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	<title>Be lost in thought... &#187; algorithm</title>
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		<title>the art of computer programming volume 1을 읽으면서&#8230;</title>
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		<pubDate>Thu, 02 Jul 2009 01:28:22 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nineye</dc:creator>
				<category><![CDATA[Nineye's story]]></category>
		<category><![CDATA[algorithm]]></category>
		<category><![CDATA[the art of computer programming]]></category>

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		<description><![CDATA[최근에 친구들로부터 생일 선물로 받은 The art of computer programming 시리즈 중, volume 1 &#8211; Fundamental algorithms를 읽으면서, 모르는 단어나 어휘 및 이해가 되지 않는 부분들을 정리한다.
책을 열고 나니, 내가 과연 이걸 다 읽을 수 있을까 겁이 나지만 언젠가는 다 읽을 수 있을 것이라는 생각으로 천천히 읽어 나갈 생각이다.
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PREFACE
aesthetic : 미의, 미감의, 미술의, 미학의, 심미적인, [...]]]></description>
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		<title>Aho-Corasick algorithm</title>
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		<pubDate>Mon, 23 Feb 2009 18:37:26 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nineye</dc:creator>
				<category><![CDATA[algorithm]]></category>
		<category><![CDATA[aho-corasick]]></category>

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		<description><![CDATA[
Aho-Corasick Algorithm


정의
Aho-Corasick algorithm은 Alfred V. Aho and Margaret J. Corasick에 의해 발견된 문자열 검색 알고리즘이다. 이것은 입력 텍스트에서 문자열의 유한 집합의 원소들을 찾는 사전 매칭 알고리즘의 한 종류이다. 또한 이것은 모든 패턴을 한번만 매칭시켜서 이 알고리즘의 복잡도는 패턴의 크기 더하기 찾을 문자열의 크기 더하기 매칭된 문자열의 개수에 대한 선형시간이다.
Informally, the algorithm constructs a trie with [...]]]></description>
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		<title>Hausdorff distance between convex polygons</title>
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		<pubDate>Mon, 23 Feb 2009 18:26:27 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nineye</dc:creator>
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		<category><![CDATA[hausdorff distance]]></category>
		<category><![CDATA[pattern matching]]></category>

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		<description><![CDATA[Hausdorff distance 알고리즘은 frechet distance 알고리즘의 이전에 pattern matching 알고리즘에 많이 이용된 알고리즘이다. 하지만 matching의 정확성에 대한 문제로 여러 가지 논란이 있었고, 현재는 일반적으로 Frechet distance 알고리즘이 Hausdorff distance 알고리즘의 대안이라고 많이 소개가 되고 있다.
Hausdorff distance 알고리즘은 기본적으로 edge가 아닌 vertex에 중점을 두고 있기 때문에 geometric pattern matching에서는 고려가 되고 있지 않은 알고리즘이지만, 성능이 빠르다는 [...]]]></description>
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		<title>Frechet Distance algorithm</title>
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		<pubDate>Mon, 23 Feb 2009 17:47:15 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nineye</dc:creator>
				<category><![CDATA[algorithm]]></category>
		<category><![CDATA[frechet distance]]></category>
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		<description><![CDATA[지도에 경로 선형을 매칭시켜서 경로를 복원하는 연구개발을 진행할 때, 여러 가지 알고리즘을 보고서, 가장 가능성 및 신뢰성이 높은 알고리즘으로 frechet distance 알고리즘을 선택했는다.
다음은 frechet distance 알고리즘과 관련된 여러 논문들을 읽고 이 알고리즘의 개념을 이해하는데 가장 큰 도움을 준 자료이다.
이 글을 읽고 좀 더 깊은 연구를 하려면 http://nineye.net/blog/archives/336 글에 첨부된 논문들을 참고한다.
원문 : http://cgm.cs.mcgill.ca/~athens/cs507/Projects/2002/StephanePelletier/#equ3
Computing the Frechet [...]]]></description>
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		<title>closest pair in the plane</title>
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		<pubDate>Sun, 22 Feb 2009 05:26:23 +0000</pubDate>
		<dc:creator>Nineye</dc:creator>
				<category><![CDATA[algorithm]]></category>

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		<description><![CDATA[ 

Closest Pair in the Plane


알고리즘 정의


주어진 모든 점들 중, 가장 가까운 거리에 있는 점들의 쌍을 구하는 것이 목적이다.




해결 방법


가장 무식한 방법


모든 점들의 거리를 다 비교해서 최소값을 찾는다 ==&#62; O(n2)




Divide and Conquer


설명


전체 점들의 집합을 Q라고 하고 Q의 부분집합을 P라고 한다.
Q를 여러개의 P로 나누어서 각각의 P집합내에서 가장 가까운 점들을 구해서 결과적으로 전체에서 가장 가까운 점들을 구할 것이다.
우선 [...]]]></description>
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