우리들의 T'SPACE

효율적인 정렬을 위한 강력한 무기, 합병 정렬 프로그래밍 분야에서 정렬 알고리즘은 매우 중요한 위치를 차지합니다. 데이터를 특정 순서로 정렬하는 것은 다양한 문제를 해결하는 데 필수적입니다. 이러한 정렬 알고리즘 중 하나인 머지 소트(Merge Sort)는 분할 정복(Divide and Conquer) 기법을 활용하여 효율적이고 안정적인 정렬을 수행합니다. 작동 원리 살펴보기 머지 소트는 다음과 같은 세 단계로 진행됩니다. 1. 분할(Divide) 먼저, 정렬해야 할 배열을 두 개의 서브 배열로 나눕니다. 이 과정을 재귀적으로 반복하여 배열의 크기가 1이 될 때까지 계속 분할합니다. 배열의 크기가 1이 되면 더 이상 나눌 수 없으므로, 이를 기저 조건(base case)으로 합니다. 2. 정복(Conqu..

퀵 정렬(Quick Sort) 이해하기 퀵 정렬이란? 퀵 정렬은 분할 정복(Divide and Conquer) 기법을 활용한 효율적인 정렬 알고리즘입니다. 1959년 영국 컴퓨터 과학자 토니 호어(Tony Hoare)가 개발했습니다. 불안정 정렬에 속하며, 비교 기반의 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 동작 원리 피벗(Pivot) 선택: 정렬할 리스트에서 하나의 원소를 피벗으로 선택합니다. 일반적으로 리스트의 첫 번째 또는 마지막 원소를 피벗으로 사용합니다. 파티셔닝(Partitioning): 피벗을 기준으로 리스트를 두 개의 부분 리스트로 분할합니다. 피벗보다 작은 값은 왼쪽 부분 리스트에, 큰 값은 오른쪽 부분 리스트에 배치합니다. 재귀 호출(Recursive Call): 분할된 두 개의 부분 리스트에 ..

안녕하세요, 오늘은 선택 정렬(Selection Sort)에 대해 알아보겠습니다. 선택 정렬은 가장 기본적인 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 정렬되지 않은 배열에서 작은 값부터 차례대로 선택해 앞쪽으로 가져오는 방식으로 정렬을 수행합니다. 구현 방법이 매우 간단하고 이해하기 쉬운 것이 장점입니다. 선택 정렬의 동작 원리 배열에서 가장 작은 값을 선택합니다. 선택한 값을 맨 앞으로 옮깁니다. (첫 번째 자리) 남은 배열에서 두 번째로 작은 값을 선택합니다. 선택한 값을 두 번째 자리로 옮깁니다. 이런 식으로 배열의 끝까지 반복합니다. 이렇게 하면 매 단계마다 작은 값부터 순서대로 앞으로 이동하게 되어 정렬이 완성됩니다. 간단한 예시로 살펴보겠습니다. [5, 3, 8, 4, 9] 초기 배열 1. [3, 5, ..

삽입 정렬은 간단하면서도 직관적인 정렬 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 배열의 모든 요소를 차례대로 이미 정렬된 배열 부분과 비교하여, 각 요소를 적절한 위치에 삽입하는 방식으로 동작합니다. 이 과정을 통해 배열이 점차적으로 정렬됩니다. 삽입 정렬의 작동 과정은 다음과 같습니다: 배열의 두 번째 요소부터 시작하여, 해당 요소가 이전에 정렬된 배열 부분에 삽입될 올바른 위치를 찾습니다. 이 요소를 그 위치에 삽입하고, 필요한 경우 나머지 요소들을 오른쪽으로 이동시켜 자리를 마련합니다. 배열의 모든 요소에 대해 이 과정을 반복합니다. 삽입정렬의 장점: 간단하고 이해하기 쉽습니다: 코드 구현이 간단하여 초보자도 쉽게 이해하고 구현할 수 있습니다. 안정적인 정렬 방법입니다: 같은 값의 요소가 입력에 주어진 순서를..

버블 정렬(Bubble Sort) - 단순하지만 효율적이지 않은 정렬 알고리즘 버블 정렬이란? 버블 정렬은 가장 기본적이고 직관적인 정렬 알고리즘 중 하나입니다. 배열의 인접한 두 원소를 비교하여 순서대로 정렬되어 있지 않으면 서로 위치를 교환하는 방식으로 동작합니다. 이 과정을 배열의 모든 원소가 정렬될 때까지 반복합니다. 버블 정렬의 작동 원리 배열의 첫 번째 원소와 두 번째 원소를 비교하여 순서대로 정렬되어 있지 않으면 서로 위치를 교환합니다. 이 과정을 배열의 마지막 원소까지 반복합니다. 이 과정을 배열의 모든 원소가 정렬될 때까지 반복합니다. 마지막 원소부터 차례대로 정렬이 완료되어, 가장 큰 원소가 배열의 끝으로 이동합니다. 버블 정렬의 장단점 장점: 구현이 매우 단순하여 이해하기 쉽습니다. ..

