[[분류: 정렬]]
...좀더 풀어서 말하자면, 가장 작은 수를 select 한 다음 현재 배열에 넣는 작업이라고 생각하면 된다. 어찌보면, 인간이 사용하는 정렬 방식과도 닮았다. 우선 제일 작거나 큰거를 선택해서 그것을 먼저 정렬하는 것이기 때문이다. [[버블 소트]]도 차례대로 정렬된다는 점에
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[[분류: 정렬]]
== 알고리즘 ==
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[[분류:정렬]]
...단 최소 단위까지 쪼갠후 최소 단위부터 조금씩 맏추면서 올라가는 방식이다. [[분할 정복 알고리즘]]의 좋은 예시이다. 성능은 [[퀵 정렬]]보다 전반적으로 뒤떨어지고, 데이터 크기만한 메모리가 더 필요하지만 최대의 장점은 데이터의 상태에 별 영향을 받지 않는다는 점이다.
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[[분류: 정렬]]
<span style="color:#ff6666">'''07 12 42 55 78'''</span> 정렬 끝
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[[분류:정렬]]
...오른쪽에 오도록 재배열하는 것이다. 이렇게 만들어진 왼쪽, 오른쪽 부분수열에 대해 같은 과정을 반복하면 퀵정렬이 완성된다. [[합병 정렬]]은 부분수열이 항상 같은 크기로 선정되지만, 퀵 소트는 그렇지 않다.
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[[분류: 정렬 알고리즘]]
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
상위 문서: [[알고리즘 설계와 분석#알고리즘 분석|알고리즘 설계와 분석]]
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
상위 문서: [[알고리즘 설계와 분석#문제|알고리즘 설계와 분석]]
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
[[:Category:알고리즘 설계와 분석]]
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
상위 문서: [[알고리즘 설계와 분석#NP-Completeness|알고리즘 설계와 분석]]
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
상위 문서: [[알고리즘 설계와 분석#문제|알고리즘 설계와 분석]]
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
상위 문서: [[알고리즘 설계와 분석#Data Structures|알고리즘 설계와 분석]]
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
...을 한 번씩 방문하고 다시 출발점으로 돌아오는 최소 비용의 경로를 찾는 문제이다. 이때 MST는 TSP의 좋은 heuristic(근사 알고리즘)을 제공한다. MST를 두 번 따라가면 모든 노드를 방문하게 되고, 그 비용은 최적 TSP 경로의 2배 이내이기 때문이다. 즉, MST
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
...다고 할 수 있다. 즉, 이렇게 간주하면 DAG(Directed Acyclic Graph)이므로 topological order(위상 정렬)로 평가할 수 있다. 이는 DP 테이블에 “다음 칸을 계산하려면 이전 칸들이 먼저 계산되어야 한다”는 방향성이 있기 때문에 성립한다.
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
또한 heap은 그 특성 덕에 정렬 알고리즘에 응용되어 heap sort 알고리즘을 만드는데 쓰인다. 자세한 내용은 [[Sorting Problem#Heap Sort|he
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[[분류:알고리즘 설계와 분석]]
...sor / Successor: <math>\Theta(n+m)</math> <math>\rightarrow</math> 해시 테이블은 정렬 구조가 아니기 때문에 최솟값/최댓값이나 이전/다음 원소 같은 연산은 효율적으로 할 수 없기 때문.
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