때찌네

아시는 분도 많을거라 생각하지만....
정리 삼아서 적어봅니다.
아이폰의 TabView가 하단에 위치한 관계로...
가끔 안드로이드를 기획하시는 분들 중에 Tab을 하단에 위치하게 해달라는 분들이 계실껍니다.
XML을 이용한 방식에서 Tab을 하단으로 내릴 수 있는데요.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<LinearLayout

  xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"

  android:layout_width="fill_parent"

  android:layout_height="fill_parent">

  <TabHost android:id="@+id/tabhost"

   android:layout_width="fill_parent"

   android:layout_height="fill_parent">

  <RelativeLayout

     android:layout_width="fill_parent"

     android:layout_height="fill_parent">

   <TabWidget android:id="@android:id/tabs"  

    android:layout_alignParentBottom="true"

       android:layout_width="fill_parent"

       android:layout_height="wrap_content"/>

      <FrameLayout android:id="@android:id/tabcontent"  

       android:layout_above="@android:id/tabs"

            android:layout_width="fill_parent"  

             android:layout_height="fill_parent">  

   </FrameLayout>

  </RelativeLayout>

  </TabHost>

</LinearLayout>

와 같이 XML을 정의하시면 TabWidget이 아래로 붙고 그 위에 FramLayout이 올라오게 됩니다.
이젠 Tab을 밑으로 내렸으니... Tab의 이미지를 변경을 해볼까 합니다.

//탭에 들어갈 각 View를 선언합니다.  

  View vTab1 = null;

  View vTab2 = null;

  View vTab3 = null;

  View vTab4 = null;

             ........

//각 View에 layoutinflate를 이용해 Tab에 들어갈 layout을 정합니다. 이미지와 텍스트를 복합적으로 넣을 때

//편리하게 이용됩니다.

  vTab1 = layout.inflate(R.layout.nav, null);

  vTab2 = layout.inflate(R.layout.nav, null);

  vTab3 = layout.inflate(R.layout.nav, null);

  vTab4 = layout.inflate(R.layout.nav, null);

              ........

//이미지를 넣고 싶으시면 위의 layout에 ImageView를 선언한뒤,

//findViewById로 ImageView를 불러다 이미지를 셋팅 시킵니다.

  ImageView test = (ImageView) vTab1.findViewById(R.id.testImage);

  test.setBackgroundResource(R.drawable.tab_indicator1);

  test = (ImageView) vTab2.findViewById(R.id.testImage);

  test.setBackgroundResource(R.drawable.tab_indicator2);

             ..........

//해당 View들을 tabHost에 add 할때 setIndicator에 넣습니다.

  spec = tabHost.newTabSpec(getString(R.string.smartmatch));

  spec.setContent(new Intent(this, Smartmatch_activity.class));

  spec.setIndicator(vTab1);

  tabHost.addTab(spec);

머 고수 분들은 이미 다들 알고 계실 내용이겠지만....
이제 막 접하신 분들은 Tab을 잘 활용하지 못하실 경우도 있을 겁니다...
그래서 간단하게 Tab을 이용한 방법이 이런게 있다는 것을 알려드리기 위해...
미약하나마 몇자 적어보았습니다...
뒤의 내용이나 여러 내용과 중복일 수도 있고 아닐 수도 있습니다.
중복이면 자삭하도록 하지요... ㅎㅎㅎㅎ

출처:http://www.androidpub.com/650765#4

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총무팀 박영주

T2010-00187 청구서 건을 승인 삭제

처리

대금청구서마스터(TB_TAX_MASTER) 상태(STATE_CD)를 승인(350001)에서 요청(350000)으로 변경

대금청구현황(TB_TAX_STATE)에서 협력단에서 승인처리 내역 삭제. TAX_NUM='T2010-00187', SEQ='2'

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시험범위: 교재 1-8장, 10장 및 강의 전부

총35문항이 출제되며, 각 장별 출제문항수는 다음과 같습니다.

