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- 2025년 3월 9일 (일) 11:18 허프만 코딩 (역사 | 편집) [5,563 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''허프만 코딩'''(Huffman Coding)은 '''데이터 압축'''에서 사용되는 무손실 압축 알고리즘 중 하나로, '''변장 길이 부호(Variable-Length Code)'''를 이용하여 빈도수가 높은 문자에는 짧은 코드, 빈도수가 낮은 문자에는 긴 코드를 할당하는 방식이다. '''그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)'''을 기반으로 최적의 접두사 코드(Prefix Code)를 생성한다. ==개요== 허프만 코딩은 주어진 문자...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 11:16 그리디 알고리즘 (역사 | 편집) [5,516 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''그리디 알고리즘'''(Greedy Algorithm)은 '''현재 단계에서 최적이라고 생각되는 선택을 반복하여 전체 문제의 최적해를 구하는 알고리즘'''이다. 탐욕적 기법을 사용하여 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 있지만, 항상 최적해를 보장하지는 않는다. ==개요== 그리디 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진 문제에 적합하다. *'''탐욕적 선택 속성(Greedy Choice Property)''' **현재...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 11:12 배낭 문제 (역사 | 편집) [4,944 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''배낭 문제'''(Knapsack Problem)는 주어진 용량을 초과하지 않으면서 최대 가치를 얻을 수 있도록 아이템을 선택하는 최적화 문제이다. 이 문제는 '''NP-완전 문제'''로 알려져 있으며, 동적 계획법(Dynamic Programming)과 그리디 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있다. ==문제 정의== 배낭 문제는 다음과 같이 정의할 수 있다. *'''입력''' **n개의 아이템이 있...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 11:10 테뷸레이션 (역사 | 편집) [4,262 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''테뷸레이션'''(Tabulation)은 '''동적 계획법(Dynamic Programming, DP)'''의 한 기법으로, '''하위 문제를 모두 해결한 후, 이를 조합하여 최적해를 구하는 방법'''이다. '''Bottom-Up 방식'''을 사용하며, 일반적으로 반복문을 이용하여 DP 테이블을 채운다. ==개요== 테뷸레이션은 다음과 같은 속성을 가진 문제에서 유용하다. *'''최적 부분 구조(Optimal Substructure)''' **부분 문제의 최적...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 11:09 메모이제이션 (역사 | 편집) [4,173 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''메모이제이션'''(Memoization)은 중복되는 연산을 피하기 위해 이전에 계산한 값을 저장하고, 필요할 때 이를 다시 사용하는 '''동적 계획법(Dynamic Programming, DP)''' 기법 중 하나이다. '''Top-Down 방식'''의 동적 계획법에서 주로 사용되며, '''재귀 호출'''을 최적화하는 데 유용하다. ==개요== 메모이제이션은 '''중복 부분 문제(Overlapping Subproblems)'''가 존재하는 경우 효과적으...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 08:30 동적 계획법 (역사 | 편집) [3,927 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''동적 계획법'''(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 작은 하위 문제(subproblem)로 나누어 해결하고, 그 결과를 저장하여 중복 계산을 피하는 최적화 기법이다. '''메모이제이션(Memoization)''' 또는 '''상향식 접근법(Bottom-up)'''을 사용하여 연산 속도를 향상시킬 수 있다. ==개요== 동적 계획법은 다음 두 가지 속성을 가진 문제를 해결하는 데 적합하다. *'''최적 부분 구조(Op...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 08:29 헬드-카프 알고리즘 (역사 | 편집) [3,920 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''헬드-카프 알고리즘'''(Held-Karp Algorithm)은 동적 계획법(Dynamic Programming, DP)을 활용하여 '''여행하는 외판원 문제(TSP, Traveling Salesman Problem)'''를 해결하는 최적화 기법이다. 일반적으로 TSP 문제는 지수적 시간 복잡도를 가지지만, 헬드-카프 알고리즘을 사용하면 '''O(2ⁿ * n²)'''의 시간 복잡도로 해결할 수 있다. ==개요== *TSP 문제는 주어진 도시들을 한 번씩 방문하고 다...