일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 페이지 부재율
- Algorithm
- ALU
- concurrency
- mips
- Oracle
- 알고리즘
- 동기화
- 교착상태
- 프로세스
- PYTHON
- 단편화
- 추상화
- 우선순위
- 운영체제
- fork()
- 인터럽트
- 스레드
- 컴퓨터구조
- 부동소수점
- 페이징
- 트랩
- 가상 메모리
- 스케줄링
- 기아 상태
- 세마포어
- 백준
- mutex
- 페이지 대치
- BOJ
- Today
- Total
봉황대 in CS
[알고리즘] 분할 정복, Divide-and-Conquer 본문
[알고리즘] 분할 정복, Divide-and-Conquer
등 긁는 봉황대 2022. 12. 29. 17:59정렬 알고리즘들에 대하여 알아보던 중, 합병 정렬(merge sort)과 퀵 정렬(quick sort)이 분할 정복 알고리즘 중 하나임을 깨닫고
먼저 분할 정복에 대해 정리하기 위하여 이 글을 작성한다.
분할 정복 (Divide-and-Conquer)
'쪼개서 풀고 합하기'
: 문제를 잘게 쪼개는 분할(Divide) + 문제를 풀어서 합하는 정복(Conquer)
분할 정복이란,
그대로 해결할 수 없는 문제를 작은 문제로 분할하여 해결하는 방법이다.
즉, 문제를 작은 2개의 문제로 분리한 후 각각을 해결한 다음, 그 결과들을 모아서 원래의 문제를 해결하는 전략을 말한다.
(Top-down, 하향식 접근법)
조건
1.
문제를 쪼개 나가는 과정에서, 큰 문제와 작은 문제의 구조가 동일하거나 비슷해야 한다.
= 큰 문제에서 적용되는 해결법이 작은 문제에서 동일하게 적용된다.
2.
쪼개진 문제들 사이에는 상관관계가 없어야 한다.
= 쪼개진 문제들이 풀이 과정에서 서로 영향을 주지 않아야 한다.
재귀 함수의 이용
위의 조건을 보면 재귀 함수와 잘 맞음을 볼 수 있다.
따라서 분할 정복을 위해서는 재귀 함수를 이용하게 되는데,
일반 재귀 호출과는 다르게 문제를 거의 같은 크기의 부분 문제로 나누어서 진행한다. (조건 1)
재귀 함수를 선언할 때에는 아래와 같이 두 부분으로 나누어서 구현해야 한다.
1. 큰 문제를 작은 문제로 재귀적으로 쪼개는 부분
2. 문제를 최소 단위로 쪼갰을 경우 문제를 풀이하는 부분
과정
1. 분할 (divide) : 원래 문제를 분할하여 비슷한 유형의 더 작은 하위 문제들로 나눔
2. 정복 (conquer) : 하위 문제 각각을 재귀적으로 해결
3. 합치기 (combine) : 하위 문제들의 답을 합쳐서 원래 문제를 해결
정렬 알고리즘 시간복잡도 비교 (병합 정렬, 퀵 정렬)
분할 정복을 사용하는 정렬 알고리즘에는 병합 정렬(Merge Sort)과 퀵 정렬(빠른 정렬, Quick Sort)이 있다.
그 외의 여러 정렬들(삽입 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬, 힙 정렬 등)과 시간복잡도를 비교해보면 다음과 같다.
Best | Avg | Worst | Run-time (정수 60,000개) |
|
삽입 정렬 (Insertion Sort) |
N | N^2 | N^2 | 7.438 sec |
선택 정렬 (Selection Sort) |
N^2 | N^2 | N^2 | 10.842 sec |
버블 정렬 (Bubble Sort) |
N^2 | N^2 | N^2 | 22.894 sec |
힙 정렬 (Heap Sort) |
N log2(N) | N log2(N) | N log2(N) | 0.034 sec |
병합 정렬 (Merge Sort) |
N log2(N) | N log2(N) | N log2(N) | 0.026 sec |
퀵 정렬 (Quick Sort) |
N log2(N) | N log2(N) | N^2 | 0.014 sec |
즉, 분할 정복을 사용하는 정렬 알고리즘들이 나머지들보다 훨씬 효율적임을 볼 수 있다.
구현이 간단하지만 비효율적인 방법 : 삽입 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬
구현이 복잡하지만 효율적인 방법 : 힙 정렬, 병합 정렬, 퀵 정렬
문제 추천
'Computer Science & Engineering > Algorithm' 카테고리의 다른 글
[알고리즘] The Halting Problem (1) | 2023.10.19 |
---|---|
[알고리즘] 플로이드-와샬 알고리즘 사용 시 주의점 (BOJ2224 - Python) (3) | 2023.01.07 |
[알고리즘] Minimum Spanning Tree - Kruskal & Prim Algorithm (0) | 2022.12.28 |
[알고리즘] Disjoint Set & Union-Find (0) | 2022.12.25 |
[알고리즘] 배낭 문제, Knapsack Problem (0) | 2022.08.27 |