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소개
목차
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머리말
이 책의 사용 설명서 Chapter 01 알고리즘이란 01 알고리즘은 문제 해결 과정을 묘사하는 것 02 알고리즘은 생각하는 방법을 훈련하는 것 03 알고리즘은 자료구조의 확장 Drift 알고리즘 단어의 유래 : 알-콰리즈미 Chapter 02 알고리즘 설계와 분석의 기초 01 몇 가지 기초 사항들 1 알고리즘 분석의 필요성 2 알고리즘의 수행 시간 3 재귀(자기호출)와 귀납적 사고 4 알고리즘으로 어떤 문제를 푸는가 02 점근적 표기 1 Θ-표기법 2 O-표기법 3 Ω-표기법 ★ 03 점근적 표기의 엄밀한 정의 1 O-표기법 2 Ω-표기법 3 Θ-표기법 4 o-표기법 5 ω-표기법 요약/연습문제 Drift 에너지의 천재 크누스 Chapter 03 점화식과 알고리즘 복잡도 분석 01 점화식 02 점화식의 점근적 분석 방법 1 반복 대치 2 추정 후 증명 3 마스터 정리 요약/연습문제 Drift 천재 알고리즘의 재현 : 스트라센 알고리즘의 재고 Chapter 04 정렬 01 기본적인 정렬 알고리즘 1 선택 정렬Selection Sort 2 버블 정렬Bubble Sort 3 삽입 정렬Insertion Sort 02 고급 정렬 알고리즘 1 병합 정렬Merge Sort 2 퀵 정렬Quick Sort 3 힙 정렬Heap Sort 03 비교 정렬 시간의 하한 04 특수 정렬 알고리즘 1 기수 정렬Radix Sort 2 계수 정렬Counting Sort 요약/연습문제 Drift 재귀와 관계 중심의 사고방식 Chapter 05 선택 알고리즘 01 평균 선형 시간 선택 알고리즘 02 최악의 경우에도 선형 시간을 보장하는 선택 알고리즘 요약/연습문제 Chapter 06 검색 트리 01 레코드, 키의 정의 및 검색 트리 02 이진 검색 트리 1 이진 검색 트리에서 검색 2 이진 검색 트리에서 삽입 3 이진 검색 트리에서 삭제 03 레드 블랙 트리 1 레드 블랙 트리에서 삽입 2 레드 블랙 트리에서 삭제 3 레드 블랙 트리의 작업 성능 분석 04 B-트리 1 B-트리에서 검색 2 B-트리에서 삽입 3 B-트리에서 삭제 4 B-트리의 작업 성능 분석 ★ 05 다차원 검색 트리 1 KD-트리 2 KDB-트리 3 R-트리 4 그리드 파일 요약/연습문제 Chapter 07 해시 테이블 01 해시 테이블 : 검색 효율의 극단 02 해시 함수 1 나누기 방법 2 곱하기 방법 03 충돌 해결 1 체이닝 2 개방 주소 방법 04 해시 테이블에서 검색 시간 분석 요약/연습문제 Chapter 08 집합의 처리 01 연결 리스트를 이용한 집합의 처리 1 작업의 개요 2 수행 시간 02 트리를 이용한 집합의 처리 1 기본 원리 2 연산의 효율을 높이는 방법 요약/연습문제 Drift 추상화와 은유 Chapter 09 동적 프로그래밍 01 어떤 문제를 동적 프로그래밍으로 푸는가 02 행렬 경로 문제 03 돌 놓기 문제 04 행렬 곱셈 순서 문제 05 최장 공통 부분 순서LCS 요약/연습문제 Chapter 10 그래프 01 그래프 02 그래프의 표현 1 인접 행렬을 이용한 방법 2 인접 리스트를 이용한 방법 3 인접 배열과 인접 해시 테이블 03 너비 우선 탐색BFS과 깊이 우선 탐색DFS 04 최소 신장 트리 1 프림 알고리즘 2 크루스칼 알고리즘 3 안전성 정리 05 위상 정렬Topological Sorting 06 최단 경로 1 다익스트라 알고리즘(음의 가중치를 허용하지 않는 경우 )? 331 2 벨만-포드 알고리즘(음의 가중치를 허용하는 경우) 3 모든 쌍 최단 경로 알고리즘 4 사이클이 없는 그래프의 최단 경로 07 강연결 요소 요약/연습문제 Chapter 11 그리디 알고리즘 01 전형적인 그리디 알고리즘의 구조 02 그리디 알고리즘으로 최적해가 보장되지 않는 예 1 이진 트리의 최적합 경로 찾기 2 보따리 문제 3 동전 바꾸기 03 그리디 알고리즘으로 최적해가 보장되는 예 1 최소 신장 트리 2 회의실 배정 문제 3 그 밖의 예 04 매트로이드 : 그리디 알고리즘으로 최적해가 보장되는 공간 구조 1 매트로이드의 정의와 예 2 매트로이드의 확장과 포화 