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쉽게 배우는 알고리즘 : 관계 중심의 사고법

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    책소개

    이 책은 프로그래밍을 하는 모든 이들을 대상으로 한다. 따라서 컴퓨터 관련 학과 학생들뿐만 아니라 알고리즘에 관심있는 직장인, 중고생들도 문제 해결의 기본기를 익히는 도구로 사용할 수 있다. 특히, 이 책에서는 알고리즘을 가장 이해하기 쉬운 방식으로 기술하였다. 때로는 프로그래밍 언어와 유사한 방식으로, 때로는 자연어를 사용하여 알고리즘을 쉽고 명확하고 이해할 수 있을 것이다.

    출판사 서평

    자료구조의 이해 + 알고리즘의 설계/분석 + 재귀적/귀납적 사고방식의 훈련
    = 문제 해결 기법의 훈련


    [무엇을 다루는가?]
    이 책은 총 12장으로 구성되어 있으며 다음과 같은 내용을 다룬다.

    o 도입(1장~2장): 알고리즘의 효율성 분석을 위한 기본 도구인 점근적 표기법과 점화식, 점화식의 점근적 분석법을 공부한다.
    o 정렬과 선택(3장~4장): 알고리즘에서 다루는 관계 중심의 사고 기법을 훈련할 수 있는 좋은 주제인 정렬과 선택을 통해 생각하는 훈련을 한다.
    o 자료의 저장과 검색(5장~6장): 알고리즘의 중요한 응용 분야의 하나인 자료의 저장 및 검색을 위한 자료구조와 알고리즘을 공부한다.
    o 집합의 처리(7장): 집합을 처리하는 자료구조와 알고리즘을 배운다.
    o 그래프 알고리즘(9장): 다채로운 쓰임새를 가진 그래프를 표현하는 방법과 그래프를 이용하는 다양한 알고리즘을 배운다.
    o 동적 프로그래밍과 문자열 매칭(8장, 10장): 다른 장들과 색다른 주제로 사고력을 훈련할 수 있는 동적 프로그래밍과 문자열 매칭을 공부한다.
    o 계산의 한계(11장): 10장까지의 주제는 빠른 시간에 해결할 수 있는 문제를 대상으로 하였으나 이것이 항상 가능하지 않다는 사실, 그리고 이러한 사실을 안다는 것의 유용함을 공부한다.
    o 문제 해결에 관한 다른 시각(12장): 문제의 해를 찾는 풀이 과정을 상태 공간 트리로 파악하는 방법을 공부한다.

    ① 쉽다.
    - 시중에 나온 어떤 알고리즘 책보다도 쉽습니다.
    - 적절한 사례와 설명o 150여 개의 쉬운 도해o 간결한 의사코드로 이해도를 높였습니다.
    - 알고리즘을 가장 이해하기 쉬운 방식으로 기술해 구현하였습니다. 때로는 프로그래밍 언어와 유사한 방식으로, 때로는 자연어를 사용하여 명확성과 이해하기 쉬움에 초점을 맞추어 알고리즘을 기술하였습니다.

    ② 알고리즘 책다운 알고리즘 책이다.
    알고리즘 번역서는 어렵고, 몇 종 안되는 국내서는 제목만 대부분 자료구조를 위주로 다루어 알고리즘 책다운 책이 거의 없습니다. 물론 학생들의 수준를 고려해 자료구조가 대부분인 교재를 사용해야 하는 어쩔 수 없는 경우도 있지만 이 책은 ①의 장점이 충족된다면 알고리즘 책다운 책이 더 메리트가 있으리라 판단됩니다.

    ③ 교과 과정에서 가장 일반적으로 다루는 내용을 담으면서 최신의 경향을 반영했다.
    - 알고리즘은 처음과 끝이 있는게 아니라 Introduction To Algorithms에서 다루는 내용 중 강의자의 재량에 따라 선별해 가르치는 것이 일반적입니다. 그러므로 알고리즘 전 내용을 담을 수 없지만 정규 교과 과정에서 가장 일반적으로 가르치는 내용을 담았습니다.
    - 주제상 기술 변화가 거의 없으리라 생각될 수 있지만 가장 기본적인 내용이라 할 수 있는 복잡도 표기법(알고리즘의 효율성을 나타내는 척도) 등을 포함해 알고리즘은 계속 변화하고 있습니다. 정규 교과 과정에서 다루어야 할 내용을 기반으로 하되, 최신의 경향도 반영하고 있습니다.

