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2025년 5월 13일 (화)
| 02:12 | 트립 (이진 탐색 트리) 차이역사 +1,290 AlanTuring 토론 기여 | ||||
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00:20 | 스킵 리스트 5개 바뀜 역사 +5,984 [AlanTuring (5×)] | |||
2025년 5월 12일 (월)
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13:49 | 벨만-포드 알고리즘 2개 바뀜 역사 +1,003 [AlanTuring (2×)] | |||
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새글 12:54 | 존슨-트로터 알고리즘 2개 바뀜 역사 +2,688 [AlanTuring (2×)] | |||
| 새글 05:42 | 팩토리얼 카운터 차이역사 +2,164 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 팩토리얼 카운터(factorial counter)는 주어진 수 n! (n 팩토리얼)의 소인수 분해 결과를 바탕으로, 특정 소수들이 n! 안에 얼마나 곱해져 있는지를 세는 수론적 알고리즘 또는 함수이다. 일반적으로 정수 n에 대해 n!에 등장하는 소수 p의 지수를 구하는 데 사용된다. ==정의== 팩토리얼 카운터는 다음 문제를 해결한다: 정수 n이 주어졌을 때, n!의 소인수 분해에서 어떤 소수...) | ||||
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새글 05:40 | 피셔-예이츠 셔플 2개 바뀜 역사 +4,588 [AlanTuring (2×)] | |||
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새글 03:22 | 그래프 색칠 문제 2개 바뀜 역사 +3,448 [AlanTuring (2×)] | |||
| 새글 03:13 | 4색 정리 차이역사 +2,804 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 4색 정리(Four color theorem, 四色定理)는 어떤 지도든 인접한 지역이 같은 색을 가지지 않도록 하면서 최대 4가지 색만으로 구분할 수 있다는 정리이다. ==개요== 4색 정리는 평면 또는 구면 위의 임의의 분할된 영역(예: 국가, 주 등)에서 인접한 두 영역이 같은 색을 가지지 않도록 색칠할 때, 단 4가지 색만으로 가능하다는 내용을 담고 있다. "인접"이란 두 지역이 경계를...) | ||||
2025년 5월 11일 (일)
2025년 5월 10일 (토)
| 새글 15:18 | 서로소 집합 차이역사 +3,175 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 서로소 집합(disjoint-set, 또는 disjoint-set data structure, disjoint-set forest)은 원소들이 겹치지 않는 여러 개의 집합으로 나뉘어 있을 때, 각 원소가 어떤 집합에 속해 있는지를 효율적으로 판별하고, 두 집합을 하나로 합치는 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 하는 자료구조이다. ==개요== 서로소 집합 자료구조는 주로 집합 간의 결합(union)과 원소가 속한 집합의 대표 원소를...) | ||||
| 새글 15:16 | 계산기하학 차이역사 +3,601 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 계산기하학(Computational geometry, 計算幾何學)은 컴퓨터 과학과 수학의 한 분야로, 기하학적 문제를 알고리즘적으로 해결하는 방법을 연구한다. ==개요== 계산기하학은 1970년대 컴퓨터 그래픽스, CAD(Computer-Aided Design), 로보틱스 등의 발전과 함께 독립된 학문 분야로 형성되었다. 이 분야는 주어진 점, 선분, 다각형 등의 기하학적 객체에 대해 다양한 계산 문제를 해결하...) | ||||
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14:59 | 볼록 껍질 (알고리즘) 3개 바뀜 역사 +1,262 [AlanTuring (3×)] | |||
| 새글 14:02 | 이진 카운터 차이역사 +3,384 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 이진 카운터(binary counter)는 이진수 표현을 이용하여 정수 값을 하나씩 증가시키는 계산 장치 또는 알고리즘적 구조이다. ==개요== 이진 카운터는 0과 1의 이진수 형식으로 정수를 표현하며, 각 증가 연산 시 비트를 오른쪽부터 왼쪽으로 올려가며 반전시키는 방식으로 동작한다. 일반적인 이진 덧셈 규칙을 따르며, 하드웨어 회로 또는 알고리즘의 일부로 자주 사용된...) | ||||
| 새글 13:29 | 스킵리스트 차이역사 +4,520 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 스킵리스트(skip list)는 정렬된 요소들의 리스트에서 효율적인 탐색, 삽입, 삭제를 가능하게 하기 위해 여러 개의 레벨을 도입한 확률 기반의 자료구조이다. ==개요== 스킵리스트는 1990년 William Pugh가 제안한 자료구조로, 균형 이진 탐색 트리와 유사한 성능을 가지면서도 구현이 간단한 것이 특징이다. 각 요소는 여러 레벨의 연결 리스트에 포함될 수 있으며, 레벨이...) | ||||
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새글 09:11 | 의사 난수 생성기 2개 바뀜 역사 +3,022 [AlanTuring (2×)] | |||
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05:33 | 정렬 거리 3개 바뀜 역사 +2,613 [AlanTuring (3×)] | |||
2025년 5월 9일 (금)
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07:13 | 삼각 분할 (동적 계획법) 2개 바뀜 역사 +1,271 [AlanTuring (2×)] | |||
2025년 5월 8일 (목)
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새글 13:51 | 정렬 거리 매트릭스 포함 소스코드 2개 바뀜 역사 +2,124 [AlanTuring (2×)] | |||
| 새글 13:42 | 정렬 거리 차이역사 +3,558 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: 정렬 거리(영어: Alignment distance)는 두 문자열 또는 서열(sequence) 간의 정렬을 통해 측정되는 유사도 척도로, 두 서열을 최적으로 정렬했을 때 발생하는 불일치의 총 비용을 의미한다. 일반적으로 생물정보학에서 서열 정렬(sequence alignment)을 위한 거리 측정 지표로 사용된다. ==개요== 정렬 거리는 두 문자열이 얼마나 유사한지를 판단하기 위해 사용되는 거리 기반 지표...) | ||||
| 새글 13:36 | 레벤슈타인 거리 단계별 추적 소스코드 차이역사 +5,261 AlanTuring 토론 기여 (새 문서: * 상위 문서: 레벤슈타인 거리 == 소스 코드 (python) == <syntaxhighlight lang="python3"> def print_matrix(matrix, X, Y): print(" " + " ".join(" " + c for c in Y)) for i, row in enumerate(matrix): prefix = " " if i == 0 else X[i - 1] print(prefix + " " + " ".join(f"{cell:2}" for cell in row)) print("\n") def edit_distance(X, Y): m, n = len(X), len(Y) dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)] # 초기화 for...) | ||||
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새글 13:34 | 레벤슈타인 거리 3개 바뀜 역사 +4,746 [AlanTuring (3×)] | |||
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13:17 | 최장 공통 부분 수열 3개 바뀜 역사 +2,193 [AlanTuring (3×)] | |||
