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		<title>이글루스 '알고리즘' 태그 최근글</title>
		<link>http://valley.egloos.com/tag/알고리즘</link>
		<description>알고리즘</description>
		<language>ko</language>
		<pubDate>Sat, 24 Mar 2012 20:43:20 +0900</pubDate>
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		<item>
	<title><![CDATA[Graph flow Ford Fulkerson algorithm example with C#]]></title>
	<link>http://minamjun11.egloos.com/1133208</link>
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	<description>
	<![CDATA[ 
최대유량 알고리즘 (Maximum Flow Algorithm)이란 부분에서 나오는건데,관련 기반 지식은 지식인에 잘 정리되어 있네요 : 여기아래글은 관련된 소스입니다.원본 : http://kunuk.wordpress.com/2010/11/09/graph-flow-ford-fulkerson-algorithm-example-with-c/Graph flow with Ford Fulkerson algorithm, source code in C#Reference:http://en.wikipedia.org/wiki/Ford%E2%80%93Fulkerson_algorithmhttp://www.cs.princeton.edu/%7Ewayne/kleinberg-tardos/07demo-maxflow.pptSource Code	]]>
	</description>
	<pubDate>Sat, 24 Mar 2012 20:43:20 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[어디를 가든지 마음을 다해 가라]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[B-Tree]]></title>
	<link>http://lucyora.egloos.com/5639308</link>
	<guid>http://lucyora.egloos.com/5639308</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
출처: http://mikyung.net/451  2.1 B-tree 인덱스 * B-tree 인덱스에 대한 개괄 - 데이터베이스에서 가장 많이 쓰이는 인덱스이다. - 오라클의 경우 CREATE INDEX 명령어를 사용하여 생성된다. - B-tree의 B는 Balanced의 약자로 트리의 맆노드의 깊이가 같다는 균형을 의미한다.   - 검색시 걸리는 시간은 모든 데이터가 트리의 깊이 만큼 시간이 걸린다. [참고] CREATE INDEX 문에 의하여 생성되는 인덱스 - Default - B-tree 인덱스- 비트맵 인덱스- Partitioned 인덱스- 함수-기반 인덱스- 도메인 인덱스* B-tree의 성능 - B-tree의 검색 속도는 트리의 깊이 d에 의하여 좌우된다. - 트리의 깊이 d는 데이터가 많아지면	]]>
	</description>
	<pubDate>Thu, 08 Mar 2012 15:45:59 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[La Clef a Verite]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[[알고리즘] 트리 자료구조]]></title>
	<link>http://lwove.egloos.com/2279578</link>
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	<description>
	<![CDATA[ 
<img 
				src="http://thumb.egloos.net/100x76/http://pds24.egloos.com/pds/201202/15/15/a0062415_4f3bc0d67a001.png"  
				alt="[알고리즘] 트리 자료구조" 
				width="100px"  
				height="76pxpx"
				align="left"
				style="border:1px solid #DDDDDD;margin:0 10px 10px 0px;"
				/> 트리(Tree) 자료구조  나무모양의 자료구조인 트리는 언뜻보면 왜 이런 자료구조가 있냐고 의문이 들수도 있겟지만, 실은 사용분야가 굉장히 넓고 다양하다. 쉬운 예로는 윈도우의 폴더를 예로 들수 있다.    C:/Users/revi/myFile1    myFile1이라는 파일를 찾을라면 Users폴더안에 revi폴더안으로 가야 myFile을 찾을수 있다. 그렇다면 Users안에는 revi라는 폴더 하나만 있을까? 두개도 있을수도 있고 10개도 있을수도 있다. 쉽게 그림으로 표현하면 다음과 같다.  [그림 1]    이렇듯 트리모양의 자료구조는 우리와 가까운곳에서 볼수 있다. 잠깐 트리에 대해 최소한 알아야 할 용어들만 몇개 보여주고나서 본론으로 들어가겟다.    노드(node) : 트리를 구성하는 요소  e	]]>
