Algorithm

해쉬(Hash)

해쉬 테이블은 key-value system을 이용하여 자료를 정리하는 구조이다. 이 구조는 사전과 같은 의미라고 볼 수 있다. 만약 사전에서 단어를 찾는다면 해당 단어를 찾고 그 단어의 해석을 확인할 것이다. 이 때 해당 단어가 key이고, 단어의 해설이 value이다. 해쉬 테이블을 사용하는 이유는 무엇일까? 바로 효율성 때문이다. 아래는 배열과 해쉬에서 하나의 데이터를 찾는 과정이다. 배열 위에서 보이는 배열에서 원하는 메뉴를 찾는다고 가정하자. 만약 pizza의 가격을 찾는다면 위에서부터 선형 탐색(Linear Search)을 진행한다. 이렇게 선형 탐색을 하게되면 매우 시간이 오래 걸리게 된다. 해쉬 테이블 위 해쉬 테이블에서 같은 pizza의 가격을 찾는다면 간단하게 pizza를 호출하면 된다..

BFS/DFS(Breadth/Depth First Search)

BFS와 DFS는 그래프를 그려 그래프 안을 돌아다니며 알맞는 경우를 찾을 때 사용되는 알고리즘이다. 이 알고리즘들은 하나의 저장장소와 visited 저장 장소를 이용하여 그래프의 규칙을 찾게 된다. BFS BFS는 Breadth Frist Search의 약자로 말 그대로 너비 우선 탐색을 하는 알고리즘이다. BFS는 Queue를 사용하여 경우의 수를 저장한다. 해당 queue에서 shift를 이용하여 얕은 깊이의 요소들을 우선적으로 계산을 진행한다. 이를 통하여 시작 지점에서 너비 우선적으로 반환하는 프로그램을 작성할 수 있다. 아래 그림을 보자 A지점에서 BFS 방식으로 Graph Traversals을 해보자 BFS는 queue에 저장을 하며 경우가 완료 되면 pop을 해주고, 방문하거나 접촉한 배열..