Brute force Study

[C++ STL] std::tuple

std::tuple이란?기존에 다른 데이터 타입의 값 2개를 저장하기 위해 pair를 사용했지만, first와 second 두 개의 요소만 관리할 수 있었다.C++11부터 STL에서 tuple을 제공하여 다수의 요소를 관리할 수 있는 tuple을 제공한다.에 정의되어 있다. 기본 사용법#include #include int main() { // 다양한 타입의 요소들을 포함하는 튜플 생성 std::tuple myTuple(1, 3.14, "Hello"); // 튜플의 요소에 접근 std::cout (myTuple) (myTuple) (myTuple)  별 특이한 점은 없지만, std::get을 사용할 수 있다. std::getstd::get 템플릿 함수를 이용해서 튜플의 요소에 접근할..

[C++ STL] std::string

std::string이란?STL에서 제공하는 문자열 처리 클래스동적 길이 문자열을 다루기 쉽게 만들어준다.에 정의되어 있다. 내부 구현?문자열의 크기에 따라 동적으로 할당하여 문자열 데이터를 저장한다짧은 문자열은 내부 버퍼에 따로 저장하여 동적 할당을 하지 않는다복사 및 연산 과정에서 기본적으로 깊은 복사를 사용한다. 포인터나 참조가 기반으로 관리되지 않는다초기화기본 생성자 : 빈 문자열 생성std::string s; C-스타일 문자열로부터 생성std::string s1("Hello");std::string s2 = "Hello";std::string s3 = ""; 반복자로부터 생성std::string s(iter1, iter2); 특정 문자 n개로 초기화std::string s(5, 's');// "..

[C++ STL] std::pair

std::pair란?두 개의 이질적인 데이터 타입의 값을 하나로 묶어서 저장하는데 사용되는 템플릿 클래스두 개의 값을 리턴해야 해야 하거나, 두 개의 값을 key와 value로 사용하는데 유용하다에 정의되어 있다. std::pair의 구현 방식실제 구현 코드는 아니지만, 이러한 방식으로 구현되어 있다template struct pair { T1 first; T2 second; // 기본 생성자 pair() : first(T1()), second(T2()) {} // 사용자 정의 생성자 pair(const T1& a, const T2& b) : first(a), second(b) {} // 복사 생성자 template pair(const pair& p) :..

블룸 필터(bloom filter)블룸 필터는 해시 테이블에 비해 공간 효율이 매우 높은 방법이지만, 결정적(deterministic) 솔루션 대신 부정확한 결과를 얻을 수 있다.거짓-부정(false-negative)dl 이 없다는 것은 보장하지만, 거짓-긍정(false-positive)는 나올 수 있다.즉, 특정 원소가 존재한다는 긍정적인 답변을 받을 경우, 이 원소는 실제로 있을 수도 있고 없을 수도 있다.그러나 특정 원소가 존재하지 않는다는 부정적인 답변을 받았다면 이 원소는 확실히 없다뻐꾸기 해싱과 마찬가지로 블룸 필터도 여러 개의 해시 함수를 사용한다정확도를 위해 세 개 이상을 사용해야 한다블룸 필터는 실제 값을 저장하지는 않으며, 대신 특정 값이 있는지 없는지를 나타내는 부울 타입 배열을 사용..

C++ 해시 테이블해시 구현에서 항상 양의 정수만 취급할 수는 없다.오히려 문자열 데이터를 다루게 되는 경우가 더 많다영어 사전을 구현하려면 영어 단어를 키로 사용하고, 뜻을 값으로 사용해야 한다모듈로 함수는 문자열에는 적용할 수 없다간단한 해결책은 문자열의 모든 문자에 대한 ASCII 코드 값을 모두 더한 후에 모듈로 연산을 하는 것이다.위 방법은 충돌이 빈번하게 발생할 수 있다C++은 문자열로부터 해시 값을 생성하는 용도로 std::hash>(std::string) 함수 객체를 제공한다이 함수 객체 내부에는 해시 함수 알고리즘이 구현되어 있다.C++은 문자열 이외에도 모든 기본 데이터 타입에 대한 해시 값을 생성하는 기능도 제공한다"체이닝을 사용하는 해시 테이블"에서 구현했던 해시 테이블 코드를 템플..

