제 1 장 알고리즘이란 001 음식 요리법은 알고리즘이다 002 알고리즘은 선인들의 지혜 003 알고리즘을 이해하는 것은 게임을 잘 하게 되는 것 004 알고리즘에는 '정당성'과 '정지성'이 있어야 한다 005 알고리즘에는 다양한 종류가 있다 COLUMN 알고리즘의 기초가 되는 구조적 프로그래밍의 개념
제 2 장 변수와 배열 006 데이터는 다양한 정보이다 007 모든 데이터에는 타입이 있다 008 값은 숫자와 문자의 구체적인 표현 009 변수는 값을 담는 상자이다 010 변수는 '변수명'이라는 이름으로 구별한다 011 대입문에는 변수에 값을 대입하는 기능이 있다 012 변수를 변수에 대입하면, 변수에 저장된 값이 다른 변수에 복사된다 013 변수에도 데이터 타입이 있다 014 동일한 데이터 타입이 연속되면 배열이다 015 배열은 '배열명'이라는 이름으로 구별한다 016 배열의 각 요소는 요소 번호라는 번호로 구분한다 017 배열은 관련된 값을 효율적으로 저장하기 위한 사물함이다 018 2차원 배열은 호텔의 객실 같은 것 019 배열의 각 요소는 2개의 첨자로 구별한다 020 문자열은 문자 데이터 배열이다 021 문자열의 길이는 문자 길이 변수 혹은 '보초 값'이 관리한다 COLUMN 관용적으로 사용되는 변수명
제 3 장 자료구조 022 대량 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 메커니즘이 자료구조이다 023 다양한 종류의 자료구조들 024 책처럼 쌓이는 자료구조가 스택 025 계산대앞에 줄을 서듯 대기하는 자료구조가 대기 행렬 (큐) 026 끈으로 엮어서 데이터를 관리하는 것이 리스트 027 한쪽 방향에서 데이터를 찾아가는 단방향 리스트 028 양쪽 방향에서 데이터를 찾아가는 양방향 리스트 029 N번째 요소의 참조가 빠른 것은 배열, 느린 것은 리스트 구조 030 데이터의 삽입·삭제가 빠른 것은 리스트 구조, 느린 것은 배열 031 마지막 요소까지 이동하면 1번째 요소로 되돌아오는 링 버퍼 032 부모 하나에 자식 둘이 딸린 구조인 이진 트리 033 부모 노드의 값이 자식 노드의 값보다 항상 적은 이진 트리는 힙 034 해시 테이블은 배열과 리스트를 조합한 자료구조 035 정점과 간선으로 항목들의 관계를 그림으로 표현한 것이 그래프 COLUMN BASE를 0으로? BASE를 1로?
제 4 장 기본적인 알고리즘 036 1 ~ N의 합을 구하려면 반복 처리한다 037 수열의 값을 유지하려면 배열을 사용한다 038 배열 데이터의 합을 계산하려면 더한 값을 저장할 변수를 준비한다 039 배열 안의 요소의 개수를 구하려면 카운터를 준비한다 040 배열 데이터의 평균 값은 반복 처리를 통해 합계와 개수를 구한 후 계산한다 041 배열 데이터의 최대 값을 구하려면 최대 값을 저장할 변수를 준비한다 042 배열 데이터의 최소 값을 구하려면 최소 값을 저장할 변수를 준비한다 043 배열 데이터에 등수를 매기려면 순위를 저장할 또 다른 배열을 준비한다 044 시간의 크고 작음을 비교하려면 단위를 초 단위로 통일한다 045 시간차를 구할 때는 초 단위로 바꾸어 뺄셈하고, 다시 시간으로 바꾼다 046 두 변수의 값을 교환할 때는 임시 변수를 사용한다 047 두 수의 최대공약수는 유클리드 호제법으로 구한다 COLUMN 코드와 데이터는 어디에 있을까?