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 08:20 NP-완전 문제 (역사 | 편집) [4,262 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''NP-완전 문제'''(NP-Complete Problem)는 계산 복잡도 이론에서 '''NP(Non-deterministic Polynomial time)''' 클래스에 속하면서, 동시에 '''NP-난해(NP-Hard)'''한 문제를 의미한다. NP-완전 문제는 "어떤 문제의 답이 주어졌을 때, 다항 시간 안에 검증할 수 있지만, 최적해를 찾는 것은 어려운 문제"를 말한다. ==개요== NP-완전 문제는 '''다항 시간 내에 해결 가능한 알고리즘이 존재하는지...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 07:48 NoTip.Us (역사 | 편집) [1,743 바이트] NoTip.Us (토론 | 기여) (새 문서: [https://notip.us Notip.us] is a website that helps users find restaurants, cafes, and bars where tipping is not required, promoting fair wage practices within the hospitality industry. ==Features== *Categorizes establishments into two main types: **'''No Tip Places''': Establishments with a policy of not accepting tips, typically indicated by notices like "We do not accept tips." This category also includes places where tipping is traditionally not expected, such as fast-food...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 07:07 프림 알고리즘 (역사 | 편집) [3,646 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 07:04 크루스칼 알고리즘 (역사 | 편집) [4,131 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 9일 (일) 06:58 이진 탐색 트리 (역사 | 편집) [3,786 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 06:54 트리 이론 (역사 | 편집) [4,265 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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''...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 06:47 그래프 이론 (역사 | 편집) [7,179 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 9일 (일) 06:37 방향 비순환 그래프 (역사 | 편집) [3,305 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 9일 (일) 06:37 위상 정렬 (역사 | 편집) [4,989 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 06:34 강한 연결 요소 (역사 | 편집) [7,796 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...)
- 2025년 3월 9일 (일) 04:29 코사라주 알고리즘 (역사 | 편집) [4,203 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 9일 (일) 04:13 타잔 알고리즘 (역사 | 편집) [4,844 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 8일 (토) 07:26 수학적 귀납법 (역사 | 편집) [3,621 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...") 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 8일 (토) 07:22 실수 귀납법 (역사 | 편집) [3,778 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 8일 (토) 03:46 타임스탬프 깊이 우선 탐색 (역사 | 편집) [6,859 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 8일 (토) 03:27 깊이 우선 탐색 (역사 | 편집) [7,082 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 13:33 병합 알고리즘 (역사 | 편집) [2,937 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 13:09 팩토리얼 (역사 | 편집) [1,848 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 7일 (금) 12:49 조합론 (역사 | 편집) [2,823 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 12:47 이항 계수 (역사 | 편집) [2,062 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 7일 (금) 12:42 파스칼의 삼각형 (역사 | 편집) [2,511 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 12:40 이항 정리 (역사 | 편집) [3,511 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 이항 정리(Binomial Theorem)는 두 항으로 이루어진 다항식 (a + b)<sup>n</sup>을 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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 12:32 순열 (수학) (역사 | 편집) [3,898 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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....) