
3.4 ο-표기법(리틀오(Little Oh)-표기법))
3.5 ω-표기법(리틀오메가(Little Omega)-표기법))
요약
연습문제
[Drift] 에너지의 천재 크누스

2장. 점화식과 점근적 복잡도 분석
01. 점화식의 이해
02. 점화식의 점근적 분석 방법
2.1 반복대치
2.2 추정후 증명
2.3 마스터 정리
요약
연습문제

3장. 정렬
01. 기초적인 정렬 알고리즘
1.1 선택정렬
1.2 버블정렬
1.3 삽입정렬
[알고리즘 3-1] 선택정렬
[알고리즘 3-2] 버블정렬
[알고리즘 3-3] 삽입정렬
02. 고급 정렬 알고리즘
2.1 병합정렬
2.2 퀵정렬
2.3 힙정렬
[알고리즘 3-4] 병합정렬
[알고리즘 3-5] 퀵정렬
[알고리즘 3-6] 힙만들기
[알고리즘 3-7] 힙정렬
03. 비교정렬 시간의 하한
04. 특수 정렬 알고리즘
4.1 기수정렬
4.2 계수정렬
[알고리즘 3-8] 기수정렬
[알고리즘 3-9] 계수정렬
요약
연습문제
[Drift] 관계 중심의 사고 방식

4장. 선택 알고리즘
01. 평균 선형시간 선택 알고리즘
[알고리즘 4-1] 평균 선형시간 선택 알고리즘
02. 최악의 경우 선형시간 선택 알고리즘
[알고리즘 4-2] 최악의 경우 선형시간 선택 알고리즘
요약
연습문제

5장. 검색트리
01. 레코드, 키의 정의 및 검색트리
02. 이진검색트리
2.1 이진검색트리에서의 검색
2.2 이진검색트리에서의 삽입
2.3 이진검색트리에서의 삭제
[알고리즘 5-1] 이진검색트리에서의 검색
[알고리즘 5-2] 이진검색트리에서의 삽입
[알고리즘 5-2b] 이진검색트리에서의 삽입(비재귀적 버전)
[알고리즘 5-3] 이진검색트리에서의 삭제
03. 레드블랙트리
3.1 레드블랙트리에서의 삽입
3.2 레드블랙트리에서의 삭제
3.3 레드블랙트리의 작업 성능 분석
04. B-트리
4.1 B-트리에서의 검색
4.2 B-트리에서의 삽입
4.3 B-트리에서의 삭제
4.4 B-트리의 작업 성능 분석
[스케치 5-4] B-트리에서의 삽입
[스케치 5-5] B-트리에서의 삭제
☆05. 다차원검색트리
5.1 KD-트리
5.2 KDB-트리
5.3 R-트리
5.4 그리드 파일
요약
연습문제
[Drift] 천재 알고리즘의 재현: 스트라센 알고리즘의 재고

6장. 해시 테이블
01. 해시 테이블: 검색 효율의 극단
02. 해시 함수
2.1 나누기 방법
2.2 곱하기 방법
03. 충돌 해결
3.1 체이닝
3.2 개방 주소 방법
[알고리즘 6-1] 체이닝을 사용하는 해시 테이블에서의 작업
[알고리즘 6-2] 개방주소 방법
04. 해시 테이블에서의 검색 시간 분석
요약
연습문제

7장. 상호 배타적 집합의 처리
01. 연결 리스트를 이용한 집합의 처리
1.1 작업의 개요
1.2 수행시간
02. 트리를 이용한 집합의 처리
2.1 기본적인 원리
2.2 연산의 효율을 높이는 방법
[알고리즘 7-1] 트리를 이용한 집합의 처리에서의 Make-Set, Union, Find-Set
[알고리즘 7-2] 랭크를 이용한 Union과 Make-Set
[알고리즘 7-3] 경로압축을 이용한 Find-Set
요약
연습문제
[Drift] 추상화와 은유

8장. 동적 프로그래밍
01. 어떤 문제를 동적 프로그래밍으로 푸는가
[알고리즘 8-1] 피보나치 수(재귀호출)
[알고리즘 8-2] 피보나치 수(동적 프로그래밍 1)
[알고리즘 8-3] 피보나치 수(동적 프로그래밍 2)
02. 행렬 경로 문제
[알고리즘 8-4] 행렬 경로 문제(재귀호출)
[알고리즘 8-5] 행렬 경로 문제(동적 프로그래밍)
03. 조약돌 놓기 문제
[알고리즘 8-6] 조약돌 놓기 문제(재귀호출)
[알고리즘 8-7] 조약돌 놓기 문제(동적 프로그래밍)
04. 행렬 곱셈 순서 문제
[알고리즘 8-8] 행렬 곱셈 순서 문제(재귀호출)
[알고리즘 8-9] 행렬 곱셈 순서 문제(동적 프로그래밍)
05. 최장 공통 부분순서(LCS)
[알고리즘 8-10] 최장 공통 부분순서 길이(재귀호출)
[알고리즘 8-11] 최장 공통 부분순서 길이(동적 프로그래밍)
요약
연습문제