	</description>
	<pubDate>Thu, 16 Feb 2012 00:51:58 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[노아의 방주]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[[알고리즘] 큐(Queue)]]></title>
	<link>http://lwove.egloos.com/2274841</link>
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	<description>
	<![CDATA[ 
<img 
				src="http://thumb.egloos.net/100x76/http://pds24.egloos.com/pds/201202/05/15/a0062415_4f2e31095a473.png"  
				alt="[알고리즘] 큐(Queue)" 
				width="100px"  
				height="76pxpx"
				align="left"
				style="border:1px solid #DDDDDD;margin:0 10px 10px 0px;"
				/> 큐(Queue)  스택과 다르게 FIFO(First in First out), LILO(Last in Last out)구조를 가지고 있다. 자료ABCD를 순서대로 저장하면 나올때도 역시 ABCD가 나온다. 보통 쉽게 말하면 은행같은데서 순서대로 처리하기 위해 사람들을 줄세우는것을 생각하면 된다.    큐의 경우 크게 따지면 원형큐(순환큐), 링크드큐 두종류가 있다. 순환큐의 경우 배열로 구현하기 때문에 속도가 빠른 장점이 있지만 크기가 제한되어 있다는점. 링크드 큐와 다르게 큐 오버플로우(큐가 꽉차서 더이상 들어갈수 없는 상태)가 발생한다. 링크드큐의 경우 큐의 크기가 제한이 없지만, 속도가 느리다는 단점이 있다. 아래 소스에선 링크드 큐만을 구현할것이다. 순환큐의 경우 이론만 설명하고 넘어간다.      	]]>
	</description>
	<pubDate>Sun, 05 Feb 2012 17:10:22 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[노아의 방주]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[[알고리즘] 스택(Stack)]]></title>
	<link>http://lwove.egloos.com/2274818</link>
	<guid>http://lwove.egloos.com/2274818</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
<img 
				src="http://thumb.egloos.net/100x76/http://pds24.egloos.com/pds/201202/05/15/a0062415_4f2e1a7906fc2.png"  
				alt="[알고리즘] 스택(Stack)" 
				width="100px"  
				height="76pxpx"
				align="left"
				style="border:1px solid #DDDDDD;margin:0 10px 10px 0px;"
				/> 스택(Stack)  스택은 먼저 들어간 자료가 나중에 나오는 자료구조다. 흔히 FILO(First in Last out), LIFO(Last in First out)라고 한다. 만약 ABCD를 순서대로 자료에 저장햇다면, 꺼낼땐 DBCA순으로 꺼낼수 있다. 이해가 안된다면 검색창에 '하노이의 탑'을 검색해보길 바란다. 하노이의 탑은 자기가 꺼내고 싶은 원판위에 다른 원판이 있을경우 해당원판을 꺼낼수 없는 구조로 되어 있다.    이런자료구조의 경우 C언어를 막배우신분들이라면 '이런거 왜써요?'라고 생각할수도 있겟지만, 스택이라는 자료구조는 생각보다 매우 유용하다. 몇가지만 설명하자면 서브루틴 호출, 인터럽트 처리, 수식표기 등이 있다.    서브루틴은 함수가 호출될 경우 실행하고 다시 원래의 위치로 돌아오는	]]>
	</description>
	<pubDate>Sun, 05 Feb 2012 16:03:27 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[노아의 방주]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[[알고리즘]링크드리스트(Linked List)]]></title>
	<link>http://lwove.egloos.com/2273405</link>
	<guid>http://lwove.egloos.com/2273405</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
<img 
