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2025년 3월 9일 (일)

• 08:092025년 3월 9일 (일) 08:09 차이 역사 +4,750‎ 새글 빈 패킹 알고리즘 ‎ 새 문서: '''빈 패킹 알고리즘'''(Bin Packing Algorithm)은 주어진 아이템들을 최소 개수의 용기(빈, Bin)에 효율적으로 배치하는 최적화 문제를 해결하는 알고리즘이다. 이 문제는 조합 최적화 문제 중 하나로, 물류, 메모리 관리, 작업 스케줄링 등에서 널리 사용된다. ==문제 정의== 빈 패킹 문제는 다음과 같이 정의할 수 있다. *각 아이템은 '''크기'''(weight)를 가지며, 모든 빈(bin)은 ''... 태그: 시각 편집
• 08:062025년 3월 9일 (일) 08:06 차이 역사 +41‎ 새글 빈 패킹 ‎ 빈 패킹 알고리즘 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 07:072025년 3월 9일 (일) 07:07 차이 역사 +3,646‎ 새글 프림 알고리즘 ‎ 새 문서: '''프림 알고리즘'''(Prim's Algorithm)은 최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)를 찾는 알고리즘 중 하나로, '''그리디 알고리즘'''(Greedy Algorithm)에 기반하여 동작한다. 크루스칼 알고리즘과 달리, '''정점 중심(Vertex-based)'''으로 동작하며, 한 정점에서 시작하여 최소 비용으로 트리를 확장해 나간다. ==개요== 프림 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 동작한다. *1. 임의의 정점... 최신 태그: 시각 편집
• 07:042025년 3월 9일 (일) 07:04 차이 역사 +4,131‎ 새글 크루스칼 알고리즘 ‎ 새 문서: '''크루스칼 알고리즘'''(Kruskal's Algorithm)은 최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)를 찾는 알고리즘 중 하나로, '''그리디 알고리즘'''(Greedy Algorithm)에 기반하여 동작한다. 그래프의 간선을 가중치가 작은 것부터 정렬한 후, '''서로소 집합(Disjoint Set)'''을 활용하여 최소 비용으로 모든 정점을 연결하는 방법을 찾는다. ==개요== 크루스칼 알고리즘은 간선 중심(edge-based)의... 태그: 시각 편집
• 06:582025년 3월 9일 (일) 06:58 차이 역사 +3,786‎ 새글 이진 탐색 트리 ‎ 새 문서: '''이진 탐색 트리'''(Binary Search Tree, BST)는 이진 트리의 한 유형으로, 모든 노드가 다음과 같은 '''이진 탐색 속성'''을 만족하는 트리 구조이다. *왼쪽 서브트리의 모든 노드는 부모 노드보다 작다. *오른쪽 서브트리의 모든 노드는 부모 노드보다 크다. *각 서브트리 또한 이진 탐색 트리이다. 이진 탐색 트리는 탐색, 삽입, 삭제 연산을 평균적으로 O(log N)에 수행할 수... 최신 태그: 시각 편집
• 06:542025년 3월 9일 (일) 06:54 차이 역사 +4,265‎ 새글 트리 이론 ‎ 새 문서: '''트리 이론'''(Tree Theory)은 그래프 이론의 하위 분야로, '''트리'''(Tree)라는 특정한 유형의 그래프를 연구하는 학문이다. 트리는 사이클이 없는 연결 그래프이며, 데이터 구조 및 알고리즘에서 중요한 역할을 한다. 트리 이론은 네트워크, 데이터베이스, 검색 알고리즘, 파일 시스템 등의 다양한 응용 분야에서 활용된다. ==정의== 트리는 '''사이클이 없는 연결 그래프''... 최신 태그: 시각 편집
