ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
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《컴퓨터과학 로드맵》 정오표오탈자 정보는 sense@insightbook.co.kr로 보내주세요.
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위치기존 내용변경 내용
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1쇄
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15쪽 주석2코드 아카데미코드카데미
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41쪽 수식 밑 줄1천 2백만 초1백 2십만 초
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86쪽 빨간 칸 설명퀸을 둘 수 없는 칸이미 탐색한 칸
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115쪽 본문 세 번째 줄그런데 대부분 알고리즘은그런데 대부분의 알고리즘은
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124쪽 마지막 줄이런 프로세서는이런 프로세스는
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149쪽 마지막에서 두 번째 줄O(log n)O(n log n)
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159쪽 마지막에서 일곱 번째 줄우선순위 큐에 항목의 삽입할 때는우선순위 큐에 항목을 삽입할 때는
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185쪽 열한 번째 줄조사하지 않다는 공통점을조사하지 않는다는 공통점을
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274쪽 마지막 줄
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2쇄
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38쪽PIN 암호는 숫자 두 개와 알파벳 하나로 구성된다.PIN 암호는 숫자 두 개와 그 뒤에 따르는 알파벳 하나로 구성된다.
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66쪽 그림 2.5그림 내부의 1,000n^2그림 내부의 1,000n^3
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82쪽 코드의 네 번째 줄if total_weight(candidate) >= max_weightif total_weight(candidate) <= max_weight
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103쪽 그림 3.14
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109쪽 ~ 112쪽수정중...수정중...
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140쪽 <이진힙> 설명이진 힙binary heap은 최대(또는 최소) 항목을 즉시 구할 수 있는 특별한 이진 탐색 트리입니다. 특히, 우선순위 큐를 구현할 때 유용합니다. 힙에서는 최대(또는 최소) 항목을 구하는 비용이 O(1)입니다. 힙의 최대(또는 최소) 항목이 항상 트리의 루트이기 때문입니다. 정점의 탐색·추가 비용은 여전히 O(log n)입니다. 힙의 정점 배치 규칙은 이진 탐색 트리와 동일한데, 제약이 하나 더 추가됩니다. 부모 정점이 반드시 두 자식 정점보다 커야(또는 작아야) 한다는 것이죠.이진 힙binary heap은 각 정점이 자식 정점을 두 개까지 가질 수 있는 또 다른 트리입니다. 각 정점은 트리에서 최대(또는 최소) 항목을 즉시 발견할 수 있도록 정렬됩니다. 우선순위 큐를 구현할 때 이 데이터 구조가 특히 유용합니다. 힙에서는 최대(또는 최소) 항목을 구하는 비용이 O(1)입니다. 힙의 최대(또는 최소) 항목이 항상 트리의 루트이기 때문입니다. 정점의 탐색 추가 비용은 여전히 O(log n)입니다. 이진 탐색 트리와는 달리, 힙에서는 정점들의 순서가 일정하게 정렬되지 않습니다. 다만, 부모 정점은 자신의 두 자식 정점보다 반드시 큽니다(최소 항목을 구하는 힙에서는 반드시 더 작습니다).
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163쪽 마지막 1~2번째 줄 / 164쪽 두 번째 줄 / 165쪽 14, 16번째 줄 / 166쪽 마지막에서 두 번째 줄선형 최적화 문제선형 프로그래밍 문제
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264쪽 마지막에서 두 번째 줄n! = (n-1)!n! = n(n-1)!
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276쪽 코드function trade_kadane(prices):
sell_day <- 1
buy_day <- 1
best_profit <- 0
for each s from 2 to prices.length
if prices[s] < prices[buy_day]
b <- s
 else
b <- buy_day
profit <- prices[s] - prices[b]
if profit > best_profit
sell_day <- s
buy <- b
best_profit <- profit
return (sell_day, buy_day)		function trade_kadane(prices):
sell_day <- 1
buy_day <- 1
 B <- 1
best_profit <- 0
for each s from 2 to prices.length
if prices[s] < prices[buy_day]
B <- s
profit <- prices[s] - prices[B]
if profit >= best_profit
sell_day <- s
 buy_day <- B
best_profit <- profit
return (sell_day, buy_day)
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