				src="http://thumb.egloos.net/100x76/http://pds19.egloos.com/pds/201202/01/15/a0062415_4f29422c1b886.png"  
				alt="[알고리즘]링크드리스트(Linked List)" 
				width="100px"  
				height="76pxpx"
				align="left"
				style="border:1px solid #DDDDDD;margin:0 10px 10px 0px;"
				/> 링크드 리스트(Linked List)    배열구조의 단점인 보안한 자료구조이다. 배열은 인덱스를 이용하여 해당 주소에 바로 접근할수 있는 장점이 있지만, 단점으론 삽입/삭제 연산이 복잡하다. 그리고 배열은 선언시 크기를 미리 정해줘야 하기 때문에 배열공간 100개를 선언해 놓고 10개만 쓴다던가(메모리 낭비), 200개가 필요하다던가(공간부족) 한다면 배열선언부분을 다시 수정해줘야 하는 불편함이 있다.    이러한 단점을 보안해 필요할때마다 공간을 할당하고 또 그것들을 연결하여 마치 배열처럼 사용하는 기법(자료구조)이 바로 링크드 리스트이다.    링크드 리스트의 장점으로는 프로그래머가 미리 공간을 할당할 필요없이 필요할때마다 공간을 할당받을수 있도록 설계가 가능하다. 그러기 때문에 필요한 변수의 크기를 	]]>
	</description>
	<pubDate>Thu, 02 Feb 2012 00:16:37 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[노아의 방주]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[트위터 같은 단문서비스에서는 데이타 관리를 어떻게 해야할까]]></title>
	<link>http://fendee.egloos.com/10839384</link>
	<guid>http://fendee.egloos.com/10839384</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
갑작스럽게 떠오른 궁금증이다.트위터는 140자 이내의 단문을 올릴수 있도록 서비스 하는 것이다.마치 채팅처럼 별 의미없는 수다성 이야기를 쉴새없이 쓰기도 하고, 이미지를 편집한다거나 동영상을 편집한다거나 하는 작업 보다는 주로 가볍게 지껄이는 말을 올리는 용도이다 보니 아무래도 글의 수가 많아지게 된다.몇개월 전이었던가, 일본의 한 네티즌이 1만 트윗을 넘어섰다고 뉴스가 나왔던 적이 있었다.게시판으로 치자면, 게시물이 1만개를 넘었다는 것이다.각각의 게시물은 DB 에서 한개의 레코드셋이 된다.한명이 1만건이면, 10명이면 10만건, 100명이면 100만건, 1000명이면 1000만건.가입자수가 엄청나기 때문에, 해당 서비스를 지원하는 사이트에서는 엄청난 양의 데이타가 쌓이게 된다.DB 에 레코드 수가 많이 	]]>
	</description>
	<pubDate>Mon, 30 Jan 2012 22:35:59 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[F.G.]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[여보! 우유 좀 사와.]]></title>
	<link>http://frombc7197.egloos.com/2872563</link>
	<guid>http://frombc7197.egloos.com/2872563</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
어느 아내가 프로그래머 남편에게 「쇼핑하러 갈 때, 우유 하나 사와. 아, 계란 있으면 6개 사와」    남편은 잠시 후, 우유를 6개 사왔다.  아내는 물었다.    「왜 우유를 6개나 사왔어!」    남편「계란이 있길래 6개 사왔지…」      =======    Husband.buy(Milk(one));  if(egg == true)      Husband.buy(Milk(six));        	]]>
	</description>
	<pubDate>Mon, 14 Nov 2011 22:31:39 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[제 2 사해문서 ~우주로 사출~]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[급보: 어제 Google의 Matt Cutts와 Amit Singhal가 내뱉은 의미심장한 구글의 방향]]></title>
	<link>http://segem.egloos.com/2871479</link>
	<guid>http://segem.egloos.com/2871479</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