처음 대학교 2학년때 선형 대수학을 배웠을 때가 생각난다 이 까지 진도를 나갔을 때 즘에는 종강이 한달도 남지 않은 여름 냄새가 풀풀한 1학기 말이였다 여름 열기에 안그래도 더운데 위에 이 4 Fundamental Subspace 그림은 전혀 도움을 주지 않았다... 어려워하는 학생들의 입장을 너무나 잘 알기에, 이번에 이해하는데 좀 도움을 주자고 한다 우선 부분공간은 뭘까? Subspace 부분공간(Subspace) 부분공간은 벡터 공간의 핵심 개념으로, 선형대수학에서 매우 중요한 역할을 합니다. 부분공간은 다음과 같은 특징을 가지고 있다: 영벡터의 포함: 부분공간에는 항상 영벡터(all-zero vector)가 포함되어 있습니다. 벡터 덧셈에 대한 폐쇄성: 부분공간의 두 벡터를 더하면 결과 벡터도 부..

Binary Search는 정렬된 배열 내에서 대상 요소를 효율적으로 검색할 수 있는 강력한 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 검색 공간을 반복적으로 절반씩 나누는 방식으로 작동하므로, 큰 규모의 정렬된 데이터셋에서도 매우 빠르게 동작합니다. 전제 조건: 정렬된 배열 Binary Search를 사용하기 위해서는 배열이 사전에 정렬되어 있어야 합니다. 배열이 정렬되어 있지 않다면 Binary Search가 올바르게 작동하지 않으며, 잘못된 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 요구 사항이 필요한 이유는 Binary Search가 배열의 정렬 순서에 의존하기 때문입니다. 이를 통해 알고리즘은 현재 검색 공간의 중간 요소와 대상 요소를 비교하여 다음에 검색할 절반을 결정할 수 있습니다. 그래서 Sorting이 중요함..

결측 값은 AI 개발자들에게 매우 큰 골칫 거리이다 전처리의 기본 단계이며결측 값들을 채우는 방법은 매우 많다가능한 다른 Feature들과 관계를 찾아서 채우면 좋겠지만불가능하거나 너무 복잡한 경우가 있다   단순하게 채우는 가장 간단한 방법은 1. 최빈값2. 평균값3. 중앙값.. 등등 있다  이 과정을 한번에 해주는 library가 Scikit-learn의 imputer 라이브러리다 코드 예시를 한번 보자MissingIndicatorfrom sklearn.impute import MissingIndicatorimport numpy as np# Example data with missing valuesX = np.array([[1, 2, np.nan], [np.nan, 3, 4],..

https://tonnykang.tistory.com/137 k-fold cross-validation 교차 검증 (오버피팅 방지) cf) 데이터train data : 학습을 통해 가중치, 편향 업데이트validation data : 하이퍼파라미터 조정, 모델의 성능 확인test data : 모델의 최종 테스트하이퍼파라미터 : 값에 따라서 모델의 성능에 영향을 주 tonnykang.tistory.com 위에서 알 수 있다시피 K-fold Cross-validation은 데이터 수가 적어 underfitting되는 상황을 방지해주고 더 일반화 된 모델을 만드는데 도움이 된다 그러나 문제점이 몇가지 있다 왜 머신러닝에서는 랜덤 샘플링을 선호하지 않을까? 이진 분류 문제를 예시로 들자 우리의 데이터셋은 샘플 ..

* 문제 이해와 해결 과정 땅을 고르게 만들어야 함. 땅을 고르게 만드는 방법에는 2가지가 존재하며 각각 소요시간이 다름. 땅의 높이는 0~256이 될 수 있음. 나에게 주어지는 것은 땅의 가로, 세로 길이와 각 땅의 높이, 인벤토리에 보관 중인 블럭들임. 첫 시도는 실패했는데, 2가지 작업을 동시에 해줄 수 있다는 점과 높이가 0~256일 때의 모든 경우를 고려하여 탐색해야 한다는 점을 간과했다. 결국 문제에서 원하는 것은 최소 시간과 높이다. 높이가 0일 때 시간이 가장 적게 들 수도 있고, 높이가 256일 때 시간이 가장 적게 들 수도 있다. 1)블럭을 파내어 인벤토리에 넣는 작업과 2)인벤토리에 있는 블럭을 꺼내어 쌓는 작업을 적절하게 사용해야한다는 뜻이다. 그래서 높이가 0일때 부터 256일때 ..