• 06:532025년 3월 9일 (일) 06:53 차이 역사 +24‎ 그래프 이론 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 06:472025년 3월 9일 (일) 06:47 차이 역사 +7,155‎ 새글 그래프 이론 ‎ 새 문서: '''그래프 이론'''(Graph Theory)은 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 이루어진 '''그래프'''(Graph)를 연구하는 수학의 한 분야이다. 그래프는 객체 간의 관계를 나타내는 구조로, 컴퓨터 과학, 네트워크, 운영 연구, 생물학, 사회학 등 다양한 분야에서 활용된다. ==기본 개념== 그래프는 두 개의 집합으로 정의된다. *'''정점(Vertex)''' 또는 '''노드(Node)''': 데이터를 저장하는 요소 *'''... 태그: 시각 편집
• 06:372025년 3월 9일 (일) 06:37 차이 역사 +3,305‎ 새글 방향 비순환 그래프 ‎ 새 문서: '''방향 비순환 그래프'''(Directed Acyclic Graph, DAG)는 방향성을 가지며 순환이 없는 그래프를 의미한다. 즉, DAG에서는 어떤 노드에서 출발하여 방향을 따라가면 다시 원래 노드로 돌아올 수 있는 경로(순환, cycle)가 존재하지 않는다. DAG는 위상 정렬, 작업 스케줄링, 의존성 분석, 컴파일러 최적화, 블록체인 등의 다양한 응용 분야에서 활용된다. ==특징== *'''방향성'''을 가... 태그: 시각 편집
• 06:372025년 3월 9일 (일) 06:37 차이 역사 +4,989‎ 새글 위상 정렬 ‎ 새 문서: '''위상 정렬'''(Topological Sorting, Topology Sort)은 방향 비순환 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph)에서 노드들을 선형 순서로 정렬하는 알고리즘이다. 이 순서는 모든 간선 (u, v)에 대해 정렬된 결과에서 u가 항상 v보다 앞에 오도록 보장한다. 위상 정렬은 그래프가 순환이 없을 때만 가능하며, 주로 작업 스케줄링, 컴파일러에서의 의존성 분석, 데이터 흐름 최적화 등에 사용된... 최신 태그: 시각 편집
• 06:342025년 3월 9일 (일) 06:34 차이 역사 +7,796‎ 새글 강한 연결 요소 ‎ 새 문서: 섬네일|강한 결합 요소 예시 섬네일|SCC인 그래프 강한 결합 요소(Strongly Connected Component, SCC)는 방향 그래프에서 모든 정점이 서로 도달 가능한 최대 부분 그래프를 의미한다. 즉, 강한 결합 요소 내부에서는 임의의 두 정점 u, v에 대해 u에서 v로 가는 경로와 v에서 u로 가는 경로가 모두 존재해야 한다. * 즉 쉽게 말해, 직... 최신
• 06:342025년 3월 9일 (일) 06:34 차이 역사 −7,758‎ 강한 결합 요소 ‎ 강한 연결 요소 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기
• 06:292025년 3월 9일 (일) 06:29 차이 역사 +42‎ 새글 파일:위상 정렬 예.png ‎편집 요약 없음 최신
• 06:252025년 3월 9일 (일) 06:25 차이 역사 +53‎ 강한 결합 요소 ‎편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 05:322025년 3월 9일 (일) 05:32 차이 역사 +34‎ 새글 파일:SCC 예시.png ‎편집 요약 없음 최신
• 04:592025년 3월 9일 (일) 04:59 차이 역사 +3,673‎ 강한 결합 요소 ‎편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 04:292025년 3월 9일 (일) 04:29 차이 역사 +4,203‎ 새글 코사라주 알고리즘 ‎ 새 문서: '''코사라주 알고리즘'''(Kosaraju's Algorithm)은 방향 그래프에서 강한 연결 요소(SCC, Strongly Connected Components)를 찾는 알고리즘으로, 깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)을 두 번 수행하여 SCC를 탐색한다. 이 알고리즘은 O(V + E) 시간 복잡도를 가지며, 타잔 알고리즘과 함께 SCC를 찾는 대표적인 방법이다. ==역사== 코사라주 알고리즘은 1978년 S. Rao Kosaraju가 제안한 알고리즘으... 최신 태그: 시각 편집
