그래프 탐색 알고리즘은 그래프의 모든 노드를 방문하고 탐색하는 기법으로, 네트워크 라우팅, 소셜 네트워킹 사이트, 데이터베이스 설계 등 다양한 분야에서 사용됩니다. Python에서는 너비 우선 탐색(Breadth-First Search, BFS)과 깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS)를 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 Python을 이용하여 BFS와 DFS 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하겠습니다. 너비 우선 탐색 (BFS)BFS는 가장 가까운 노드를 우선적으로 탐색하고, 점차 멀어지는 순서대로 탐색을 확장합니다. 이 방법은 큐를 사용하여 구현하며, 모든 노드를 레벨별로 탐색합니다. BFS는 최단 경로 문제나 그래프의 연결성을 확인할 때 유용합니다. BFS의 Python 구..
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비트 조작 알고리즘은 숫자를 이진수 형태로 다루어 정보를 압축하거나, 설정을 관리하며, 효율적인 계산을 수행하는 기술입니다. Python에서 비트 연산자를 사용하여 다양한 비트 조작 기법을 적용할 수 있으며, 이는 프로그래밍에서 특히 암호화, 에러 검출, 데이터 압축 등의 분야에서 유용합니다. 여기서는 기본적인 비트 연산자와 그들을 활용한 몇 가지 알고리즘 예를 소개하겠습니다. 기본 비트 연산자& (AND 연산): 두 비트 모두 1이면 결과는 1, 그렇지 않으면 0입니다.| (OR 연산): 두 비트 중 하나라도 1이면 결과는 1, 그렇지 않으면 0입니다.^ (XOR 연산): 두 비트가 서로 다를 경우 1, 같으면 0입니다.~ (NOT 연산): 비트를 반전시킵니다 (1은 0으로, 0은 1로).>> (오른..
동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 복잡한 문제를 간단한 하위 문제로 나누어 해결하는 알고리즘 설계 기법입니다. 이 방법은 하위 문제의 해답을 저장함으로써 중복 계산을 방지하고, 전체 문제를 효율적으로 해결합니다. Python은 이러한 기법을 구현하기에 매우 적합한 언어입니다. 이 글에서는 Python을 활용한 동적 계획법의 기본 원리와 몇 가지 구현 예를 살펴보겠습니다. 피보나치 수열피보나치 수열은 동적 계획법을 소개할 때 자주 사용되는 예제입니다. 각 피보나치 수는 바로 앞의 두 피보나치 수의 합으로 정의됩니다. 간단한 재귀 방식은 많은 중복 계산을 발생시키기 때문에, 동적 계획법을 사용하여 효율적으로 계산할 수 있습니다: def fibonacci(n, memo={}): ..
최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree, MST)는 그래프 내 모든 노드를 최소의 비용으로 연결하는 서브트리입니다. 이 서브트리는 그래프의 모든 노드를 포함하며, 사이클을 형성하지 않습니다. MST는 네트워크 설계, 클러스터 분석, 이미지 분할 등 다양한 영역에서 응용됩니다. Python에서는 주로 프림 알고리즘(Prim's Algorithm)과 크루스칼 알고리즘(Kruskal's Algorithm)을 사용하여 MST를 구현할 수 있습니다. 이 글에서는 이 두 알고리즘을 Python으로 구현하는 방법을 설명하겠습니다. 프림 알고리즘프림 알고리즘은 하나의 정점에서 시작하여, 연결된 노드 집합을 점차 확장해 나가면서 최소 신장 트리를 구성합니다. 우선순위 큐를 활용하여 구현할 수 있으며, P..