    이 책은 총 12개 장으로 이루어졌으며, 다음과 같은 내용을 다룬다. 각 장은 반드시 순서대로 공부하지 않아도 상관없다. 그렇지만 어떤 장들은 다른 장들의 내용 중 일부 또는 전부를 알아야 공부를 할 수 있는 부분도 있다.

    부/장별 내용 요약
    ① 도입(1장~2장)
    알고리즘의 효율성 분석을 위한 기본 도구인 점근적 표기법과 점화식, 점화식의 점근적 분석법을 공부한다.
    ② 정렬과 선택(3장~4장)
    알고리즘에서 다루는 관계 중심의 사고 기법을 훈련할 수 있는 좋은 주제인 정렬과 선택을 통해 생각하는 훈련을 한다.
    ③ 자료구조, 자료의 저장과 검색(5장~7장)
    알고리즘의 중요한 응용 분야의 하나인 자료의 저장 및 검색을 위한 자료구조와 알고리즘을 공부한다.
    ④ 사고력 훈련(8장, 10장)
    다른 장들과 색다른 주제로 사고력을 훈련할 수 있는 동적 프로그래밍과 문자열 매칭을 공부한다.
    ⑤ 계산의 한계(11장)
    10장까지의 주제는 빠른 시간에 해결할 수 있는 문제를 대상으로 하였으나 이것이 항상 가능하지 않다는 사실, 그리고 이러한 사실을 안다는 것의 유용함을 공부한다.
    ⑥ "문제의 해" 탐색을 보는 다른 시각(12장)
    문제의 해를 찾는 풀이 과정을 상태 공간으로 보고 이 과정을 상태 공간 트리로 파악하는 방법을 공부한다.

    목차

    1장. 알고리즘 설계와 분석의 기초
    01. 몇 가지 기초 사항들
    1.1 알고리즘이란
    1.2 알고리즘을 왜 분석하는가
    1.3 알고리즘의 수행 시간
    1.4 재귀(자기호출)와 귀납적 사고
    1.5 알고리즘으로 어떤 문제를 푸는가
    [알고리즘 1-1] 병합정렬
    02. 점근적 표기
    2.1 θ-표기법(세타(Theta)-표기법))
    2.2 O-표기법(오(Oh)-표기법))
    2.2 Ω-표기법(오메가(Omega)-표기법))
    ☆03. 점근적 표기의 엄밀한 정의
    3.1 O-표기법(오(Oh)-표기법))
    3.2 Ω-표기법(오메가(Omega)-표기법))
    3.3 θ-표기법(세타(Theta)-표기법))
    3.4 ο-표기법(리틀오(Little Oh)-표기법))
    3.5 ω-표기법(리틀오메가(Little Omega)-표기법))
    요약
    연습문제
    [Drift] 에너지의 천재 크누스

    2장. 점화식과 점근적 복잡도 분석
    01. 점화식의 이해
    02. 점화식의 점근적 분석 방법
    2.1 반복대치
    2.2 추정후 증명
    2.3 마스터 정리
    요약
    연습문제

    3장. 정렬
    01. 기초적인 정렬 알고리즘
    1.1 선택정렬
    1.2 버블정렬
    1.3 삽입정렬
    [알고리즘 3-1] 선택정렬
    [알고리즘 3-2] 버블정렬
    [알고리즘 3-3] 삽입정렬
    02. 고급 정렬 알고리즘
    2.1 병합정렬
    2.2 퀵정렬
    2.3 힙정렬
    [알고리즘 3-4] 병합정렬
    [알고리즘 3-5] 퀵정렬
    [알고리즘 3-6] 힙만들기
    [알고리즘 3-7] 힙정렬
    03. 비교정렬 시간의 하한
    04. 특수 정렬 알고리즘
    4.1 기수정렬
    4.2 계수정렬
    [알고리즘 3-8] 기수정렬
    [알고리즘 3-9] 계수정렬
    요약
    연습문제
    [Drift] 관계 중심의 사고 방식

