태그: 그래프
5편
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BFS vs DFS: 동작 방식·복잡도 비교와 문제 유형별 선택 기준
BFS는 큐로 층별로 퍼지고 DFS는 스택·재귀로 한 갈래를 끝까지 파고듭니다. 두 방식의 시간·공간 복잡도 차이와 최단 경로, 사이클 탐지, 연결 요소 문제에서 무엇을 골라야 하는지를 미로 탈출·섬의 개수 예제로 비교합니다.
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Matplotlib 기초: Python 데이터 시각화 그래프 그리기
plt.plot 선 그래프에서 시작해 막대·가로 막대 그래프, 히스토그램, 산점도, subplots로 여러 그래프 배치까지 예제로 그려 봅니다. 판매 데이터 시각화와 회귀선이 있는 산점도·잔차 플롯 예제, 스타일과 폰트를 한 번에 맞추는 설정도 담았습니다.
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BFS와 DFS: 큐·재귀로 구현하는 그래프 탐색과 최단 거리·연결 요소 문제
BFS는 큐로, DFS는 재귀와 스택으로 구현하면서 BFS로 가중치 없는 그래프의 최단 거리를 구하는 방법과 DFS로 연결 요소를 세는 방법을 미로 탈출·섬의 개수 문제로 익힙니다. Python 재귀 한도 문제도 다룹니다.
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그래프 자료구조: 인접 리스트와 인접 행렬, 그래프 탐색 기초
인접 리스트와 인접 행렬의 메모리·탐색 비용 차이를 비교하고, BFS·DFS로 연결 요소 개수, 사이클 감지, 위상 정렬을 구현합니다. 친구 추천, 작업 의존성 해결, 미로 최단 경로 같은 실제 적용 예도 함께 다룹니다.
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C++ 그래프 알고리즘: BFS·DFS, 다익스트라, Kruskal·Prim 최소신장트리, Union-Find
지도 최단 경로, 친구의 친구 탐색, 빌드 의존성 순서, 최소 비용 배선 같은 문제에 맞춰 BFS·DFS, 위상 정렬, 다익스트라, Kruskal·Prim, Union-Find를 C++로 구현합니다. 음수 간선에서 다익스트라가 틀리는 이유도 설명합니다.