품목정보
발행일 | 2021년 08월 20일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 272쪽 | 183*235*20mm |
ISBN13 | 9791165216450 |
ISBN10 | 1165216450 |
발행일 | 2021년 08월 20일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 272쪽 | 183*235*20mm |
ISBN13 | 9791165216450 |
ISBN10 | 1165216450 |
1장 재귀 함수 1.1 재귀 함수: 자신을 호출하는 신기한 함수 __1.1.1 재귀 함수로 팩토리얼 구현하기 __1.1.2 스택 프레임으로 재귀 함수 이해하기 __1.1.3 순열을 재귀 함수로 구현하기: 재귀 트리 사용하기 2장 성능 분석 2.1 자료 구조 성능 이야기: 빅오 __2.1.1 알고리즘 성능 분석 __2.1.2 성능을 비교하는 방법: 빅오 __2.1.3 방심은 금물!: 빅오의 함정 2.2 추상 데이터 타입이란 3장 배열: 변수가 한곳에 모여 있으면 빠르다! 3.1 동적 배열이란 3.2 지역성의 원리와 캐시 3.3 인덱싱: 데이터에 빠르게 접근한다! 3.4 동적 배열에서 데이터의 삽입과 삭제 1 3.5 동적 배열에서 데이터의 삽입과 삭제 2 4장 연결 리스트: 삽입과 삭제를 빠르게 할 수 없을까? 4.1 연결 리스트 이해하기 4.2 동적 배열과 연결 리스트 4.3 더미 이중 연결 리스트 5장 스택과 큐, 그리고 덱 5.1 스택: 데이터를 차곡차곡 쌓는다 __5.1.1 스택 구현: 동적 배열을 이용하여 구현하기 5.2 큐: 데이터로 줄 세우기 __5.2.1 큐 구현 1: 동적 배열을 단순하게 사용해서 구현하기 __5.2.2 큐 구현 2: 원형 큐로 구현하기 5.3 덱: 스택으로도 큐로도 사용할 수 있는 덱 6장 그래프: 관련 있는 데이터 연결하기 6.1 그래프 용어 정리 6.2 그래프를 표현하는 두 가지 방법: 도시와 도시를 이어 보자 6.3 그래프의 모든 노드 방문: 모든 도시를 여행해 보자 __6.3.1 너비 우선 탐색: 인근 도시부터 여행하기 __6.3.2 깊이 우선 탐색: 한 방향으로 쭉 따라 여행하기 7장 트리: 정말 쓸 데가 많은 자료 구조 7.1 트리 용어 정리 7.2 이진 트리의 순회: 모든 노드 방문하기 __7.2.1 전위 순회 __7.2.2 중위 순회 __7.2.3 후위 순회 __7.2.4 레벨 순서 순회 8장 다양한 트리 1: 이진 탐색 트리 8.1 이진 탐색 알고리즘 8.2 딕셔너리의 내부 구현 8.3 이진 탐색 트리 8.4 이진 탐색 트리의 구현 8.5 이진 탐색 트리의 단점 9장 다양한 트리 2: 레드 블랙 트리 9.1 어떻게 균형을 맞출 것인가? 9.2 레드 블랙 트리 9.3 레드 블랙 트리의 구현 10장 다양한 트리 3: B 트리 10.1 메모리 계층 구조 10.2 데이터베이스에 데이터 삽입, 탐색, 삭제해 보기 10.3 B 트리 10.4 B 트리에 키 삽입·삭제하기 10.5 B+ 트리 10.6 B 트리로 인덱스 만들기 11장 다양한 트리 4: 힙과 우선순위 큐 11.1 힙 11.2 우선순위 큐 12장 다양한 그래프 알고리즘 1: 위상 정렬 12.1 위상 정렬 13장 다양한 그래프 알고리즘 2: 최소 비용 신장 트리 13.1 탐욕 알고리즘 13.2 크루스칼 알고리즘 __13.2.1 그래프의 표현 __13.2.2 분리 집합: 사이클이 형성되는지 어떻게 확인하지? __13.2.3 크루스칼 알고리즘 구현 13.3 프림 알고리즘 __13.3.1 가중치가 가장 작은 에지를 찾는 방법 __13.3.2 프림 알고리즘 구현 14장 다양한 그래프 알고리즘 3: 최단 경로 14.1 데이크스트라 알고리즘 14.2 BFS와 프림 알고리즘, 그리고 데이크스트라 알고리즘 15장 자료 구조가 적용된 실제 사례 15.1 생산자 -소비자 패턴: 큐 15.2 자바스크립트 엔진: 스택과 큐 |
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