해시 테이블에서 충돌다수의 키를 저장할 수 없는 문제를 해결해보자체이닝앞에서는 하나의 해시 값에 대해 하나의 원소만을 저장했다.따라서 특정 해시 값 위치에 이미 원소가 존재한다면 새로운 값과 예전 값 중 하나를 버릴 수밖에 없었다.체이닝(chaining)은 두 값을 모두 저장할 수 있는 여러 방법 중 하나이다이 방법은 해시 테이블의 특정 위치에서 하나의 키를 저장하는 것이 아니라, 하나의 연결 리스트를 저장한다새로 삽입된 키에 의해 충돌이 발생하면, 리스트의 맨 뒤에 새로운 키를 추가한다따라서 다수의 원소를 원하는 만큼 저장할 수 있다벡터 대신 연결 리스트를 사용하는 이유는, 특정 위치의 원소를 빠르게 삭제하기 위함이다Example) 체이닝을 사용하는 해시 테이블#include #include #incl..

해시 테이블lookup(룩업, 조회)는 특정 원소가 컨테이너에 있는지 확인하거나 또는 컨테이너에서 특정 키(key)에 해당하는 값(value)를 찾는 작업을 의미한다DB에서 원하는 자료를 찾거나, 사전에서 단어의 뜻을 찾는 문제들이 이에 해당모든 원소를 선형으로 검토하여 원하는 값을 찾는 작업은 일반적으로 매우 많은 시간이 소요된다O(N) 시간 복잡도를 가짐이 작업을 훨씬 빠르게 수행할 수 있는 효과적인 알고리즘이 필요하다.해시 테이블과 블룸 필터라는 효과적인 구조에 대해 살펴본다.해시 테이블O(N)을 갖는 선형 검색보다 더 나은 검색 방법은 BST와 같은 속성을 갖도록 높이 균형 트리에 데이터를 저장하는 것이다.시간 복잡도가 O(log N)이므로 선형 검색보다 훨씬 빨라진다검색 횟수가 증가하면 이 정도..

그래프(graph)트리는 원형 또는 순환적인 종속성을 표현할 수 없다.하나의 노드에서 다른 노드로 이동하는 경로가 하나만 존재하기 때문에도로망을 생각해보자. 특정 노드에서 다른 노드로 이동하기 위한 다양한 경로가 존재할 수 있다.이러한 경우에는 그래프(graph) 구조를 사용해야 한다그래프 구분 - weight그래프는 노드 데이터뿐만 아니라 노드 사이의 에지 데이터도 저장해야 한다.도로망을 예로 들면 각각의 노드에 다른 어떤 노드들이 연결되어 있는지에 대한 정보를 가지고 있어야 한다.이런 방법으로 필요한 모든 노드와 에지가 있는 그래프를 만들 수 있다.이러한 그래프를 비가중 그래프(unweighted graph)라고 한다.에지에 가중치 또는 더 많은 정보를 부여할 수 있다.도로망에서 에지에 노드와 노드 ..

힙(heap)std::priority_queue에서 다룬 heap에 대해 더 깊이 있게 알아보자힙은 앞서 말했던 것처럼 다음과 같은 시간 복잡도를 만족해야 한다O(1) : 최대 원소에 즉각적으로 접근할 수 있어야 한다.O(log N) : 원소 삽입에 대한 시간 복잡도O(log N) : 최대 원소 삭제에 대한 시간 복잡도원소 삽입 또는 삭제에 대해 O(log N)의 시간 복잡도를 만족하기 위해 트리 구조를 사용해야 한다.특히 이 경우 완전 이진 트리를 사용해야 한다.완전 이진 트리는 트리의 데이터를 배열을 이용하여 저장할 수 있다.루트 노드를 배열 또는 벡터의 맨 처음에 저장하고, 그다음 레벨의 모든 노드는 왼쪽부터 오른쪽 순서로 저장한다포인터를 사용하지 않아서 메모리 사용 측면에서 효율적이다.부모 노드로..

다양한 트리 구조(균형 트리, N-항 트리)균형 트리(Balanced Tree)만약 BST에 다음과 같은 순서로 삽입한다고 생각해보자bst tree;tree.insert(10);tree.insert(9);tree.insert(11);tree.insert(8);tree.insert(7);tree.insert(6);tree.insert(5);tree.insert(4); 다음과 같은 구조를 갖는다전체 트리가 왼쪽으로 편향되어 있다이 경우 검색을 한다면 비교 횟수가 원소 개수와 거의 같아진다만약 다음과 같은 순서로 삽입하여 구성된 트리에서 검색을 한다면bst tree;tree.insert(7);tree.insert(5);tree.insert(9);tree.insert(4);tree.insert(6);tree.i..