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알고리즘

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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >소프트웨어공학
  • 강의학기
    2014년 2학기
  • 조회수
    26,400
  •  
이 과목에서는 컴퓨터 분야의 필수 과목인 알고리즘을 학습한다. 먼저 기초적인 자료구조를 복습하고 시간과 공간을 분석하기 위한 O(f(n)) 개념을 살펴본다. 알고리즘을 개발할 경우에 필수적인 개념인 분할-정복, 동적 프로그램 그리고 그리디 방법을 학습한 후에 검색과 정렬 그리고 심볼테이블도 학습한다.

차시별 강의

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1. 자료 구조 복습 프로그램과 알고리즘의 기초개념 URL
자료 구조 복습 선형리스트, 스택과 큐, 선형리스트의 응용 URL
자료 구조 복습 원형 큐, 배열과 연결리스트을 이용한 선형 리스트의 구현 URL
1 강의자료 1 강의자료 URL
2. 트리와 순환프로그램 트리와 순환적 정의및 프로그램 작성 URL
트리와 순환프로그램 이진 트리, 트리의 복사와 비교, 이진 검색트리 URL
2 강의자료 2 강의자료 URL
3. 그래프 그래프의 정의, 인접 행렬, 인접 리스트, Euler path URL
그래프 다중 그래프, 깊이 우선 검색, 너비 우선 검색 URL
3 강의자료 3 강의자료 URL
4. 그래프 탐색 prim's method, Kruskal's Method, Minimum cost Spanning tree URL
그래프 탐색 이행적 폐쇄, Topological Sort, Partial Order URL
4 강의자료 4 강의자료 URL
5. 점화식 T(n)=aT(n/b) +f(n) URL
점화식 점화식의 일반해, 기하 급수 URL
점화식 점화식 URL
5 강의자료 5 강의자료 URL
6. 분할 정복 1 Binary Search, Tower of Hanoi URL
분할 정복 1 Quick Sort URL
6 강의자료 6 강의자료 URL
7. 분할 정복 2 Quick Sort, Selection URL
분할 정복 2 행렬의 곱, Strassen Matrix Multiplication URL
7 강의자료 7 강의자료 URL
8. 동적 프로그래밍1 재귀 관계, 테이블화, backward approach, Optimal solution URL
동적 프로그래밍1 최단 거리, Dijksta, Floyd, Transitive Closure URL
8 강의자료 8 강의자료 URL
9. 동적 프로그래밍2 Principle of Optimality, 귀류법, 귀납법, 최적의 원리 URL
동적 프로그래밍2 Travelling Sales Person, Reliability Design URL
9 강의자료 9 강의자료 URL
10. Greedy algorithm 그리디 방법, forward approach, 최소비용생성트리 URL
Greedy algorithm Knapsack, File Merge, Store on Tape, 귀납법, 귀류법 URL
Greedy algorithm 파일 병합과 huffman Code URL
10 강의자료 10 강의자료 URL
11. 탐 색 이진 검색트리, 이진 검색, 연결리스트를 이용한 검색 URL
탐 색 min-max, 2nd largest, select kth element URL
11 강의자료 11 강의자료 URL
12. 심볼 테이블 여러가지 심볼 테이블(배열, 트리, 리스트, 해싱) URL
심볼 테이블 해싱, collision. Overflow, open addressing, Closed addressing URL
12 강의자료 12 강의자료 URL
13. Backtracking backtracking, Alpha beta pruning, Game URL
Backtracking NP의 기초, P와 NP, NP-Complete URL
13 강의자료 13 강의자료 URL
14. NP NP의 예, 암호학의 이용, 여러가지 NP 문제들 URL

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