목차/차례
1. 7-30 Show that there is a case for Heapsort in which we get the worst-case time complexity of W (n) 2n lg n Θ (n lg n).
2. 8-24 Use induction to show that the worst-case time complexity of Alogrithm 8.6 (Selection Using the Median) is bounded approximately as follows
W (n) `= 22n
3. example 9.9 cnf satisfiability reduces to clique decision problem
4. example 9.17 TSEDP
본문/내용
1. 7-30 Show that there is a case for Heapsort in which we get the worst-case time complexity of W (n) 2n lg n Θ (n lg n).
Heapsort는 비교 기반의 정렬 알고리즘 중 하나로, 우선순위 큐를 구현하는 방법으로도 자주 사용된다. 그 작동 방식은 주어진 데이터를 힙이라는 특정 데이터 구조에 저장한 후, 이 힙에서 가장 큰(또는 작은) 값을 추출하는 반복 과정을 통해 정렬을 완료하는 것이다. 일반적으로 Heapsort의 시간 복잡도는 최악의 경우 O(n log n)으로 알려져 있지만, 특정한 경우, 즉 입력 데이터의 구조에 따라 Heapsort의 수행 속도는 상당히 영향을 받을 수 있다. 특정한 입력 데이터에 대해 Heapsort의 성능을 분석해보면, 어떤 경우에는 불필요한 비교와 교환 연산이 발생할 수 있다. 예를 들어, 이미 정렬된 상태이거나 역순으로 정렬된 데이터를 입력으로 받을 경우, Heapsort는 일반적인 동작에 비해 상대적으로 더 많은 시간과 연산을 소모할 수 있다. 이 경우, 최대 힙을 만드는 과정에서 원소들을 배열로부터 하나씩 힙 트리에 삽입하게 되는데, 이 과정에서 각 원소가 삽입될 때마다 균형을 맞추기 위해 비교와 교환이 발생한다. 즉, 각 …