지금 Las Vegas에서 열리는 PubCon 컨퍼런스에서 구글의 Matt Cutts와 Amit Singhal이 웹매스터들과 Q&amp;amp;A 시간을 가졌습니다. 세션 중 검색엔진 최적화와 관련하여 의미심장한 말을 했습니다.    구글이 현재 진행하고 있는 구글 알고리즘 테스트에 관한 것인데 아마도 2012년에 테스트 결과가 반영된다고 합니다. 이 알고리즘은 웹페이지에 광고형태로 어떤 것이 나오는가에 대한 것이라고 말했습니다.    이런 테스트는 제 지식으로는 현재까지 한 적이 없는 것입니다. 물론 구글이 내용 대 광고 비율을 검색결과에 반영하고 있고, Panda 업데이트 이 후에 이 부분에 대해 많은 논쟁이 있었지만, 이와 같이 전격적으로 언급한 것은 처음이 아닌 가 합니다.    이제 광고를 넣는 비율에 대	]]>
	</description>
	<pubDate>Fri, 11 Nov 2011 05:32:55 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[영국통역 런던통역 영국현지통역]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[자료구조]]></title>
	<link>http://sunshell.egloos.com/1604184</link>
	<guid>http://sunshell.egloos.com/1604184</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
#알고리즘: 특정한 작업을 수행하는 유한한 명령들의 집합을 의미한다.      -알고리즘의 조건 5가지: 1)입력- 입력자료가 존재해야함.                                       2)출력- 하나이상의 결과.                                       3)명확성                                       4)유한성- 모든 경우에 대하여 한정된 단계를 처리한 후에 끝이 나게 된다.                                        5)실제성- 실행가능한 것이어야 한다.      -프로그램 vs 알고리즘: 프로그램은 알고리즘의 4번째 조건, 즉 유한성이 아니라, 무한한 처리가 가능한                   	]]>
	</description>
	<pubDate>Wed, 02 Nov 2011 15:38:49 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[sunshell]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[케빈 슬레이븐: 알고리즘은 어떻게 우리의 세계를 변화시키는가]]></title>
	<link>http://Lobo.egloos.com/5562782</link>
	<guid>http://Lobo.egloos.com/5562782</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
                    	]]>
	</description>
	<pubDate>Sun, 23 Oct 2011 01:06:11 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[Wind behind the door.]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[최단 경로 알고리즘]]></title>
	<link>http://riel85.egloos.com/960574</link>
	<guid>http://riel85.egloos.com/960574</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
최단 경로를 구하는 알고리즘은 옛날 부터 많이 연구되어져 왔다.  가장 유명한 알고리즘으로는 다익스트라 알고리즘이 있다.  다익스트라 알고리즘은 음수값을 갖지 않는 방향 그래프에서 출발점과 도착점 사이의 최단경로를 구하는 알고리즘 이다.  음수값의 한계를 보완한 알고리즘으로는 Bellman-Ford Algorithm이 있다.  이러한 알고리즘들은 모두 탐색해봐야한다는 단점이 있다. 이는 시간 복잡도면에서 불리한데 이를 보완해서 만든 알고리즘으로는  A*알고리즘이 있다. 이는 다익스트라 알고리즘에서 목적지 까지 '거리'를 추정할 수 있는 방법이 있을때 이를 이용한 최소의 계산 수행으로 최단 경로를 찾는 알고리즘이다.  A*알고리즘의 가정으로는 알고리즘을 수행할때 사전 정보가 완전하다는 가정하에 이루어진다.  	]]>
	</description>
	<pubDate>Wed, 12 Oct 2011 12:05:49 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[리엘]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[C++로 짠 합병정렬 소스 (설명은 주석으로 대체)]]></title>
	<link>http://slaveofcod.egloos.com/860471</link>
	<guid>http://slaveofcod.egloos.com/860471</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