• 04:132025년 3월 9일 (일) 04:13 차이 역사 −3‎ 타잔 알고리즘 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집: 전환됨
• 04:132025년 3월 9일 (일) 04:13 차이 역사 +4,847‎ 새글 타잔 알고리즘 ‎ 새 문서: '''타잔 알고리즘'''(Tarjan's Algorithm)은 강한 연결 요소(SCC, Strongly Connected Components)를 찾는 알고리즘으로, 깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)을 기반으로 동작한다. 1972년 로버트 타잔(Robert Tarjan)에 의해 개발되었으며, O(V + E) 시간 복잡도를 갖는다. ==역사== 로버트 타잔은 1972년 논문 "Depth-first search and linear graph algorithms"에서 타잔 알고리즘을 발표하였다. 이후 이 알고리... 태그: 시각 편집
• 03:542025년 3월 9일 (일) 03:54 차이 역사 +74‎ 강한 결합 요소 ‎편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 03:542025년 3월 9일 (일) 03:54 차이 역사 +29‎ 새글 파일:강한 결합 요소.png ‎편집 요약 없음 최신
• 02:402025년 3월 9일 (일) 02:40 차이 역사 +3,996‎ 새글 강한 결합 요소 ‎ 새 문서: 강한 결합 요소(Strongly Connected Component, SCC)는 방향 그래프에서 모든 정점이 서로 도달 가능한 최대 부분 그래프를 의미한다. 즉, 강한 결합 요소 내부에서는 임의의 두 정점 u, v에 대해 u에서 v로 가는 경로와 v에서 u로 가는 경로가 모두 존재해야 한다. * 즉 쉽게 말해, 직접 가든 다른 곳을 거치든 서로 갈 수 있는 정점의 집합이라고 보면 된다. ** 만약, A, B, C, D가 서... 태그: 시각 편집

2025년 3월 8일 (토)

• 10:272025년 3월 8일 (토) 10:27 차이 역사 +2,623‎ 타임스탬프 깊이 우선 탐색 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 10:262025년 3월 8일 (토) 10:26 차이 역사 +26‎ 새글 파일:일방향 그래프 예시.png ‎편집 요약 없음 최신
• 07:262025년 3월 8일 (토) 07:26 차이 역사 +3,621‎ 새글 수학적 귀납법 ‎ Created page with "수학적 귀납법(Mathematical Induction)은 자연수에 대한 명제를 증명하는 강력한 방법으로, 특정 성질이 모든 자연수에 대해 성립함을 보이는 데 사용된다. ==개요== 수학적 귀납법은 다음 두 가지 단계로 구성된다. #'''기본 단계(Base Case)''' - 가장 작은 자연수(보통 n = 1)에 대해 명제가 성립함을 증명한다. #'''귀납 단계(Inductive Step)''' - 어떤 자연수 k에 대해 명제가 참..." 최신 태그: 시각 편집