제 5 장 정렬과 검색 048 정렬(소트)이란 대상을 특정한 규칙에 따라 정렬하는 것 049 정렬 알고리즘에는 다양한 종류가 있다 050 다른 배열(양동이)에 데이터를 저장하고 정렬하는 '버킷 정렬' 051 아래 자릿수부터 윗 자릿수까지 버킷 정렬을 반복하는 '기수 정렬' 052 최소 값(최대 값)을 골라서 이미 정렬된 마지막 요소와 교환하는 '단순 선택 정렬' 053 이웃한 데이터들을 교환해 나가는 '단순 교환 정렬(버블 정렬)' 054 정렬된 데이터를 비교해서 올바른 위치에 삽입하는 '단순 삽입 정렬' 055 데이터 열을 일정한 길이의 그룹으로 나누어 정렬하는 '셸 정렬' 056 정렬된 여러 개의 데이터 열을 합체시키는 '병합(merge)' 057 병합(merge) 알고리즘을 이용하여 정렬하는 '병합 정렬' 058 기준 데이터와 크기를 비교해서 데이터를 2등분 하는 '퀵 정렬' 059 힙 구조를 이용하여 정렬하는 '힙 정렬' 060 검색이란 여러 개의 데이터 안에서 원하는 데이터를 찾아내는 것 061 처음부터 끝까지 샅샅이 데이터를 비교하는 '순차 검색(리니어 서치)' 062 정렬된 데이터 안에서 고속 검색하는 '이진 검색(바이너리 서치)' 063 주어진 문자열 안에서 원하는 문자열의 위치를 찾아내는 '문자열 검색' 064 비교할 필요가 없는 문자열은 건너 뛰고 고속으로 검색하는 'KMP 알고리즘' 065 문자열을 끝에서부터 검색하는 'BM 알고리즘' COLUMN 관계형 데이터베이스를 이용한 정렬과 검색
제 6 장 그 외의 알고리즘들 066 미분을 활용하여 고차 방정식의 해를 구하는 '뉴턴법' 067 연립 방정식의 해를 구하는 '가우스 소거법' 068 사다리꼴의 면적을 더하여 정적분의 값을 구하는 '사다리꼴 공식' 069 그래프에서의 최적 경로를 구하는 '데이크스트라 알고리즘' 070 자연수 n이 소수인지 아닌지를 걸러 내는 '에라토스테네스의 체' 071 재귀호출을 이용하여 N의 팩토리얼 구하기 COLUMN 알고리즘과 플로우 차트(순서도)
제 7 장 알고리즘의 계산량 072 알고리즘의 계산량에는 시간 계산량과 영역 계산량이 있다 073 시간 계산량은 '연산', '조건 비교', '대입' 등의 조작 횟수로 측정한다 074 알고리즘의 계산량은 'O(빅-오) 표기법'으로 표현한다 COLUMN 프로그래밍을 잘 하려면
참고 문헌 색인
개요 및 내용
그림을 통해 쉽게 배우는 친절한 알고리즘의 안내서!
알고리즘은 프로그래밍을 시작하기 전 가장 먼저 배우는 기초 단계입니다. 좋은 프로그램을 만들기 위해서는 알고리즘을 꼭 익혀야 합니다! 이 책은 '처음 시작하는 초보자도 충분히 이해할 수 있도록 최대한 쉽게 설명한다.'는 목표 아래 친절히 알고리즘을 알려주는 책입니다. 다양한 그림과 함께 알고리즘을 재미있게 학습해 나갈 수 있고, 이를 통해 프로그래밍을 할 때의 사고방식을 이해할 수 있도록 구성하고 있습니다.
이 책은 알고리즘과 프로그램이란 무엇인지부터 시작하여 프로그래밍의 기초인 변수와 배열, 여러 개의 데이터를 저장하기 위한 자료구조에 대해 알려줍니다. 기초적인 내용을 배우고 난 다음 기본적으로 쓰이는 알고리즘과 함께 프로그래밍에서 빠뜨릴 수 없는 정렬과 탐색 알고리즘, 알고리즘의 효율성을 측정할 수 있는 계산량까지 배울 수 있습니다.
이 책을 통해 프로그래밍 초보자들의 '알고리즘이 도대체 뭐지?'라는 의문을 해소할 수 있게 됩니다.
주요 내용 제 1 장 알고리즘이란 다양한 알고리즘을 이해하면 컴퓨터에서 동작하는 프로그램을 더 훌륭하게 작성할 수 있습니다. 효율적이고 정확하게 문제를 해결하는 프로그램을 작성하기 위해 알고리즘이란 무엇인지 알아봅니다.
제 2 장 변수와 배열 알고리즘은 문제를 해결하고 결과를 얻기 위한 처리입니다. 알고리즘의 처리 과정에는 다양한 임시 데이터가 필요합니다. 여기서는 알고리즘의 표현에 필요한 데이터를 유지하고 관리하기 위한 수단인 변수와 배열을 학습합니다.
제 3 장 자료구조 대량의 데이터를 입력하고 처리한 후, 그 결과를 출력하는 알고리즘에는 대량 데이터의 입출력 및 처리에 보다 효율적인 데이터 유지 관리 방법이 필요합니다. 이 장에서는 그 대량 데이터의 유지 관리 방법인 자료구조를 학습합니다.
제 4 장 기본적인 알고리즘 이 장에서는 알고리즘의 기초 중 기초라고 할 수 있는 배열을 사용한 반복 처리 알고리즘을 배웁니다. 또한 시간과 관련된 알고리즘, 변수 값의 교체, 최대공약수 구하기 등의 기본적인 알고리즘에 대해서도 설명합니다.
제 5 장 정렬과 검색 어떤 컴퓨터 프로그램에도 정렬 및 검색 처리는 반드시 포함됩니다. 따라서 프로그래밍을 할 때는 정렬과 검색 알고리즘을 마스터하는 것이 중요합니다. 이 장에서는 정렬과 검색을 학습합니다.
제 6 장 그 외의 알고리즘들 이 장에서는 과학 기술 계산 분야에서 활용할 수 있는 고차 방정식, 연립 방정식의 해와 정적분의 값을 구하는 알고리즘을 알아봅니다. 또한 그래프 이론을 이용하여 최적 경로를 찾는 알고리즘, 소수를 구하는 알고리즘 등 다양한 알고리즘들을 설명합니다.
제 7 장 알고리즘의 계산량 알고리즘은 주어진 과제를 해결할 수 있어야만 합니다. 따라서 더 빠르고 더 훌륭하게 과제를 해결할 수 있는 알고리즘이 뛰어난 알고리즘이라고 할 수 있습니다. 이 장에서는 우수한 알고리즘을 판단하는 기준인 계산량을 설명합니다.
총 
바보 빅터
