알고리즘 정리하는 시간 (분류, 종류)

 

알고리즘은 문제를 해결하거나 작업을 수행하기 위한 절차나 규칙을 나타냅니다. 다양한 알고리즘 종류가 있으며, 목적과 문제에 따라 사용됩니다. 아래는 주요 알고리즘의 분류와 대표적인 종류입니다.

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목차

• 1. 정렬 알고리즘
• 2. 탐색 알고리즘
• 3. 최단 경로 알고리즘
• 4. 분할 정복 알고리즘
• 5. 동적 계획법
• 6. 탐욕 알고리즘
• 7. 백트래킹
• 8. 분지 한정 알고리즘
• 9. 기계 학습 알고리즘
• 10. 암호화 알고리즘
• 11. 확률 및 통계 알고리즘

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1. 정렬 알고리즘 (Sorting Algorithms)

데이터를 특정 순서대로 정렬하는 알고리즘.

• 버블 정렬 (Bubble Sort)
• 삽입 정렬 (Insertion Sort)
• 선택 정렬 (Selection Sort)
• 퀵 정렬 (Quick Sort)
• 병합 정렬 (Merge Sort)
• 힙 정렬 (Heap Sort)
• 기수 정렬 (Radix Sort)

2. 탐색 알고리즘 (Search Algorithms)

데이터에서 원하는 항목을 찾는 알고리즘.

• 이진 탐색 (Binary Search)
• 선형 탐색 (Linear Search)
• 깊이 우선 탐색 (DFS) (Depth-First Search)
• 너비 우선 탐색 (BFS) (Breadth-First Search)

3. 최단 경로 알고리즘 (Shortest Path Algorithms)

그래프에서 최단 경로를 찾는 알고리즘.

• 다익스트라 알고리즘 (Dijkstra's Algorithm)
• 벨만-포드 알고리즘 (Bellman-Ford Algorithm)
• 플로이드-워셜 알고리즘 (Floyd-Warshall Algorithm)
• A * 알고리즘 (A-Star Algorithm)

4. 분할 정복 알고리즘 (Divide and Conquer Algorithms)

문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결하는 알고리즘.

• 퀵 정렬
• 병합 정렬
• 분할 정복을 이용한 이진 탐색

5. 동적 계획법 (Dynamic Programming)

문제를 작은 하위 문제로 나누고 결과를 저장해 중복 계산을 방지하는 알고리즘.

• 피보나치 수열 (Memoization or Tabulation)
• 최장 공통 부분 문자열 (LCS)
• 배낭 문제 (Knapsack Problem)
• 벨만-포드 알고리즘

6. 탐욕 알고리즘 (Greedy Algorithms)

현재 상황에서 최적이라고 판단되는 선택을 하는 알고리즘.

• 크루스칼 알고리즘 (Kruskal's Algorithm)
• 프림 알고리즘 (Prim's Algorithm)
• 활동 선택 문제 (Activity Selection Problem)

7. 백트래킹 (Backtracking)

모든 가능한 경우를 탐색하면서 해결책을 찾는 알고리즘.

• N-퀸 문제
• 미로 찾기 문제
• 부분 집합 합 문제 (Subset Sum Problem)

8. 분지 한정 알고리즘 (Branch and Bound)

최적화 문제를 해결하기 위한 알고리즘.

• TSP(Traveling Salesman Problem) 해결
• 0/1 배낭 문제

9. 기계 학습 알고리즘 (Machine Learning Algorithms)

데이터 기반으로 학습하는 알고리즘.

• 선형 회귀 (Linear Regression)
• 의사 결정 나무 (Decision Tree)
• 서포트 벡터 머신 (SVM)
• K-평균 군집화 (K-Means Clustering)

10. 암호화 알고리즘 (Cryptographic Algorithms)

데이터를 안전하게 보호하기 위한 알고리즘.

• 대칭 암호화: AES, DES
• 비대칭 암호화: RSA, ECC
• 해시 알고리즘: SHA-256, MD5

11. 확률 및 통계 알고리즘

확률적 접근법을 사용해 문제를 해결하는 알고리즘.

• 몬테카를로 알고리즘
• 베이지안 알고리즘

 

이 외에도 특정 문제나 상황에 따라 다양한 알고리즘이 활용됩니다.

어떤 알고리즘을 선택할지는 문제의 성격, 입력 크기, 그리고 성능 요구사항에 따라 다릅니다.