3 매트로이드 구조이면 그리디 알고리즘으로 최적해 보장 ★ 4 문제 공간 탐색 관점에서 본 매트로이드 요약/연습문제 Chapter 12 문자열 매칭 01 원시적인 매칭 방법 02 오토마타를 이용한 매칭 03 라빈-카프 알고리즘 ★ 04 KMP 알고리즘 05 보이어-무어 알고리즘 요약/연습문제 Chapter 13 NP-완비 01 문제의 종류 02 Yes/No 문제와 최적화 문제 03 NP 04 다항식 시간 변환 05 NP-완비 06 NP-완비 문제들 07 NP-하드를 최적화 문제로 확장하기 ★ 08 근사해 구하기 ★ 09 현상금 걸린 문제들 요약/연습문제 Drift 비운의 천재 알란 튜링과 정지 문제 Chapter 14 상태 공간 트리의 탐색 01 상태 공간 트리 02 백트래킹 1 미로 찾기 문제 2 색칠 문제 03 한정 분기 04 A* 알고리즘 1 최단 경로 찾기 문제 2 TSP 요약/연습문제 Drift 공간 탐색과 끌개 |
저자 소개 1
서울대학교 컴퓨터공학부 교수. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 각각 학사 · 석사 ·박사 학위를 취득하였다. LG전자 중앙연구소 연구원, UCLA VLSI CAD Lab 박사후연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 이론 연구의 현장 적용에 관심이 많아 2000년 초부터 연구실 벤처를 창업하여 알고리즘과 최적화 이론의 현장 접목을 시도해왔으며, 현재 문제 해결 분야와 유전 알고리즘 등의 공간 탐색 이론 및 응용을 연구하는 “최적화 및 금융공학 연구실”을 운영하고 있다. 주요 관심사는 난제의 속성, 이러한 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고
서울대학교 컴퓨터공학부 교수. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 각각 학사 · 석사 ·박사 학위를 취득하였다. LG전자 중앙연구소 연구원, UCLA VLSI CAD Lab 박사후연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 이론 연구의 현장 적용에 관심이 많아 2000년 초부터 연구실 벤처를 창업하여 알고리즘과 최적화 이론의 현장 접목을 시도해왔으며, 현재 문제 해결 분야와 유전 알고리즘 등의 공간 탐색 이론 및 응용을 연구하는 “최적화 및 금융공학 연구실”을 운영하고 있다. 주요 관심사는 난제의 속성, 이러한 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고리즘의 설계 · 분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘, AI 혁명을 이끌고 있는 트랜스포머의 내부 해킹과 응용이다. 전공 저서로는 『쉽게 배우는 자료구조 with 파이썬/자바』, 『쉽게 배우는 알고리 즘』, 『쉽게 배우는 유전 알고리즘』이 있다. 교양 부문 저서로는 계량적 주식 투자에 관한 『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』가 있다. 국제 저널과 학술대회에 150여 편의 논문을 발표하였다.
『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』는 투자 지침서이자 철학서다. 건강한 투자를 위해 일반 투자자와 전문 투자자 양쪽을 염두고 두고 집필해 이 책으로 독자들이 새로운 차원의 투자 근육을 형성할 수 있도록 안내한다.
『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』는 투자 지침서이자 철학서다. 건강한 투자를 위해 일반 투자자와 전문 투자자 양쪽을 염두고 두고 집필해 이 책으로 독자들이 새로운 차원의 투자 근육을 형성할 수 있도록 안내한다.
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품목정보
- 발행일
- 2020년 11월 27일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 12.27MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 529쪽 ?
- ISBN13
- 9791156649663
