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알고리즘의 정의에 대해선 [[알고리즘]] 문서를 참고하세요. 이 분서는 분류로서의 알고리즘을 다룹니다. == 어디까지가 '알고리즘'인가? == '''컴퓨터 과학에서 다루는 문제의 종류''' * '''Problems-in-the-large (대형 문제)''': 은행 대출 시스템, 컴파일러, 게임 처럼 큰 소프트웨어 시스템과 관련된 문제. * '''Problems-in-the-small (소형 문제)''': 정렬(Sorting), 행렬 곱셈, 선형 계획법 같은 수학적으로 명확히 정의된 문제. * '''알고리즘 학문(Algorithmics)'''은 이러한 소형 문제와 그 해결 방법을 연구하는 분야임. '''알고리즘 연구의 두 가지 방향''' * '''응용 중심 (열 중심, column-oriented)''': 특정 응용 분야(예: 계산 기하학, 계산 생물학)에서 사용하는 알고리즘 연구 * '''기술 중심 (행 중심, row-oriented)''': 정렬, 그래프 탐색, 동적 프로그래밍 같은 공통 알고리즘 기법을 연구 '''학문으로서의 알고리즘이란?''' * 알고리즘이란 '''계산 문제를 효율적으로 해결하는 방법'''을 연구하는 학문이다. * 알고리즘 연구는 '''알고리즘 설계 기법''', '''자료구조''', '''알고리즘 분석을 위한 수학적 도구''' 등을 포함한다. * 컴퓨터 소프트웨어의 핵심 요소로서, 다양한 응용 시스템에서 중요한 역할을 한다. * 대형 소프트웨어 시스템을 구축하기 위해서는 알고리즘뿐만 아니라 데이터베이스 이론과 같은 비알고리즘적 기법도 필요하지만, 본 교재에서는 알고리즘에 집중한다. == 알고리즘에서 다루는 것들 == '''응용 중심 접근 (Application-Oriented View)''' * 특정 분야에서 활용되는 알고리즘 연구. 예를 들어, ** '''계산 기하학 (Computational Geometry)''' ** '''계산 생물학 (Computational Biology)''' ** '''계산 금융 (Computational Finance)''' ** '''컴퓨터 대수학 (Computer Algebra)''' '''기술 중심 접근 (Technique-Oriented View)''' * 특정 분야에 국한되지 않고 여러 분야에서 공통적으로 사용되는 기법 연구. 예를 들어, ** '''정렬 (Sorting)''' ** '''그래프 탐색 (Graph Searching)''' ** '''문자열 알고리즘 (String Algorithms)''' ** '''동적 프로그래밍 (Dynamic Programming)''' ** '''수치 해석 기법 (Numerical Methods)''' '''알고리즘 연구 주제들''' 세부 주제들은 더 있지만, 큰 분류는 이렇게 이렇게 4가지 주요한 주제로 나눌 수 있다. # '''자료구조 (Data Structures)''' #* 연결 리스트 (Linked Lists) #* 스택 (Stacks) #* 탐색 트리 (Search Trees) # '''알고리즘 기법 (Algorithmic Techniques)''' #* 분할 정복 (Divide and Conquer) #* 동적 프로그래밍 (Dynamic Programming) # '''기본 계산 문제 (Basic Computational Problems)''' #* 정렬 (Sorting) #* 그래프 탐색 (Graph Searching) #* 점 위치 찾기 (Point Location) # '''알고리즘 분석 기법 (Analysis Techniques)''' #* 점화식 (Recurrences) #* 상쇄 분석 (Amortization) #* 확률적 분석 (Randomized Analysis)
요약:
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