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똑똑한 코드 작성을 위한 실전 알고리즘 > 컴퓨터공학

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똑똑한 코드 작성을 위한 실전 알고리즘

기본설명

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제조사 한빛미디어
원산지 국내산
브랜드 한빛미디어
시중가격 19,800원
판매가격 17,820원
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    똑똑한 코드 작성을 위한 실전 알고리즘

    9791162245644.jpg

    도서명:똑똑한 코드 작성을 위한 실전 알고리즘
    저자/출판사:조지,하이네만/한빛미디어
    쪽수:296쪽
    출판일:2022-05-20
    ISBN:9791162245644

    목차
    CHAPTER 1 문제 해결
    1.1 알고리즘이란
    1.2 리스트에서 가장 큰 값 찾기
    1.3 주요 연산 횟수 계산하기
    1.4 모델로 알고리즘 성능 예측하기
    1.5 리스트에서 가장 큰 두 수 찾기
    1.6 토너먼트 알고리즘
    1.7 시간 복잡도와 공간 복잡도
    1.8 요약
    1.9 연습 문제

    CHAPTER 2 알고리즘 분석
    2.1 경험적 모델로 성능 예측하기
    2.2 곱셈 성능 예측하기
    2.3 성능 클래스
    2.4 점근적 분석
    2.5 모든 수행 계산하기
    2.6 모든 바이트 계산하기
    2.7 이진 배열 탐색
    2.8 이진 배열 탐색으로 리스트에서 값 찾기
    2.9 이진 배열 탐색의 또 다른 기능
    2.10 알고리즘 성능 비교
    2.11 곡선 피팅 vs. 상/하한
    2.12 요약
    2.13 연습 문제

    CHAPTER 3 해싱
    3.1 키와 연관된 값
    3.2 해시 함수와 해시 코드
    3.3 (키, 값) 쌍에 대한 해시 테이블 구조
    3.4 선형 조사로 충돌 검출 및 해결하기
    3.5 연결 리스트를 사용한 분리 연쇄법
    3.6 연결 리스트에서 엔트리 삭제하기
    3.7 개방 주소법과 분리 연쇄법 평가하기
    3.8 동적 해시 테이블
    3.9 동적 해시 테이블 성능 분석하기
    3.10 완벽한 해싱
    3.11 (키, 값) 쌍 순회하기
    3.12 요약
    3.13 연습 문제

    CHAPTER 4 힙
    4.1 최대 이진 힙
    4.2 (값, 우선순위) 삽입하기
    4.3 우선순위가 가장 높은 값 제거하기
    4.4 배열로 이진 힙 구성하기
    4.5 엔트리 이동의 구현
    4.6 요약
    4.7 연습 문제

    CHAPTER 5 정렬
    5.1 교환을 통한 정렬
    5.2 선택 정렬
    5.3 성능이 O(N2)인 정렬 알고리즘의 구조
    5.4 삽입 정렬과 선택 정렬의 성능
    5.5 재귀와 분할 정복
    5.6 병합 정렬
    5.7 퀵 정렬
    5.8 힙 정렬
    5.9 O(NlogN) 알고리즘의 성능 비교하기
    5.10 팀 정렬
    5.11 요약
    5.12 연습 문제

    CHAPTER 6 이진 트리
    6.1 시작하기
    6.2 이진 탐색 트리
    6.3 이진 탐색 트리에서 값 탐색하기
    6.4 이진 탐색 트리에서 값 제거하기
    6.5 이진 탐색 트리 순회하기
    6.6 이진 탐색 트리 성능 분석하기
    6.7 자가 균형 이진 트리
    6.8 자가 균형 이진 트리 성능 분석하기
    6.9 이진 탐색 트리를 (키, 값) 심볼 테이블로 사용하기
    6.10 이진 탐색 트리를 우선순위 큐로 사용하기
    6.11 요약
    6.12 연습 문제

    CHAPTER 7 그래프
    7.1 그래프로 문제 모델링하기
    7.2 깊이 우선 탐색으로 미로 풀기
    7.3 너비 우선 탐색으로 미로 풀기
    7.4 유향 그래프
    7.5 가중치 그래프
    7.6 다익스트라 알고리즘
    7.7 모든 쌍의 최단 경로 문제
    7.8 플로이드-워셜 알고리즘
    7.9 요약
    7.10 연습 문제

    CHAPTER 8 정리
    8.1 파이썬 내장 데이터 타입
    8.2 스택 구현하기
    8.3 큐 구현하기
    8.4 힙과 우선순위 큐 구현
    8.5 이후 학습
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