9장. 그래프 알고리즘
01. 그래프
02. 그래프의 표현
2.1 인접행렬을 이용한 방법
2.2 인접리스트를 이용한 방법
03. 너비우선탐색(BFS)과 깊이우선탐색(DFS)
[알고리즘 9-1] BFS 알고리즘
[알고리즘 9-2] DFS 알고리즘
04. 최소신장트리
4.1 프림 알고리즘
4.2 크루스칼 알고리즘
4.3 안정성 정리
[알고리즘 9-3] 프림 알고리즘(버전 1)
[알고리즘 9-4] 프림 알고리즘(버전 2)
[알고리즘 9-5] 크루스칼 알고리즘
05. 위상 정렬
[알고리즘 9-6] 위상정렬 알고리즘 1
[알고리즘 9-7] 위상정렬 알고리즘 2
06. 최단경로
6.1 다익스트라 알고리즘(음의 가중치를 허용하지 않는 경우)
6.2 벨만-포드 알고리즘
6.3 모든쌍 최단경로 알고리즘
6.4 싸이클이 없는 그래프의 최단경로
[알고리즘 9-8] 다익스트라 알고리즘
[알고리즘 9-9] 벨만-포드 알고리즘
[알고리즘 9-10] 플로이드-워샬 알고리즘
[알고리즘 9-11] 싸이클이 없는 유향 그래프(DAG)에서 최단경로 구하기
07. 강연결 요소
[알고리즘 9-12] 강연결요소 구하기
요약
연습문제

10장. 문자열 매칭
01. 원시적인 매칭 방법
[알고리즘 10-1] 원시적인 매칭 알고리즘
02. 오토마타를 이용한 매칭
[알고리즘 10-2] 매칭을 체크하는 알고리즘
03. 라빈-카프 알고리즘
[알고리즘 10-3] 수치화를 이용한 매칭 알고리즘
[알고리즘 10-4] 라빈-카프 매칭 알고리즘
☆04. KMP 알고리즘
[알고리즘 10-5] KMP 알고리즘
☆05. 보이어-무어 알고리즘
[알고리즘 10-5] 약식 보이어-무어 알고리즘
요약
연습문제

11장. NP-완비
01. 문제의 종류
02. Yes/No 문제와 최적화 문제
03. NP
04. 변환
05. NP-완비
06. NP-완비 문제들
07. NP-하드를 최적화 문제로 확장하기
☆08_근사해 구하기
요약
연습문제
[Drift] 비운의 천재 알란 튜링과 정지문제

12장. 상태공간 트리의 탐색
01. 상태공간 트리
02. 백트래킹
2.1 미로 찾기 문제
2.2 색칠 문제
[알고리즘 12-1] 미로 찾기 문제를 위한 백트래킹 알고리즘
[알고리즘 12-2] 색칠 문제를 위한 백트래킹 알고리즘
03. 한정분기
04. A* 알고리즘
4.1 최단 경로 찾기 문제
4.2 TSP
[알고리즘 12-3] 그래프에서 최단경로를 찾기 위한 A* 알고리즘
요약
연습문제
[Drift] 공간 탐색과 끌개

참고문헌
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저자소개

문병로 (지은이)    정보 더보기
서울대학교 컴퓨터공학부 교수. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 각각 학사 · 석사 ·박사 학위를 취득하였다. LG전자 중앙연구소 연구원, UCLA VLSI CAD Lab 박사후연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 이론 연구의 현장 적용에 관심이 많아 2000년 초부터 연구실 벤처를 창업하여 알고리즘과 최적화 이론의 현장 접목을 시도해왔으며, 현재 문제 해결 분야와 유전 알고리즘 등의 공간 탐색 이론 및 응용을 연구하는 “최적화 및 금융공학 연구실”을 운영하고 있다. 주요 관심사는 난제의 속성, 이러한 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고리즘의 설계 · 분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘, AI 혁명을 이끌고 있는 트랜스포머의 내부 해킹과 응용이다. 전공 저서로는 『쉽게 배우는 자료구조 with 파이썬/자바』, 『쉽게 배우는 알고리 즘』, 『쉽게 배우는 유전 알고리즘』이 있다. 교양 부문 저서로는 계량적 주식 투자에 관한 『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』가 있다. 국제 저널과 학술대회에 150여 편의 논문을 발표하였다.
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