자료구조와 알고리즘: 벼락치기 팩

공식 모음, 모든 주제의 핵심 풀이 단계, 연습 문제 6개가 들어 있으며 전체 풀이는 맨 뒤에 있습니다.

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1공식과 풀이 방법

그래프 이론

악수 보조정리
Σ deg(v) = 2|E|
완전그래프
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
정규그래프
|E| = n·k/2
트리와 포리스트
|E| = n − 1, |E| = n − c
트리의 잎
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
오일러
회로: 모든 차수가 짝수; 경로: 차수가 홀수인 정점이 정확히 2개
Kn의 해밀턴 회로
(n − 1)!/2
다익스트라 갱신
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
길이 L의 보행
(Mᴸ)ij

방법

  1. 모든 정점의 차수를 적으세요. 차수의 합은 간선 수의 두 배입니다.
  2. 오일러 문제에서는 그래프가 연결되어 있는지 확인하고 차수가 홀수인 정점의 수를 세세요.
  3. 트리에서는 간선이 n − 1개라는 사실과 악수 보조정리를 사용하세요.
  4. 다익스트라에서는 임시 거리 표를 만들고, 매 단계마다 확정되지 않은 정점 중 거리가 가장 작은 정점을 확정하세요.
  5. 최소 신장 트리는 간선을 가중치 순으로 정렬해 사이클을 만드는 간선을 건너뛰거나(크루스칼), 시작 정점에서 트리 하나를 키워 가세요(프림).

2연습 문제

1.알고리즘과 복잡도보통

많은 라이브러리 정렬 루틴이 아주 작은 부분 배열에서 삽입 정렬로 전환하는 이유는 무엇입니까?

  1. A삽입 정렬은 오버헤드가 적고 작거나 거의 정렬된 입력에서 빠르기 때문에
  2. B삽입 정렬은 최악의 경우 O(n log n)이기 때문에
  3. C재귀 알고리즘은 원소가 10개 미만인 배열을 처리하지 못하기 때문에
  4. D큰 입력에서 삽입 정렬이 다른 어떤 정렬 알고리즘보다 메모리를 적게 쓰기 때문에
2.알고리즘과 복잡도어려움

단일 연결 리스트에서 이진 탐색이 O(log n) 시간을 주지 못하는 이유는 무엇입니까?

  1. A연결 리스트는 정렬할 수 없기 때문에
  2. B이진 탐색에는 최소 두 배의 메모리가 필요하기 때문에
  3. C연결 리스트 노드의 비교가 더 느리기 때문에
  4. D직접 인덱스 접근이 없으므로 가운데 원소에 도달하는 데 O(n) 단계가 걸리기 때문에
3.자료구조보통

이진 최소 힙에서 extract-min은 어떻게 동작합니까?

  1. A마지막 원소를 루트로 옮기고 아래로 내린다
  2. B모든 리프에서 새로운 최솟값을 찾는다
  3. C배열의 마지막 원소를 제거한다
  4. D루트를 제거하고 모든 원소를 왼쪽으로 한 칸씩 이동시킨다
4.자료구조어려움

이중 해싱은 주로 선형 탐사의 어떤 문제를 줄입니까?

  1. A키를 테이블에 저장해야 한다는 것
  2. B차 있는 칸들이 길게 이어지는 1차 군집(primary clustering)
  3. C키의 값을 읽는 O(n) 비용
  4. D해시 함수가 필요하다는 것
5.그래프 이론보통
ABCDEF오일러 회로오일러 경로, 회로 없음둘 다 아님

연결 그래프에 오일러 회로가 있는가, 회로가 아닌 오일러 경로가 있는가, 둘 다 없는가? 답을 클릭하세요.

|V| = 6|E| = 8
  1. 1오일러 회로
  2. 2오일러 경로, 회로 없음
  3. 3둘 다 아님
6.그래프 이론어려움
ABCDEF

C에서 F까지 가는 길이 3의 보행은 몇 개인가? 보행에서는 정점과 간선이 반복될 수 있다. 그 수를 N(이)라 하자.