• 07:222025년 3월 8일 (토) 07:22 차이 역사 +20‎ 실수 귀납법 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 07:222025년 3월 8일 (토) 07:22 차이 역사 +3,758‎ 새글 실수 귀납법 ‎ Created page with "실수 귀납법(Real Induction)은 자연수에 대한 수학적 귀납법을 실수 전체로 확장한 증명 기법이다. 이 방법은 특정 조건을 만족하는 실수 집합이 전체 실수 집합과 동일함을 증명하는 데 사용된다. ==개요== 실수 귀납법은 다음과 같은 과정으로 이루어진다. #특정 성질을 만족하는 실수의 집합을 정의한다. #이 집합이 최소 원소(예: 0 또는 1)를 포함함을 증명한다...." 태그: 시각 편집
• 03:462025년 3월 8일 (토) 03:46 차이 역사 +4,236‎ 새글 타임스탬프 깊이 우선 탐색 ‎ 새 문서: 타임스탬프 깊이 우선 탐색(DFS with Timestamps)은 DFS 수행 중 노드 방문 및 완료 시점을 기록하는 기법이다. 각 노드는 DFS가 처음 도달한 시간과 탐색이 끝난 시간을 기록하며, 이 정보를 이용해 위상 정렬, 사이클 검출, 강한 연결 요소 분할(SCC) 등에 활용할 수 있다. ==개요== DFS 탐색 중 각 노드는 두 개의 타임스탬프를 가진다. *'''d[u] (탐색 시작 시간, Discovery time)''' - DFS... 태그: 시각 편집: 전환됨
• 03:272025년 3월 8일 (토) 03:27 차이 역사 +7,082‎ 새글 깊이 우선 탐색 ‎ 새 문서: 깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)은 그래프 또는 트리를 탐색하는 방법 중 하나로, 한 노드에서 출발하여 자식 노드를 우선 탐색한 후 더 이상 탐색할 곳이 없으면 되돌아오는 방식으로 동작한다. ==개요== DFS는 스택(Stack) 또는 재귀(Recursion)를 사용하여 그래프의 깊은 부분을 먼저 탐색하는 전략을 따른다. 탐색 과정에서 방문한 노드를 다시 방문하지 않도록 방문... 최신 태그: 시각 편집

2025년 3월 7일 (금)

• 13:462025년 3월 7일 (금) 13:46 차이 역사 +913‎ 하세 다이어그램 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 13:332025년 3월 7일 (금) 13:33 차이 역사 +2,937‎ 새글 병합 알고리즘 ‎ 새 문서: 병합 알고리즘(Merging Algorithm)은 두 개 이상의 정렬된 리스트를 하나의 정렬된 리스트로 합치는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 정렬 알고리즘(예: 병합 정렬) 및 데이터 병합 과정에서 중요한 역할을 한다. ==개요== 병합 알고리즘은 주어진 정렬된 배열(또는 리스트)을 하나의 정렬된 배열로 합치는 과정에서 사용된다. 병합 알고리즘은 두 개의 정렬된 리스트를 비교하... 최신 태그: 시각 편집
• 13:292025년 3월 7일 (금) 13:29 차이 역사 +33‎ 새글 파일:병합 알고리즘 비교 트리.png ‎편집 요약 없음 최신
• 13:192025년 3월 7일 (금) 13:19 차이 역사 +22‎ 팩토리얼 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 13:092025년 3월 7일 (금) 13:09 차이 역사 +1,826‎ 새글 팩토리얼 ‎ 새 문서: 팩토리얼(Factorial)은 양의 정수 n에 대해 1부터 n까지의 모든 정수를 곱한 값을 의미하며, 기호 '''n!'''로 표기된다. 이는 조합론, 이항 계수, 확률 이론, 수열 분석 등 다양한 수학적 개념에서 활용된다. ==정의== 팩토리얼은 다음과 같이 정의된다. *n! = n × (n-1) × (n-2) × ... × 2 × 1 (n ≥ 1) *0! = 1 (빈 곱의 값은 1로 정의됨) 예를 들어, *1! = 1 *2! = 2 × 1 = 2 *3! = 3 × 2 × 1 = 6 *4!... 태그: 시각 편집
