이중 연결 성분(Biconnect Component)란? 이중 연결 성분이란, 무방향 그래프의 연결 성분에서 임의의 두 점 사이에 적어도 두 개의 단순 경로가 존재하는 연결 성분을 뜻한다. 이때, 연결 성분이란 그래프에서 서로 연결되어 있는 정점들을 말한다. 예를 들어, [1, 2, 3, 4, 5], [6, 7], [8, 9, 10]는 3개의 연결 성분으로 구성되었다고 볼 수 있다. 또한 단순 경로란, 경로 상의 정점이 모두 다른 경로를 말한다. 즉, 이중 연결 성분이란, 무방향 그래프의 연결되어 있는 정점 리스트인데, 이 리스트의 임의의 두 점 간의 경로 상에 있어서 정점이 중복되지 않는 경로가 두 개이상 존재하다는 것을 의미한다. 아래 예시와 함께 그 의미를 한 번 더 살펴보자. 위 그래프는 지금까지..
분할 정복 알고리즘은 반으로 나누는 것이 핵심이었다. 정확히는 분할할 수 없을 때까지 분할하여 간단한 문제부터 접근하였다. 굉장히 자주 사용하며, 좋은 알고리즘이다. 하지만, 분할하며 생기는 부분 문제들이 중복되어도 다시 사용하지 않는다. 이미 구한 문제를 또 푸는 것은 지루하고 시간이 드는 일이다. 유형마다 다르겠지만, 분할정복도 마찬가지일 것이다. 따라서 중복된 문제를 굳이 다시 풀지 않는 테크닉이 필요하다. 그리고 그 방법이 바로 "DP 알고리즘", Dynamic Programming 인 것이다. DP 알고리즘은 미리 최소 부분 문제들의 해를 구한다. 이는 논리적으로 생각했을 때 매우 당연하다고 여겨지는 것들이다. 또한 이 해를 이용하여 최소 부분 문제보다 더 큰 부분 문제를 풀어야 한다. 즉, 부..
이진 탐색 트리를 공부하기 앞서, 탐색 트리란 무엇인가? 이는 저장된 데이터에 대해 접근, 탐색, 삽입, 삭제, 갱신 등의 연산을 수행할 수 있는 자료구조를 말한다. 탐색 트리의 종류는 굉장히 다양하지만, 제일 기본이고 선행되어 학습되어야 하는 부분이 바로 이진 탐색 트리이다. (그 외에 AVL트리, 2-3 트리, 2-3-4 트리, B-트리, RB-트리 등은 다른 포스팅을 참고하자) 이진 탐색 트리 이진 탐색 트리(Binary Search Tree)란, 이진 탐색의 개념을 트리 형태의 구조에 접목한 자료구조를 말한다. 🤔 그렇다면 이진 탐색이란? 정렬된 데이터의 중간에 위치한 항목을 기준으로 데이터를 두 부분으로 나누어 가며 특정 항목을 찾는 탐색 방법이다. 다시말해 이진 탐색 트리란, 트리 형태의 구조..
세마포어(Semaphores)란? 지금까지 Critical Section Ploblem을 소프트웨어/하드웨어적으로 해결하는 방법을 찾아봤다. 소프트웨어적인 방법으로는 세 가지 솔루션이 있었고, 하드웨어적인 방법에는 Testset 인스트럭션을 사용했다. 조금 더 나은 방안은 하드웨어적으로 해결하는 것이라 하였는데, Testset 역시나 Busy Wating을 해야하는 큰 단점이 있다. 세마포어는 Busy Wating을 해결하는 효율적인 방법을 제시한다. 세마포어 자체만으로는 Int 값을 저장할 뿐인 구조체일 뿐이지만, _semWait (s)_와 _semSignal (s)_을 통해서 손쉽게 Critical Section Ploblem을 해결한다. semWait (s) semiphore의 값을 1 감소 시킨다..
백준 2309 🔲 내 풀이 #include using namespace std; int n = 9, k = 7; int a[9]; vector result(7); void combi(int start, vector b) { if (b.size() == k) { if (accumulate(b.begin(), b.end(), 0) == 100) { copy(b.begin(), b.end(), result.begin()); } return; } for (int i = start + 1; i > a[i]; } vect..