M = 인접 행렬L = 3
N =

3용액

1.알고리즘과 복잡도

답: A · 삽입 정렬은 오버헤드가 적고 작거나 거의 정렬된 입력에서 빠르기 때문에

이것이 답인 이유

n이 작으면 삽입 정렬의 단순한 루프가 O(n²)이더라도 퀵 정렬이나 병합 정렬의 재귀 오버헤드보다 빠릅니다.

답

A · 삽입 정렬은 오버헤드가 적고 작거나 거의 정렬된 입력에서 빠르기 때문에
2.알고리즘과 복잡도

답: D · 직접 인덱스 접근이 없으므로 가운데 원소에 도달하는 데 O(n) 단계가 걸리기 때문에

이것이 답인 이유

이진 탐색은 가운데에 O(1)로 접근해야 합니다. 연결 리스트에서는 그곳까지 걸어가는 데 선형 시간이 들어 전체가 O(n)이 됩니다.

답

D · 직접 인덱스 접근이 없으므로 가운데 원소에 도달하는 데 O(n) 단계가 걸리기 때문에
3.자료구조

답: A · 마지막 원소를 루트로 옮기고 아래로 내린다

이것이 답인 이유

마지막 원소가 루트의 빈자리를 채우고, 힙 성질이 성립할 때까지 더 작은 자식과 교환되며, O(log n)이 걸립니다.

답

A · 마지막 원소를 루트로 옮기고 아래로 내린다
4.자료구조

답: B · 차 있는 칸들이 길게 이어지는 1차 군집(primary clustering)

이것이 답인 이유

선형 탐사는 1씩 이동하므로 차 있는 구간이 커지고 합쳐집니다. 이중 해싱은 두 번째 해시를 이동 폭으로 사용하므로 서로 다른 키가 서로 다른 순서로 탐사합니다.

답

B · 차 있는 칸들이 길게 이어지는 1차 군집(primary clustering)
5.그래프 이론

답: 오일러 경로, 회로 없음

오일러, 해밀턴, 트리: 연결 그래프는 모든 정점의 차수가 짝수이면 오일러 회로(모든 간선을 한 번씩 지나 출발점으로 돌아옴)를 가지고, 차수가 홀수인 정점이 정확히 두 개이면 회로가 아닌 오일러 경로를 가집니다. 이 경로는 한 홀수 정점에서 다른 홀수 정점까지 이어집니다. 해밀턴 회로는 모든 정점을 한 번씩 방문하며, Kn에는 (n − 1)!/2개가 있습니다. 정점이 n개인 트리는 간선이 n − 1개이고, 간선이 m개인 연결 그래프는 m − n + 1개의 간선을 제거한 뒤에도 신장 트리를 유지합니다.

차수

deg(A) = 2, deg(B) = 3, deg(C) = 3, deg(D) = 2, deg(E) = 4, deg(F) = 2

홀수 정점

B, C → 2
오일러 경로, 회로 없음

답

오일러 경로, 회로 없음

오일러 경로는 한 홀수 정점에서 시작해 다른 홀수 정점에서 끝납니다.

6.그래프 이론

답: N = 2

차수: 정점의 차수는 그 정점에 닿는 간선의 수입니다. 모든 간선은 양 끝이 있으므로 차수의 합은 간선 수의 두 배입니다: Σ deg(v) = 2|E|(악수 보조정리). 따라서 차수가 홀수인 정점의 수는 짝수입니다. Kn은 간선이 n(n − 1)/2개이고, 정점이 n개인 k-정규그래프는 nk/2개이며, 정점이 n개인 트리는 간선이 n − 1개입니다.

인접 행렬

A: 0 1 1 0 0 0
B: 1 0 1 1 1 0
C: 1 1 0 0 0 0
D: 0 1 0 0 1 1
E: 0 1 0 1 0 1
F: 0 0 0 1 1 0

한 걸음 더

(M³)CF = 1·0 + 1·0 + 2·0 + 1·1 + 1·1 + 0·0 = 2

답

N = 2

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