• 13:082025년 3월 7일 (금) 13:08 차이 역사 +469‎ 정보 이론적 하한 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 12:492025년 3월 7일 (금) 12:49 차이 역사 +2,823‎ 새글 조합론 ‎ 새 문서: 조합론(Combinatorics)은 이산 수학의 한 분야로, 원소들의 조합을 연구하는 학문이다. 조합론에서는 주어진 집합에서 원소를 선택하거나 배치하는 방법을 분석하며, 순열과 조합을 포함한 다양한 기법을 사용하여 문제를 해결한다. ==개요== 조합론은 개별적인 객체의 배열, 선택, 구성 방법을 연구하는 분야이다. 주요 개념으로는 다음과... 최신 태그: 시각 편집
• 12:472025년 3월 7일 (금) 12:47 차이 역사 +18‎ 이항 계수 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 12:472025년 3월 7일 (금) 12:47 차이 역사 +2,044‎ 새글 이항 계수 ‎ 새 문서: 이항 계수(Binomial Coefficient)는 조합(Combination)에서 n개의 원소 중 r개를 선택하는 방법의 수를 나타내며, 수학적으로 C(n, r) 또는 (n choose r)로 표현된다. 이항 계수는 이항 정리와 파스칼의 삼각형에서 중요한 역할을 한다. ==개요== 이항 계수 C(n, r)은 다음과 같이 정의된다. *C(n, r) = nCr = n! / (r!(n - r)!) 여기서, *'''n!''' = n × (n-1) × ... × 1 (계승, Factorial) *'''r!'... 태그: 시각 편집
• 12:422025년 3월 7일 (금) 12:42 차이 역사 +2,511‎ 새글 파스칼의 삼각형 ‎ 새 문서: 파스칼의 삼각형(Pascal’s Triangle)은 이항 계수(Binomial Coefficients)를 삼각형 형태로 배열한 구조로, 조합론과 이항 정리에서 중요한 역할을 한다. ==개요== 파스칼의 삼각형은 다음과 같은 규칙으로 구성된다. *삼각형의 첫 번째 행은 1이다. *각 행의 첫 번째와 마지막 원소는 1이다. *내부의 각 숫자는 바로 위의 두 숫자의 합으로 결정된다. *n번째 행의 r번째 원소는 이항... 최신 태그: 시각 편집
• 12:402025년 3월 7일 (금) 12:40 차이 역사 +3,511‎ 새글 이항 정리 ‎ 새 문서: 이항 정리(Binomial Theorem)는 두 항으로 이루어진 다항식 (a + b)ⁿ을 전개하는 방법을 설명하는 정리이다. 이는 조합론과 깊은 관련이 있으며, 조합 수를 활용하여 각 항의 계수를 계산할 수 있다. ==개요== 이항 정리는 다항식의 거듭제곱을 전개할 때 사용되며, 확률론, 조합론, 수리 통계학 등 여러 분야에서 활용된다. 이항 정리는 다음과 같은 일반적인 형태를... 최신 태그: 시각 편집
• 12:322025년 3월 7일 (금) 12:32 차이 역사 +3,898‎ 새글 순열 (수학) ‎ 새 문서: 순열(Permutation)은 주어진 원소들 중 일부 또는 전체를 선택하여 '''순서를 고려하여 배치'''하는 경우의 수를 의미한다. 순열은 조합(Combination)과 달리 선택된 원소들의 '''순서를 중요하게 다룬다'''. ==개요== 순열은 '''순서를 고려하는 경우'''의 수를 구할 때 사용된다. 예를 들어, "ABC"와 "BAC"는 같은 원소로 구성되었지만 순서가 다르므로 서로 다른 순열로 취급된다.... 최신 태그: 시각 편집
• 12:322025년 3월 7일 (금) 12:32 차이 역사 +33‎ 새글 조합 ‎ 조합 (수학) 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 12:312025년 3월 7일 (금) 12:31 차이 역사 +2,709‎ 새글 조합 (수학) ‎ 새 문서: 조합(Combination)은 주어진 집합에서 순서를 고려하지 않고 특정 개수의 원소를 선택하는 방법을 의미한다. 조합은 수학에서 조합론(Combinatorics)의 핵심 개념 중 하나로, 이항 계수(Binomial Coefficient)와 밀접한 관련이 있다. ==개요== 조합은 '''순서를 고려하지 않는 선택'''을 의미하며, 반대로 순서를 고려하는 경우는 '''순열(Permutation)'''이라고 한다. 조합의 개수를 구하... 최신 태그: 시각 편집