    4장. 선택 알고리즘
    01. 평균 선형시간 선택 알고리즘
    [알고리즘 4-1] 평균 선형시간 선택 알고리즘
    02. 최악의 경우 선형시간 선택 알고리즘
    [알고리즘 4-2] 최악의 경우 선형시간 선택 알고리즘
    요약
    연습문제

    5장. 검색트리
    01. 레코드, 키의 정의 및 검색트리
    02. 이진검색트리
    2.1 이진검색트리에서의 검색
    2.2 이진검색트리에서의 삽입
    2.3 이진검색트리에서의 삭제
    [알고리즘 5-1] 이진검색트리에서의 검색
    [알고리즘 5-2] 이진검색트리에서의 삽입
    [알고리즘 5-2b] 이진검색트리에서의 삽입(비재귀적 버전)
    [알고리즘 5-3] 이진검색트리에서의 삭제
    03. 레드블랙트리
    3.1 레드블랙트리에서의 삽입
    3.2 레드블랙트리에서의 삭제
    3.3 레드블랙트리의 작업 성능 분석
    04. B-트리
    4.1 B-트리에서의 검색
    4.2 B-트리에서의 삽입
    4.3 B-트리에서의 삭제
    4.4 B-트리의 작업 성능 분석
    [스케치 5-4] B-트리에서의 삽입
    [스케치 5-5] B-트리에서의 삭제
    ☆05. 다차원검색트리
    5.1 KD-트리
    5.2 KDB-트리
    5.3 R-트리
    5.4 그리드 파일
    요약
    연습문제
    [Drift] 천재 알고리즘의 재현: 스트라센 알고리즘의 재고

    6장. 해시 테이블
    01. 해시 테이블: 검색 효율의 극단
    02. 해시 함수
    2.1 나누기 방법
    2.2 곱하기 방법
    03. 충돌 해결
    3.1 체이닝
    3.2 개방 주소 방법
    [알고리즘 6-1] 체이닝을 사용하는 해시 테이블에서의 작업
    [알고리즘 6-2] 개방주소 방법
    04. 해시 테이블에서의 검색 시간 분석
    요약
    연습문제

    7장. 상호 배타적 집합의 처리
    01. 연결 리스트를 이용한 집합의 처리
    1.1 작업의 개요
    1.2 수행시간
    02. 트리를 이용한 집합의 처리
    2.1 기본적인 원리
    2.2 연산의 효율을 높이는 방법
    [알고리즘 7-1] 트리를 이용한 집합의 처리에서의 Make-Set, Union, Find-Set
    [알고리즘 7-2] 랭크를 이용한 Union과 Make-Set
    [알고리즘 7-3] 경로압축을 이용한 Find-Set
    요약
    연습문제
    [Drift] 추상화와 은유

    8장. 동적 프로그래밍
    01. 어떤 문제를 동적 프로그래밍으로 푸는가
    [알고리즘 8-1] 피보나치 수(재귀호출)
    [알고리즘 8-2] 피보나치 수(동적 프로그래밍 1)
    [알고리즘 8-3] 피보나치 수(동적 프로그래밍 2)
    02. 행렬 경로 문제
    [알고리즘 8-4] 행렬 경로 문제(재귀호출)
    [알고리즘 8-5] 행렬 경로 문제(동적 프로그래밍)
    03. 조약돌 놓기 문제
    [알고리즘 8-6] 조약돌 놓기 문제(재귀호출)
    [알고리즘 8-7] 조약돌 놓기 문제(동적 프로그래밍)
    04. 행렬 곱셈 순서 문제
    [알고리즘 8-8] 행렬 곱셈 순서 문제(재귀호출)
    [알고리즘 8-9] 행렬 곱셈 순서 문제(동적 프로그래밍)
    05. 최장 공통 부분순서(LCS)
    [알고리즘 8-10] 최장 공통 부분순서 길이(재귀호출)
    [알고리즘 8-11] 최장 공통 부분순서 길이(동적 프로그래밍)
    요약
    연습문제

