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= 3;
E[6].pair2 = 4;
E[6].weight = 4;
E[7].pair1 = 3;
E[7].pair2 = 5;
E[7].weight = 2;
kruskal(5, 7);
for(i = 1; i <= 4; i++)/*선택된 가중치의 집합을 출력=최소신장 트리*/
printf(\"%d -> %d\\n\",F[i].pair1, F[i].pair2);
} 개 념
진 행 절 차
<소스 코드>
<결과 화면>
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트리의 적용
분석의 정확도보다는 분석과정이 필요한 경우에 더 유용하게 사용.
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.
.
데이터마이닝 기법
▪ Regression - 회귀 분석
▪ Association – 연계
▪ C4.5 - 의사결정트리 기반의 분류 알고리즘
▪ Episode - 사례
`
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알고리즘이 있으므로 이를 이용해서 을 초과하지 않은 해를 구할 수 있다. 여기서 을 빼면 이 된다. 주어진 TSP 문제에서 어떤 경우든 최적해 C보다 이상 크지 않은 해를 구할 수 있다.
12장
1~6. 생략
7. 잃는 점: 최적해를 보장할 수 없다.
얻는 점
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알고리즘(Genetic Algorithms, GA)은 고정된 길이의 이진 스트링을 염색체로 사용하며 진화전략(Evolution Strategies, ES)은 실수의 값을 취하는 유전자들로 구성된 벡터를 사용한다. 그 밖에도 그래프와 트리를 염색체 표현에 사용하는 진화 프로그래밍(E
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알고리즘(Genetic Algorithms, GA)은 고정된 길이의 이진 스트링을 염색체로 사용하며 진화전략(Evolution Strategies, ES)은 실수의 값을 취하는 유전자들로 구성된 벡터를 사용한다. 그 밖에도 그래프와 트리를 염색체 표현에 사용하는 진화 프로그래밍(E
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14. 레드 블랙 트리와 B트리를 작업 시간 측면에서 비교하라. 각각 상대방에 비해 시간이 더 드는 부분과 덜 드는 부분에 초점을 맞추어 비교하라
임의의 노드에서 분기점을 찾을 때 걸리는 시간 : 레드블랙트리<B트리
(레드블랙트리:이진트
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2. 데이터베이스란?
3. 데이터 분류방법 및 소형 구축방법
제 3장 연구자료및 연구방법
1. 연구자료
2. 연구방법
제 4장 실증결과분석
1. 분석 전
2. 트리분석결과
1) 트리분석결과 1
2) 트리분석결과 2
3. 그래프
제 5장 결론
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o BST : 40 10 20 50 7 15
Choice? M
[Menu: 1.Insert, 2.Pre, 3.In, 4.Post, 5.Exit] Choice? 1
Enter the number(s) to be inserted to BST : 9
Choice? 2
[Preorder] : 20 10 7 9 15 40 50
Choice? I
Enter the number(s) to be inserted to BST : 20
No two elements has the same key!!
Choice? 3
[Inorder] : 7 9 10
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//kruskal algorithm을 이용한 최소 비용 신장 트리 출력
//파일입력 :
// 첫번째 줄 - 총 노드 개수
// 두번째 줄 - 총 간선 개수
// 세번째 줄 부터 - " node node cost " 순으로 간선수만큼 입력
#include <stdio.h>
#include <stdlib
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/false이면
{
printf(\"찾는 노드가 없습니다.\\n\\n\");
return;
}
printf(\"찾았습니다.\\n\\n\"); //true이면
}
bool TreeSearch(int key)
{
NODE *newNode;
newNode=root; //루트부터..
while(newNode) //노드가 있으면 반복
{
printf (\"->%2d \",newNode->num); //찾을때 지나가는노드
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