• 07:342025년 3월 7일 (금) 07:34 차이 역사 +4,541‎ 새글 아파치 하이브 파티션 ‎ 새 문서: Apache Hive의 파티션(Partition)은 테이블을 특정 컬럼 값을 기준으로 나누어 저장하는 기능으로, 대규모 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리 성능을 최적화하는 데 사용된다. ==개요== Hive에서 파티션은 테이블의 데이터를 특정 기준(예: 날짜, 지역 등)으로 구분하여 HDFS 디렉터리 구조로 저장하는 방식이다. 이를 통해 특정 파티션만 검색하여 성능을 향상시킬 수 있다. *... 최신 태그: 시각 편집
• 07:272025년 3월 7일 (금) 07:27 차이 역사 +4,664‎ 새글 아파치 하이브 테이블 ‎ 새 문서: Apache Hive의 테이블(Table)은 데이터 웨어하우스 내에서 데이터를 저장하고 관리하는 기본 단위이다. Hive는 관계형 데이터베이스처럼 테이블을 지원하며, 다양한 저장 형식과 파티션 기능을 제공하여 대규모 데이터를 효율적으로 관리할 수 있다. ==개요== Hive 테이블은 HDFS(Hadoop Distributed File System)에 저장된 데이터를 논리적으로 표현하며, 사용자는 HiveQL을 사용하여 데... 최신 태그: 시각 편집
• 07:172025년 3월 7일 (금) 07:17 차이 역사 +3,950‎ 새글 아파치 하이브 ‎ 새 문서: Apache Hive(아파치 하이브)는 대량의 데이터 세트를 SQL과 유사한 언어(HiveQL)를 사용하여 분석할 수 있도록 지원하는 데이터 웨어하우스 시스템이다. Hive는 분산 데이터 저장 시스템인 Hadoop과 연계하여 동작하며, 대용량 데이터를 효율적으로 처리하는 데 사용된다. ==개요== Apache Hive는 대량의 데이터 분석을 위해 개발된 데이터 웨어하우스 프레임워크로, 사용자가 SQL... 최신 태그: 시각 편집
• 07:162025년 3월 7일 (금) 07:16 차이 역사 +18‎ 새글 파일:아파치 하이브 아키텍처.png ‎편집 요약 없음 최신
• 07:072025년 3월 7일 (금) 07:07 차이 역사 +4,000‎ 새글 정보 이론적 하한 ‎ 새 문서: 정보 이론적 하한(Information-Theoretic Lower Bound)은 문제를 해결하는 데 필요한 최소한의 연산 횟수를 정보 이론의 관점에서 분석한 것이다. 이는 어떤 알고리즘도 특정한 문제를 해결하는 데 있어 이보다 더 적은 연산을 수행할 수 없다는 것을 의미한다. ==개요== 정보 이론적 하한은 입력 크기에 따라 해결해야 할 가능한 상태의 수를 고려하여 결정된다. 대표적인 개념... 태그: 시각 편집
• 07:042025년 3월 7일 (금) 07:04 차이 역사 +42‎ 스털링 근사 ‎편집 요약 없음 태그: 시각 편집
• 07:012025년 3월 7일 (금) 07:01 차이 역사 +2,179‎ 새글 스털링 근사 ‎ 새 문서: 스털링 근사(Sterling's Approximation)는 계승(factorial) 함수 n!을 근사적으로 표현하는 공식이다. 특히, 큰 n에 대해 계산할 때 유용하며, 알고리즘 분석과 확률 이론에서 자주 사용된다. ==개요== n! (n 계승)은 다음과 같이 정의된다. *n! = n × (n-1) × (n-2) × ... × 1 그러나, n이 클 때 직접 계산하는 것은 비효율적이므로, 스털링 근사를 사용하여 근삿값을 구할 수 있다. 스털링... 태그: 시각 편집