코드 저장소.

목차1.에라토네스의 체?2.작동원리3.예제 1.에라토네스의 체?에라토네스의 체는 대 그리스의 수학자 에라토스테네스가 고안한 소수 판별 알고리즘이다. 이 알고리즘은 2부터 N까지의 자연수 중에서 소수를 효율적으로 찾는 방법으로, 현재까지도 널리 사용되고 있다.2.작동원리에라토스테네스의 체는 배수 제거 방식을 사용하여 소수를 판별한다. 초기에는 2부터 N까지의 모든 정수를 소수라고 가정한 뒤, 각 수의 배수를 지워나가면서 최종적으로 소수만을 남기는 방식입니다. 작동원리는 다음과 같습니다.  만약에 n 이 30일 때2부터 30까지 나열→ [2, 3, 4, 5, ..., 30]가장 작은 수인 2는 소수니까 남기고, 2의 배수들 제거남은 수 중 다음 작은 수(3)는 소수니까 남기고, 3의 배수들 제거남은 수 중 ..

목차1.스택?2.스택 특징3.스택을 구현하는 방법 1.스택?스택(Stack)은 후입선출(Last In, First Out, LIFO) 방식을 따르는 자료구조입니다. 말 그대로 나중에 삽입된 데이터가 먼저 꺼내지는 구조를 가지고 있습니다.2.스택 특징 후입선출(LIFO): 나중에 들어온 데이터가 먼저 처리됩니다.단순성: 삽입과 삭제가 한쪽 끝에서만 이루어져 구조가 단순합니다.제한된 접근: 데이터 접근은 오직 Top에서만 가능합니다. 3.스택을 구현하는 방법스택을 구현하는 방법으로는 배열을 이용한 방법, 리스트를 이용한 방법, 링크드리스트를 이용한 방법이 있습니다. 각 방법을 사용해서 구현하면 코드는 다음과 같습니다.  1) 배열을 이용한 방법public class StackSample { private i..

목차1.브루트 포스?2.브루트 포스의 장단점3.브루트 포스의 종류 및 예제 1.브루트 포스?브루트 포스(brute Force)는 "완전 탐색" 기법으로도 불리며, 가능한 모든 경우의 수를 전부 탐색하여 문제의 답을 찾는 알고리즘 설계 방식입니다. 직관적이고 간단하게 구현할 수 있지만, 시간 복잡도가 높아 성능이 좋지 않을 수 있습니다.2.브루트 포스의 장단점브루트포스의 장점알고리즘을 설계하고 구현하기 쉽다모든 경우의 수를 탐색하기 때문에 100% 정확성을 보장한다.브루트포스의 단점메모리 효율면에서 매우 비효율적이다.알고리즘의 실행 시간이 매우 오래걸린다. (시간복잡도가 높다)3.브루트 포스의 종류 및 예제브루트 포스의 종류를 보자면 다음과 같습니다.선형 구조 : 순차 탐색비선형 구조 : 백트래킹, DFS..

목차1.DFS?2.DFS의 특징3.원리 및 구현 1.DFS?dfs는 트리나 그래프를 탐색하는 기법 중 하나로, 시작 노드에서 자식의 노드들을 순서대로 탐색하면서 깊이를 우선으로 탐색하는 알고리즘이다. 깊이를 우선시하여 모든 경우의 수를 탐색하기 때문에, 완전탐색 알고리즘에 속하기는 하지만,항상 완전탐색으로 사용되지는 않는다. DFS는 주로 반복문을 활용하거나, 재귀문을 통하여 구현된다.2.DFS의 특징깊이 우선 탐색DFS는 가능한 한 깊이로 먼저 탐색을 진행하며, 더 이상 갈 수 없을 때 이전 단계로 돌아와 다른 경로를 탐색합니다.특정 노드에서 모든 경로를 끝까지 탐색해야 하는 경우에 적합합니다.경로 탐색DFS는 시작 노드에서 특정 목표 노드까지의 모든 가능한 경로를 탐색하거나, 특정 조건에 맞는 경로를..

목차1.BFS?2.BFS의 특징3.작동원리 및 의사코드 구현 1.BFS?BFS는 너비 우선 탐색이라고도 부르며, 코딩테스트에서 빈번하게 나오는 알고리즘이다. 가까운 노드 부터 우선적으로 탐색하며, 기본적으로 그래프 탐색에 사용된다.두 노드 사이의 최단 경로 혹은 임의의 경로를 찾고자 할 때 주로 사용된다.BFS는 자료구조 큐(Queue)를 사용하여 구현 할 수 있다.2.BFS의 특징탐색 순서시작 정점에서 가까운 정점부터 탐색합니다.동일한 깊이에 있는 정점들을 모두 탐색한 후, 더 깊은 단계로 진행합니다.계층적 탐색: 그래프를 레벨 단위로 탐색한다고 볼 수 있습니다.자료구조BFS는 큐(Queue) 자료구조를 사용합니다.FIFO(First In, First Out) 원칙을 따라 먼저 큐에 들어간 정점부터 탐..