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 12:31 조합 (수학) (역사 | 편집) [2,709 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 07:34 아파치 하이브 파티션 (역사 | 편집) [4,541 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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. *...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 07:27 아파치 하이브 테이블 (역사 | 편집) [4,664 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 07:17 아파치 하이브 (역사 | 편집) [3,950 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 07:07 정보 이론적 하한 (역사 | 편집) [4,469 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 7일 (금) 07:01 스털링 근사 (역사 | 편집) [2,368 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (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
- 2025년 3월 7일 (금) 05:18 알고리즘 복잡도 (역사 | 편집) [4,959 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 알고리즘 복잡도(Algorithm Complexity)는 알고리즘이 수행하는 연산의 수와 사용되는 자원의 양을 분석하여 성능을 평가하는 개념이다. 복잡도는 일반적으로 실행 시간(Time Complexity)과 공간 사용량(Space Complexity)으로 나뉜다. ==개요== 알고리즘 복잡도는 입력 크기(n)에 따라 알고리즘이 얼마나 효율적으로 실행되는지를 평가하는 척도이다. 주요 분석 요소는 다음과 같다....) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 02:42 비교 트리 (역사 | 편집) [3,461 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 비교 트리 모델(Comparison Tree)는 비교 연산을 사용하여 문제를 해결하는 알고리즘을 분석하는 데 사용되는 개념적인 모델이다. 이 모델은 주어진 입력 요소들 간의 비교 연산을 기반으로 결정 트리(Decision Tree)를 구성하며, 정렬 및 선택 문제의 하한을 분석하는 데 활용된다. ==개요== 비교 트리 모델에서는 입력 데이터가 트리의 루트에서 시작하여 내부 노드에서 비교...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 7일 (금) 02:32 비교 기반 문제 (역사 | 편집) [3,586 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: 비교 기반 문제(Comparison-based Problems)는 주어진 데이터 요소들을 비교 연산을 통해 정렬하거나 검색하는 유형의 문제를 의미한다. 이러한 문제는 비교 연산(≤, ≥, == 등)을 기본 연산으로 사용하며, 시간 복잡도는 비교 횟수에 의해 결정된다. ==개요== 비교 기반 문제는 주어진 데이터에서 최소값, 최대값을 찾거나 정렬하는 문제를 포함한다. 대표적인 비교 기반 문제...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 5일 (수) 14:07 아파치 스파크 RDD (역사 | 편집) [3,358 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: Apache Spark의 parallelize는 로컬 데이터 컬렉션을 RDD(Resilient Distributed Dataset)로 변환하는 메서드이다. 이를 통해 Spark 클러스터에서 병렬 처리를 수행할 수 있다. ==개요== '''parallelize'''는 Spark의 기본 RDD 생성 방법 중 하나로, 기존의 리스트 또는 배열과 같은 로컬 데이터 구조를 분산된 RDD로 변환하는 역할을 한다. 이 메서드를 활용하면 작은 데이터셋을 테스트하거나, 기...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 5일 (수) 14:05 아파치 스파크 parallelize (역사 | 편집) [3,295 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: Apache Spark의 parallelize는 로컬 데이터 컬렉션을 RDD(Resilient Distributed Dataset)로 변환하는 메서드이다. 이를 통해 Spark 클러스터에서 병렬 처리를 수행할 수 있다. ==개요== '''parallelize'''는 Spark의 기본 RDD 생성 방법 중 하나로, 기존의 리스트 또는 배열과 같은 로컬 데이터 구조를 분산된 RDD로 변환하는 역할을 한다. 이 메서드를 활용하면 작은 데이터셋을 테스트하거나, 기...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 5일 (수) 14:01 아파치 스파크 RDD flatMap (역사 | 편집) [3,553 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: Apache Spark의 flatMap 연산은 RDD의 각 요소를 변환하여 0개 이상의 요소를 포함하는 새로운 RDD를 생성하는 변환 연산이다. 