합병정렬은 정렬되지 않은 수의 리스트 공간을 이분할 하여서 부분적으로 정렬하여 나중에 합치는 방식으로 정렬한다. 최소 비교 가능 크기 2 (비교시 피연산자 2개가 필요하니깐)가 될 때까지 계속 분할한다. 분할된 리스트 크기가  최소 비교 가능 크기로 도달 하였을 경우 정렬을 한다. 이 때에 리스트를 반반 나누어서 정렬하여 해당 리스트를 갱신하면서 다시 공간을 합병하면서 원래 크기가 될때까지 계속 정렬을 해준다.   이러한 정렬방식으로 인하여서 코드로 표현하였을 경우 재귀적으로 소스코드를 구성하는게 편리하다. 재귀의 종단점은 최소 비교 가능 크기가 되었을 경우로 둔다.  아래 소스는 C++로 표현하였고, 데이터는 배열에 저장되어있다.   #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #define LEN_AR	]]>
	</description>
	<pubDate>Thu, 15 Sep 2011 11:05:49 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[코딩의노예]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[A스타 알고리즘 구현(C언어, 배열이용)]]></title>
	<link>http://slaveofcod.egloos.com/815292</link>
	<guid>http://slaveofcod.egloos.com/815292</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
<img 
				src="http://thumb.egloos.net/100x76/http://pds19.egloos.com/pds/201108/15/22/c0128122_4e48ed0b4f68c.jpg"  
				alt="A스타 알고리즘 구현(C언어, 배열이용)" 
				width="100px"  
				height="76pxpx"
				align="left"
				style="border:1px solid #DDDDDD;margin:0 10px 10px 0px;"
				/>   A스타 알고리즘은   한 정점 노드에서 목적지 노드에 이르는 최단 경로를 구하는 알고리즘이다.   오픈리스트와 클로즈리스트를 활용하여서 방문가능성 노드와 방문한 노드를 체크하면서 현재 방문노드가  목적지 노드가 될 경우 최적의 경로가 구해지는 알고리즘이다.  노드간의 최단거리를 구하기 위하여서    G(N) = 시작노드에서 노드 N 사이의 직선거리(최단거리) === 실제거리   H(N) = 노드 N과 목적노드 사이의 최단거리(직선거리 or 맨하탄방법 - 대각선 고려안하고 가로,세로로 이동거리 환산) ==추정거리  F(N) = G(N) + H(N) 평가함수   현재 노드에서 다른 노드로 이동할 시에 위에 나열해놓은 평가함수를 바탕으로 방문 노드로 이동한다.  A스타 알고리즘은 다른 경로찾기 알고리즘에 비해	]]>
	</description>
	<pubDate>Mon, 15 Aug 2011 19:00:47 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[코딩의노예]]></dc:creator>
</item>
<item>
	<title><![CDATA[주민번호의 의미]]></title>
	<link>http://pio66na.egloos.com/10708220</link>
	<guid>http://pio66na.egloos.com/10708220</guid>
	<description>
	<![CDATA[ 
<img 
				src="http://thumb.egloos.net/100x76/http://pds18.egloos.com/pds/201105/11/20/a0113820_4dca1f3ea228f.png"  
				alt="주민번호의 의미" 
				width="100px"  
				height="76pxpx"
				align="left"
				style="border:1px solid #DDDDDD;margin:0 10px 10px 0px;"
				/>   :: 주민번호 | 알고리즘 | Check Digit | 스크립트 | 프로그램밍    앞 6 자리 출생년도 표시함  뒤 7 자리 : 123456-7ABCDEF     예) 7ABCDEF 의 앞자리 6개는 YYMMDD    7 은 성별을 표시한다. 1은 남자 , 2는 여자 | 2000 년 이후 출생한 남자는 3 , 여자는 4    ABCD 는 본적지를 나타낸다.  E 는 출생지에서 출생일별로 신고된 순서에 의해 매겨지는 숫자이다.  F 는 앞의 숫자들을 조합 계산하여 산출되는 숫자로 주민등록 번호 에서의 Check Digit 이다.  :: Check Digit 알고리즘    Sum = 2.0 * 1 + 3.0 * 2 + 4.0 * 3 + 5.0 * 4 + 6.0 * 5 + 7.0 * 6 + 8.0 * 7 +	]]>
	</description>
	<pubDate>Wed, 11 May 2011 14:31:50 +0900</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[피오나의 게임창고]]></dc:creator>
</item>
	</channel>
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