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Linked List란 - 연속된 노드의 연결체 Node란 - 연결 리스트에서 사용되는 하나의 데이터 덩어리로 데이터&링크 2가지의 필드를 담고 있는 구조 연결리스트의 종류 Singly Linked List(단일연결리스트) Doubly Linked List(이중연결리스트) Circular Linked List (원형연결리스트) 연결리스트 구현방법

https://youtu.be/5Ky59iblLBI?list=PL3xNAKVIm80KOJ0g_OuJ7z-K9Esz4laZC 빅오 표기법이란 - 알고리즘의 성능을 나타내는 표기법 - 시간/공간 복잡도 예측 시 사용 - N 값의 증가에 따른 처리 시간 또는 필요 공간 계산 -> 점근적 표현법 중 하나로, 일반적으로 상수와 계수를 제거하고 복잡도를 단순화 하여 나타낸다 빅오 표기법을 사용하면 애매해질 수 있는 연산 횟수 계산법을 하나의 일관된 형식으로 만들어 알고리즘의 런타임이 인풋의 증가에 따라 어떻게 증가하는지 설명할 수 있게 해준다. : 알고리즘의 직접적인 모든 연산 횟수를 계산 하는 것이 아닌, 인풋의 증가에 따른 연산 처리시간의 증가율을 예측하는 척도 빨간색이 제일 빠름 빅오 표기법 규칙 - 최고차항..

Depth-first search 그래프 완전 탐색 기법 중 하나로 그래프의 시작 노드에서 출발하여 탐색할 한 쪽 분기를 정하여 최대 깊이까지 탐색을 마친 후 다른 쪽 분기로 이동하여 탐색을 수행하는 알고리즘 실제 구현 시 재귀 함수를 사용하므로 스택 오버플로우를 유의해야한다 단절점 찾기, 단절선 찾기, 사이클 찾기, 위상 정렬 DFS는 한 번 방문한 노드에 다시 방문하면 안됨 -> 체크 배열이 필요하다는 점 DFS탐색 방식 : 후입선출 특성을 가지고 있음

슈도코드 작성 N값 입력 받은 뒤 String 형 변수에 저장하기 char[]형 변수로 변환하여 저장 int형 변수 sum 선언하기 for () 문 반복 아스키코드를 이용하여 정수형으로 숫자 변환 출력 Scanner sc = new Scanner(System.in); int N = sc.nextInt(); String sNum = sc.next(); char[] cNmu = sNum.toCharArray(); int sum = 0; for (int i = 0; i < cNum.length; i++){ sum += cNum[i] - '0'; // ASCII 코드 변환 } sout(sum);

부분 그룹을 만들어서 합쳐가면서 정렬한다 2개의 그룹을 병합하는 원리가 포인트임 두개의 포인트를 정해줌

https://www.youtube.com/watch?v=31Z1tH5frYY&list=PLG7te9eYUi7tCnENs3_RD0vDgeydMqM51&index=2 슈도코드 작성 변수 N : 과목 수 입력 길이가 N 인 1차원 배열 선언 for (A[] { A[i] 각 점수 저장 ) for(A[]) { 변수 max 에 최고 점 지정 변수 suu 에 총 합 저장 } sum * 100 / max / N

ㅎ.. 하나하나 하려니 넘 귀찮아서 정리 위주로 정렬 방식 - 비교 기반 알고리즘 버블, 선택, 삽입, 셸 정렬 : O(N^2) 합병, 퀵, 힙 정렬 - 키값의 비교 회수 : O(NlogN) > 성능은 떨어지지만 주로 사용함 - 데이터 분포 기반 알고리즘 계수, 기수 정렬 (선형 시간 복잡도) : O(N) > 성능적으로 좋더라도 일반성이 떨어짐

1 ~ 10까지로 섞여있는 배열을 가장 작은 순서대로 출력하기 버블 정렬은 가장 비효율적인 알고리즘 옆의 값과 비교해서 앞으로 보내버리는 알고리즘이다 수행시간 계산 10 + 9 + 8 + ... +1 => 10 * ( 10 + 1) / 2 = 55 => N * (N + 1 ) / 2 N이 매우 큰 수라는 가정하에 2는 큰 의미를 주지 않음 => O(N * N) 선택정렬처럼 버블정렬의 시간 복잡도는 O(N^2) 버블정렬은 근데 선택정렬보다 더 느리다. 매번 값을 비교하여 교체하기 때문에 해야하는 수행 양이 선택정렬보다 느리다

1 ~ 10까지로 섞여있는 배열을 가장 작은 순서대로 출력하기 수행시간 계산 10 + 9 + 8 + ... + 1 => 10 * ( 10 + 1) / 2 = 55 => N * (N + 1 ) / 2 N이 매우 큰 수라는 가정하에 2는 큰 의미를 주지 않음 => O(N * N) 이게 바로 특정한 알고리즘의 수행 시간을 찾음 선택정렬의 시간 복잡도는 O(N^2) * 참고로 이 선택정렬은 비교적으로 비효율적인 알고리즘이다. 처리할 갯수가 많을 수록 피해야할 알고리즘방법이다. https://youtu.be/8ZiSzteFRYc?list=PLRx0vPvlEmdDHxCvAQS1_6XV4deOwfVrz

map() const fruits=['Apple','Banana','cherry']; console.log(obj); const obj=fruits.map(function(fruit,index){ return {id:index,name:fruit} }); ## 출력 {id: 0, name: 'Apple'}, {id: 1, name: 'Banana'}, {id: 2, name: 'cherry'} // 더 줄이기 const obj2 = fruits.map( (f,i) => ({id:i, name:f}); ); filter() const words = ['spray', 'limit', 'elite', 'exuberant', 'destruction', 'present']; const result = words...