패스트캠퍼스 환급챌린지 15일차 : 딥러닝·인공지능 Signature 초격차 패키지 강의 후기

 

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

 

강의 수강 시작

 

 

 

 

 

 

강의 수강 완료

 

학습 인증샷

 

 

 

우선순위 큐는 우선순위에 따라 데이터를 추출하는 자료구조이다. 이를 구현하는 방법으로는 리스트와 힙을 사용할 수 있으며, 보편적으로는 힙을 이용한다. 일반적인 큐와 달리 선형적인 구조가 아닌 이진 트리 구조를 사용하며, 최대 두 개의 자식을 가질 수 있다.

힙은 원소들 중 최댓값이나 최솟값을 빠르게 찾아낼 수 있는 자료구조이다. 이 구조에서는 우선순위가 높은 노드가 항상 루트에 위치하는 특징이 있다. 힙은 크게 두 가지 형태로 나뉘는데, 최대 힙과 최소 힙이 있다. 최대 힙은 값이 큰 원소부터 추출하는 구조로, 부모 노드의 값이 자식 노드보다 항상 크도록 유지되는 완전 이진 트리이다. 반면 최소 힙은 값이 작은 원소부터 추출하는 방식으로, 부모 노드의 값이 자식 노드보다 항상 작다. 힙에서 원소를 삽입할 때는 heappush 함수를 사용하며, 원소를 추출할 때는 heappop 함수를 사용한다.

그래프는 여러 개의 정점과 이들을 연결하는 간선으로 이루어진 자료구조로, 사물이나 개체 사이의 관계를 표현하는 데 사용된다. 그래프를 표현하는 방법에는 인접 행렬과 인접 리스트 두 가지 방식이 있다. 인접 행렬 방식은 그래프를 2차원 배열로 나타내어, 특정 두 정점이 연결되어 있는지를 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 이 방법은 그래프가 밀집되어 있을 때 효과적이지만, 간선이 많지 않은 경우에는 불필요한 공간 낭비가 발생할 수 있다.

인접 리스트 방식은 정점마다 연결된 정점들의 목록을 별도의 리스트로 관리하는 방식이다. 이 방법은 간선이 적은 희소 그래프에서 공간을 효율적으로 사용할 수 있으며, 특정 정점과 연결된 정점들을 빠르게 찾을 수 있다는 장점이 있다. 특히 최단 경로 알고리즘이나 네트워크 연결 문제 등에서 필수적인 자료구조로 사용된다고 한다. 이때는 인접 리스트가 인접행렬에 비해 유용하고 최단 경로 알고리즘은 자율주행에 자주 쓰이는 개념인 만큼 열심히 공부해 두면 앞으로 다양한 곳에서 이러한 개념을 이용할 수 있겠다고 느꼈다.

 

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