CA&자료구조
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Heap 자료구조CA&자료구조 2022. 3. 29. 15:51
> Root Pop > 배열 최우측[내림차순 정렬] \n3.나머지 원소들에 대해 Max-Heap구성 \n4.2~3과정 반복 수행, 내림차순 정렬 완성 \n\n우선순위 큐 구현에 적합\n\n50, 30, 20, 15, 18\n5, 10, 20, 30, 40 \n"}" data-sheets-userformat="{"2":897,"3":{"1":0},"10":0,"11":4,"12":0}" data-sheets-textstyleruns="{"1":0}{"1":63,"2":{"5":1}}{"1":99}">- 완전이진트리, Max-Heap, Min-Heap, O(logn), 최악 O(n log n), 추가 메모리 불필요 > Root Pop > 배열 최우측[내림차순 정렬] \n3.나머지 원소들에 대해 Max-H..
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무어의 법칙과 길더의 법칙CA&자료구조 2022. 1. 7. 15:29
0. Why - 컴퓨터구조에서 정보 기술의 발전의 설명하는 이론에 대한 이해 * 무어의 법칙 : 반도체 기술을 설명 * 멧칼프의 법칙 : 전체적인 네트워크의 폭발적 잠재력을 설명 * 길더의 법칙 : 네트워크의 범위 중에서도 광대역 통신으로 인한 IT현상의 변화를 설명 1.무어의 법칙 개요 가. 무어의 법칙 정의 - 마이크로칩의처리능력은18개월마다2배로늘어난다는법칙. - 무어의 법칙(Moore's law)은 반도체 집적회로의 성능이 24개월마다 2배로 증가한다는 법칙 - Moore's wall (무어의벽) : 반도체 집적 기술이 한게에 도달했기 때문에 무의의 법칙 유지가 어렵다는 의견도 존재함 나. 무어의 법칙 3가지 조건 1. 반도체 메모리칩의 성능 즉, 메모리의 용량이나 CPU의 속도가 18개월에서 2..
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GPU(Graphics Processing Unit) & GPGPU(General Purpose GPU)CA&자료구조 2022. 1. 4. 08:53
0. Why - Data Mining, 인공지능 학습 과정 대규모 병렬 연산 지원 가능 1. GPU(Graphics Processing Unit) & GPGPU(General Purpose GPU) 개요 - GPU * 정의 : 광원효과와 객체의 변형 등에 의해 매번 다시 그려지는 컴퓨터 그래픽스(Computer Graphics) 영상구현에 필요한 수학적 연산이 집약된 작업을 수행하는 특수 목적 프로세서로 그래픽 처리작업 시 CPU의 부담 경감 - GPGPU * 정의 : GPU 를 그래픽스 전용 처리뿐만 아니라 범용적인 데이터 병렬 처리가 가능한 그래픽 처리 유닛 * 구성요소 : WARP, SM(Stream Multiprocessor), SP(Streaming Processor), SFU(Special F..