그래프 알고리즘은 노드(정점)와 이를 연결하는 간선으로 구성된 그래프 구조를 분석하는데 사용됩니다. Python은 그래프 알고리즘을 구현하고 테스트하는데 효율적인 언어입니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 그래프의 기본적인 탐색 알고리즘인 깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS), 그리고 최단 경로 알고리즘인 다익스트라 알고리즘을 소개하겠습니다. 깊이 우선 탐색 (Depth-First Search, DFS)깊이 우선 탐색은 그래프의 깊은 부분을 우선적으로 탐색하며, 스택을 사용하거나 재귀 호출을 이용하여 구현할 수 있습니다. 다음은 재귀를 이용한 DFS의 Python 구현 예입니다:def dfs(graph, node, visited): if node not in visited: ..
Python
분할 정복 알고리즘은 문제를 더 작은 문제로 나누어 해결한 후, 작은 문제들의 해를 결합하여 전체 문제의 해를 찾는 방식입니다. 이 기법은 효율적인 문제 해결을 위한 핵심적인 전략 중 하나이며, Python으로 구현하기에도 적합합니다. 여기서는 분할 정복 알고리즘의 기본 원리와 Python을 사용한 몇 가지 구현 예를 살펴보겠습니다. 퀵 정렬 (Quick Sort)퀵 정렬은 대표적인 분할 정복 기반의 정렬 알고리즘입니다. 배열을 피벗(pivot)을 기준으로 두 부분으로 나누고, 각 부분을 재귀적으로 정렬합니다. Python에서의 구현은 다음과 같습니다: def quick_sort(arr): if len(arr) pivot] return quick_sort(left) + middle + qui..
그리디 알고리즘은 매 순간 최적이라고 생각되는 선택을 해 가면서 전체적인 해답에 도달하는 방식입니다. 이 방법은 간단하고 빠른 해결책을 제공하지만, 항상 최적의 해를 보장하지는 않습니다. Python을 사용하여 몇 가지 그리디 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다. 동전 거스름돈 문제가장 대표적인 그리디 알고리즘 예제 중 하나는 거스름돈 문제입니다. 고객에게 거슬러 주어야 하는 최소 동전의 수를 찾는 문제로, 가장 큰 단위의 동전부터 시작하여 거스름돈을 만들어 갑니다. Python으로 구현하면 다음과 같습니다: def min_coins(coins, amount): coins.sort(reverse=True) total_coins = 0 for coin in coins: i..
동적 프로그래밍(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 여러 개의 작은 하위 문제로 나누어 풀고, 각 하위 문제의 결과를 저장하여 중복 계산을 방지하는 방법입니다. 이러한 방식은 문제를 효율적으로 해결할 수 있게 해 주며, Python은 동적 프로그래밍을 적용하기에 매우 적합한 언어입니다. 여기서는 Python을 사용하여 기본적인 동적 프로그래밍 문제를 해결하는 방법과 그 예제를 소개하겠습니다. 피보나치 수열 최적화앞서 재귀를 이용한 피보나치 수열 구현에서 각 수는 여러 번 계산되어 비효율적이었습니다. 동적 프로그래밍을 사용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 아래는 피보나치 수열의 n번째 수를 계산하는 DP 방식의 구현입니다:def fibonacci_dp(n): fib_cac..