    9장. 그래프 알고리즘
    01. 그래프
    02. 그래프의 표현
    2.1 인접행렬을 이용한 방법
    2.2 인접리스트를 이용한 방법
    03. 너비우선탐색(BFS)과 깊이우선탐색(DFS)
    [알고리즘 9-1] BFS 알고리즘
    [알고리즘 9-2] DFS 알고리즘
    04. 최소신장트리
    4.1 프림 알고리즘
    4.2 크루스칼 알고리즘
    4.3 안정성 정리
    [알고리즘 9-3] 프림 알고리즘(버전 1)
    [알고리즘 9-4] 프림 알고리즘(버전 2)
    [알고리즘 9-5] 크루스칼 알고리즘
    05. 위상 정렬
    [알고리즘 9-6] 위상정렬 알고리즘 1
    [알고리즘 9-7] 위상정렬 알고리즘 2
    06. 최단경로
    6.1 다익스트라 알고리즘(음의 가중치를 허용하지 않는 경우)
    6.2 벨만-포드 알고리즘
    6.3 모든쌍 최단경로 알고리즘
    6.4 싸이클이 없는 그래프의 최단경로
    [알고리즘 9-8] 다익스트라 알고리즘
    [알고리즘 9-9] 벨만-포드 알고리즘
    [알고리즘 9-10] 플로이드-워샬 알고리즘
    [알고리즘 9-11] 싸이클이 없는 유향 그래프(DAG)에서 최단경로 구하기
    07. 강연결 요소
    [알고리즘 9-12] 강연결요소 구하기
    요약
    연습문제

    10장. 문자열 매칭
    01. 원시적인 매칭 방법
    [알고리즘 10-1] 원시적인 매칭 알고리즘
    02. 오토마타를 이용한 매칭
    [알고리즘 10-2] 매칭을 체크하는 알고리즘
    03. 라빈-카프 알고리즘
    [알고리즘 10-3] 수치화를 이용한 매칭 알고리즘
    [알고리즘 10-4] 라빈-카프 매칭 알고리즘
    ☆04. KMP 알고리즘
    [알고리즘 10-5] KMP 알고리즘
    ☆05. 보이어-무어 알고리즘
    [알고리즘 10-5] 약식 보이어-무어 알고리즘
    요약
    연습문제

    11장. NP-완비
    01. 문제의 종류
    02. Yes/No 문제와 최적화 문제
    03. NP
    04. 변환
    05. NP-완비
    06. NP-완비 문제들
    07. NP-하드를 최적화 문제로 확장하기
    ☆08_근사해 구하기
    요약
    연습문제
    [Drift] 비운의 천재 알란 튜링과 정지문제

    12장. 상태공간 트리의 탐색
    01. 상태공간 트리
    02. 백트래킹
    2.1 미로 찾기 문제
    2.2 색칠 문제
    [알고리즘 12-1] 미로 찾기 문제를 위한 백트래킹 알고리즘
    [알고리즘 12-2] 색칠 문제를 위한 백트래킹 알고리즘
    03. 한정분기
    04. A* 알고리즘
    4.1 최단 경로 찾기 문제
    4.2 TSP
    [알고리즘 12-3] 그래프에서 최단경로를 찾기 위한 A* 알고리즘
    요약
    연습문제
    [Drift] 공간 탐색과 끌개

    참고문헌
    찾아보기

    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    서울대학교 컴퓨터공학부에서 교수로 재직 중이다. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 학사, 석사, 박사 학위를 모두 취득했다. 석사 학위를 취득한 후에는 LG전자 중앙연구소 연구원, 박사 학위를 취득한 후에는 UCLA VLSI CAD Lab 박사후 연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 문제 해결 분야와 유전 알고리즘의 이론 및 응용을 연구하는 '최적화연구실'을 운영하고 있다.
    주 관심사는 어려운 문제들의 속성과 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고리즘의 설계·분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘과 생태계·경제·사회·개

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