일반적인 map 연산과 달리, 각 입력 요소에서 다수의 출력 요소를 생성할 수 있다. ==개요== `flatMap`은 입력 데이터를 변환하면서 하나의 입력 요소가 여러 개의 출력 요소로 매핑될 수 있도록 하는 기능을 제공한다. 이는 리스...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 5일 (수) 10:43 아파치 스파크 Pair RDD (역사 | 편집) [3,378 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: Apache Spark의 Pair RDD는 (Key, Value) 형식의 데이터를 저장하는 RDD로, 키를 기반으로 그룹화, 조인, 집계 등의 연산을 수행할 수 있도록 제공하는 RDD 유형이다. ==개요== Pair RDD는 일반 RDD와 달리 키-값 쌍을 처리하는 데 최적화된 연산을 제공한다. 예를 들어, 같은 키를 가진 데이터를 그룹화하거나, 키를 기준으로 조인하는 작업을 쉽게 수행할 수 있다. Pair RDD는 일반적으...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 5일 (수) 10:32 아파치 스파크 Accumulator (역사 | 편집) [3,522 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: Apache Spark의 Accumulator는 분산 환경에서 변수를 안전하게 업데이트할 수 있도록 설계된 공유 변수이다. 주로 카운터 및 합계와 같은 집계 작업을 수행하는 데 사용되며, 트랜스포메이션 연산 내에서 사용될 경우 중복 업데이트가 발생할 수 있으므로 주의해야 한다. ==개요== Accumulator는 Spark의 분산 연산에서 값이 안전하게 증가하거나 변경될 수 있도록 지원하는 특별...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 3일 (월) 13:30 나라별 실제 크기 (역사 | 편집) [892 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 파일:나라별 실제 크기.png 현재 우리가 아는 지도는 구형의 지구를 평면의 사각형 모양으로 펼친 것이다. 이는 메르카토르 도법에 따라 이루어지는데 이렇게 하면 북반구의 나라들이 과도하게 크게 보여진다. 위 지도는 출처에서 실제 나라의 객관적인 크기를 계산해서 현재 우리가 쓰고 있는 지도들에서 보여지는 크기와 얼마나 차이가 나는지 알려주는 인포...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 3일 (월) 05:47 피보나치 되돌림 (역사 | 편집) [3,516 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 피보나치 되돌림(Fibonacci Retracement)은 가격이 큰 추세를 형성한 후 일정 비율만큼 되돌아갈 가능성이 높다는 가정에 기반한 기술적 분석 도구이다. 이 개념은 이탈리아 수학자 레오나르도 피보나치(Leonardo Fibonacci)의 수열에서 유래되었으며, 금융 시장에서 지지선과 저항선을 예측하는 데 활용된다. ==개요== 피보나치 되돌림은 가격이 상승 또는 하락한 후 일정 비율...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 3일 (월) 05:45 볼린저 밴드 (역사 | 편집) [3,800 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 볼린저 밴드는 시장의 변동성을 측정하고 가격의 상대적인 고점과 저점을 판단하는 기술적 분석 지표이다. 존 볼린저(John Bollinger)에 의해 개발되었으며, 이동 평균을 중심으로 상한선과 하한선을 설정하여 가격의 변동 범위를 나타낸다. ==개요== 볼린저 밴드는 주가의 변동성을 반영하여 가격이 어느 정도의 범위 내에서 움직일 가능성이 높은지를 분석하는 도구이...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 3일 (월) 05:42 기술적 분석 (역사 | 편집) [4,057 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 기술적 분석은 금융 시장에서 가격 움직임과 거래량 등의 과거 데이터를 분석하여 미래의 가격 변동을 예측하려는 투자 기법이다. 이는 기본적 분석과 달리 기업의 재무제표나 경제적 요인을 고려하지 않고, 차트와 통계를 기반으로 한다. ==개요== 기술적 분석은 주식, 외환, 상품 및 암호화폐 시장에서 널리 사용된다. 기술적 분석의 핵심 가정은 다음과 같다. *'''시...) 태그: 시각 편집
- 2025년 3월 3일 (월) 05:41 역트렌드 전략 (역사 | 편집) [3,822 바이트] 권영세 (토론 | 기여) (새 문서: 역트렌드 전략(逆Trend 戰略, Counter-Trend Strategy)은 금융 시장에서 가격의 기존 추세와 반대로 거래하는 전략이다. 일반적으로 가격이 단기적으로 과매수 또는 과매도 상태에 도달했다고 판단될 때 매수 또는 매도를 진행하며, 평균 회귀(mean reversion)의 개념을 기반으로 한다. ==개요== 역트렌드 전략은 시장이 지속적으로 한 방향으로 움직이는 것이 아니라, 일정한 범위...) 태그: 시각 편집
- 2025년 2월 28일 (금) 12:57 선형 방정식 (역사 | 편집) [3,052 바이트] AlanTuring (토론 | 기여) (새 문서: '''선형 방정식'''(Linear Equation)은 변수들이 일차적으로 결합된 형태로 이루어진 방정식이다. 선형 방정식은 선형 대수학에서 중요한 개념이며, 수학, 공학, 경제학, 데이터 과학 등 다양한 분야에서 활용된다. ==정의== 선형 방정식은 일반적으로 다음과 같이 표현된다. *'''일변수 선형 방정식''' **ax + b = 0 *'''이변수 선형 방정식''' **ax + by = c *'''n개의 변수를 포함하...) 태그: 시각 편집
