1. running median 우선순위 큐로 중앙값을 빠르게 구하는 방법 - running median (tistory.com) 우선순위 큐로 중앙값을 빠르게 구하는 방법 - running median 1. 개요 수열이 계속 변화할때, 이 수열의 중앙값을 어떻게 빠르게 구할 수 있을까 매번 정렬해서 중간의 값을 찾아야하는가? 최대 힙과 최소 힙을 이용하면 중앙값을 아주 쉽게 찾을 수 있다 결 deepdata.tistory.com 1) 최대힙과 최소힙 2개를 초기화 2) 최대힙의 원소의 수와 최소힙의 원소의 수가 동일하다면, 최대힙에 수를 넣어주고 3) 최대힙의 원소의 수가 최소힙의 원소의 수 + 1이라면, 최소힙에 수를 넣어준다. 즉 최대힙 > 최소힙 > 최대힙 > 최소힙 >....으로 번갈아가면서 수..
1. 개요 수열이 계속 변화할때, 이 수열의 중앙값을 어떻게 빠르게 구할 수 있을까 매번 정렬해서 중간의 값을 찾아야하는가? 최대 힙과 최소 힙을 이용하면 중앙값을 아주 쉽게 찾을 수 있다 결론부터 말하자면, (크기와는 무관하게) 항의 순서대로 수열이 주어질때 최대힙에 들어간 원소의 수와 최소힙에 들어간 원소의 수가 서로 같을 때는 최대힙에 수를 넣어주고 최대힙의 원소의 수가 최소힙의 원소의 수보다 1개 더 많을때는 최소힙에 수를 넣어준다 즉 항상 최대힙 > 최소힙 > 최대힙 > 최소힙 >.. 으로 번갈아가면서 수를 넣어준다. 힙은 완벽하게 정렬해주지는 않지만, 루트에는 최소힙이면 힙에 들어간 원소들 중 최솟값이, 최대힙이면 힙에 들어간 원소들 중 최댓값이 온다는건 확실하다 최대힙에 원소를 넣으면 최대힙..
1. 힙(heap) 프로그램 실행중에 내가 사용할 수 있는 메모리 양이 변할 수 있는 경우, 그 때 사용하는 메모리 공간을 힙이라고도 하는데.. 여기서는 자료구조를 말한다. 기본적으로 "완전 이진 트리"를 이용한 자료구조이다. 특히 "완전 이진 트리"에 있는 노드 중에서 키값이 가장 큰 노드나 가장 작은 노드를 찾기 위해 특별히 만든 자료구조 완전 이진 트리니까, n개의 노드가 주어진다면 길이 n+1의 단순 배열로 저장할 수 있다 처음에 만들때, 키값이 가장 큰 노드를 찾는 자료구조를 만들 것이냐, 키값이 가장 작은 노드를 찾는 자료구조를 만들 것이냐,를 정하고 들어간다. 2. 최대힙(max heap)과 최소힙(min heap) 2-1) 최대힙(max heap) 키값이 가장 큰 노드를 찾기 위한 완전 이..
1. 수식 트리(expression binary tree) 수식을 표현하는 이진 트리 수식 이진 트리라고도 부른다 연산자는 루트 노드이거나 가지 노드 루트와 잎 사이의 중간 노드들을 가지 노드라고 하나봐 피연산자는 모두 잎 노드에 존재함 전위, 중위, 후위순회를 이용해서 순회하면 수식의 전위표기법, 중위표기법, 후위표기법이 된다 2. 예시 다음과 같은 트리를 전위, 중위, 후위순회 해서 전위표기법, 중위표기법, 후위표기법을 구해보면? 2-1) 구현 예시 #class 정의 class Node: def __init__(self,data): self.data = data self.left = None self.right = None #tree 정의 root = Node('+') root.left = Node(..
딥러닝/머신러닝, 통계학, IT프로그래밍, 알고리즘을 좋아하는 사람 https://github.com/yundaehyuck
