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{{DISPLAYTITLE:''k''-d 트리}} |name= ''k''-d 트리 ...

...삽입, 삭제는 모두 평균과 최악의 경우 [[점근 표기법|O]](log ''n'')의 시간복잡도가 걸린다. 삽입과 삭제는 한 번 이상의 트리 회전을 통해 균형을 잡을 수 있다. * '''높이 균형 성질'''(height-balance property): 트리 <math>T</math>의 모든 내부 노드(internal node) <math>v</math>에 대하여 <math>v</math>의 ...

...''(heuristic function)는 가용한 정보를 기반으로 각 분기 단계에서 어느 한 분기를 선택하기 위해 사용하는 다양한 [[탐색 알고리즘]]의 대안 [[함수]]이다. ...최소 비용 경로를 추정하는 [[탐색 트리]]의 노드들로 정의할 수 있다. [[탐욕적 최우선 탐색]]과 [[A* 탐색]]과 같은 세련된 탐색 알고리즘에서 최선의 노드를 찾아내기 위해 휴리스틱 기법이 사용된다. [[탐욕적 알고리즘|탐욕적]] 최우선 탐색은 휴리스틱 함수에서 최솟 ...

== 키워드 트리 == 키워드 트리(Keyword Tree)는 패턴의 글자 하나를 하나의 간선으로 한다. 그리고 서로 패턴들의 접두사가 최대한 같을 때까지는 같은 정점으로 ...

...면, 이 트리는 하나의 노드에 값이 2개까지 들어갈 수 있고, 자식 노드를 3개까지 둘 수 있는 것이 특징이다. 2–3 트리는 [[B 트리]]의 order 3에 해당된다.<ref>{{서적 인용| title=The Art of Computer Programming |volum === 탐색 === ...

{{그래프 탐색 알고리즘}} [[파일:Depthfirst.png|섬네일|250px|깊이 우선 탐색]] ...

[[파일:Binary tree.svg|섬네일|크기가 9이고, 높이가 3인 이진 트리]] ...on|재귀적 정의]]에서 (비어있지 않은) 이진 트리는 하나의 [[튜플]] (''L'', ''S'', ''R'')로, L과 R은 이진 트리 또는 [[공집합]]이고 S는 [[한원소 집합|싱글턴 집합]]이다. 일부 구현자는 공집합인 이진 트리도 허용한다. ...

{{그래프 탐색 알고리즘}} '''알파-베타 가지치기'''(Alpha–beta pruning)는 탐색 [[트리 구조|트리]]에서 [[최소극대화]](미니맥스) 알고리즘을 적용할 때 평가(evaluate)하는 노드의 수를 줄이기 위한 알고리즘이다. 이 알고리즘 ...

{{그래프 탐색 알고리즘}} ...]]된 [[그래프|무향 그래프]]의 모든 꼭짓점을 포함하면서 각 변의 비용의 합이 최소가 되는 부분 그래프인 [[트리 (그래프 이론)|트리]], 즉 최소 비용 [[생성나무]]를 찾는 [[알고리즘]]이다. 변의 개수를 E, 꼭짓점의 개수를 V라고 하면 이 알고리즘은 [[이진 ...

...는 개념은 보편적으로 물체와 물체가 덜 유사할수록 그 함수의 값은 커지는 상이(相異) 함수에 의해서 표현된다. 엄밀하게, 최근접 이웃 탐색 문제는 다음과 같이 정의된다: 공간 ''M''에서의 점들로 이루어진 집합 S 가 주어졌을 때, 쿼리점 ''q'' ∈ ''M''에 대해 '''최근접 이웃 탐색'''의 적용 분야는 다양하다. 데이터 압축, [[데이터베이스]], [[데이터 마이닝]], [[정보 검색]], [[기계 학습]], [[패 ...

...1978년 레오 귀바스(Leo J. Guibas)와 [[로버트 세지윅]]이 1972년 [[루돌프 바이어]]가 창안한 "대칭형 이진 B-트리"를 발전시켜 만들었다. 레드-블랙 트리는 복잡한 자료구조지만, 실 사용에서 효율적이고, 최악의 경우에도 상당히 우수한 실행 시간을 보인 ...교 가능한 자료를 정리하는 데 쓰이는 자료구조이다. 이진 트리에서는 각각의 자료는 '노드(node, 분기점)'에 저장이 된다. 자료를 트리 구조로 저장할 때, 노드들 중 최상위에 있는 노드를 루트 노드(root node)라고 부른다. 이진 트리에서 노드는 최대 두 개의 자식 ...

! 그래프 차수 !! 탐색 횟수 !! 사용 기법 !! 참고 * [[해시 트리]] ...

{{그래프 탐색 알고리즘}} ...'''크러스컬 알고리즘'''({{llang|en|Kruskal’s algorithm}})은 최소 비용 [[신장 부분 그래프|신장 부분 트리]]를 찾는 [[알고리즘]]이다. 변의 개수를 <math>E</math>, [[꼭짓점]]의 개수를 <math>V</math>라고 하면 이 ...

...where 0 < c < 1 || ''n^1/2'', ''n^2/3'' || [[k차원 트리]] 탐색 | 선형 시간 || || ''O''(''n'') || ''n'' || 정렬되지 않은 [[배열]]에서 가장 작은 수 또는 가장 큰 수를 탐색 ...

피보나치 힙에서, 최솟값 탐색(find-minimum) 연산은 분할 상환된 시간이 상수인(O(1)) 만큼 소요된다. 삽입 연산(insert) 및 키 감소 연산(dec 여기서 t는 피보나치 힙 내의 트리 수이며, m 은 표시(mark)된 노드의 수이다. ...

|분류 = [[탐색 알고리즘]] {{그래프 탐색 알고리즘}} ...

{{그래프 탐색 알고리즘}} ...경로를 저장할 지도 모르지만, 그럴 필요가 없을 뿐 더러 메모리의 엄청난 낭비가 생긴다. 대신, 각각의 꼭짓점에 대해서 [[최단 경로 트리]]를 <math>\Theta(|E|)</math>시간복잡도에 각 트리를 저장하는데 <math>\Theta(|V|)</math>공간복잡도 ...