1장-6문항

2장-12문항

3장-5

4-2

5-1

6-3

7-4

8-1

10-1

각 장별 주요 사항들을 정리하면 다음과 같습니다.

1. 1.1절 알고리즘의 기본개념
   1. 
2. 1.4절(2문항) 최대값/최소값 찾기
   1. 값들을 하나씩 모두 비교해 가면서 최대값을 찾는 방법:n-1번
   2. 토너먼트 방식(둘 씩 해서 이긴팀):n-1번
   3. 뒤섞인 카드에서 K찾기
      1. 순차탐색
3. 알고리즘 설계 기법
   1. 알고리즘의 직선적인 설계 방법은 주어진 문제를 컴퓨터를 사용하지 않고 해결하는 과정을 우선 생각한 후 이를 컴퓨터를 구현하는 것
      1. 욕심쟁이 방법(greedy method)
         1. 각 선택과정마다 그 단계에서 최선이라고 볼 수 있는 선택을 행해나가면서 결과적으로 전체적인 최적 해를 구하는 방법, 욕심쟁이 방법으로 해를 구할 수 없는 문제도 있으나 간단한 알고리즘을 만들 수 있다.
      1. 분할 정복(divide and conquer)
         1. 어떤 복잡한 문제를 직접 간단하게 풀 수 있는 작은 문제로 분할하여 해결하려는 방법
      1. 동적 프로그래밍
4. 1.5절(2문항) 점근적 표기법의 정의
   1. 점근적 표기법:한 프로그램의 시간과 공간 복잡도에 대한 의미 있는 진술을 할 수 있는 용어

   

5. 여러 함수들의 크기 관계
   1. 
6. 1.6절 점화식의 폐쇄형
   1. 
7. 비교기반 정렬 알고리즘 vs 분포에 의한 정렬 알고리즘
   1. 
   2. 비교 기반 정렬:계수, 기수, 버킷 정렬
8. 제자리 정렬 알고리즘와 안정적 알고리즘의 종류
   1. 안정적(stable) 알고리즘: 정렬 전에 동일한 키를 갖는 레코드 쌍의 상대적인 위치가 정렬 후에도 그대로 유지되는 형태의 알고리즘
   2. 제자리(in-place) 알고리즘: 입력 배열 이외의 별도 메모리에 저장되는 원소의 개수가 상수 개를 넘지 않는 정렬 알고리즘
   3. 제자리 정렬 알고리즘
      1. 선택 정렬
      2. 버블 정렬
      3. 삽입 정렬
      4. 쉘 정렬
      5. 퀵 정렬
      6. 힙 정렬
   1. 안정적 알고리즘
      1. 선택 정렬
      2. 버블 정렬
      3. 삽입 정렬
      4. 합병 정렬
      5. 계수 정렬
      6. 기수 정렬
      7. 버킷 정렬
   1. 불안정적 알고리즘
      1. 선택 정렬
      2. 쉘 정렬
      3. 퀵 정렬
      4. 힙 정렬
9. 정렬 알고리즘들의 시간복잡도 (2문항)

   1. 정렬	시간복잡도	제자리	안정적	불안정	비고
      선택	O(n2)	O	O	O
      버블	O(n2)	O	O
      삽입	O(n2)	O	O
      쉘	O(n1.5)	O		O
      퀵	세타(nlogn)	O		O
      합병	세타(n)	X	O
      힙	O(nlogn)	O		O	평균 퀵보다 느림
      계수		X	O
      기수		X	O
      버킷		X	O

10. 기본적인 정렬 알고리즘들의 처리 과정
11. 쉘 정렬
12. 퀵 정렬의 배열분할함수(Partition) 및 특성
13. 히프 정렬의 두 번째 처리 과정
14. 분포에 의한 정렬 알고리즘의 개념/특징 및 시간복잡도
15. 입력 데이터의 정렬 여부에 따른 정렬 알고리즘의 특징/시간복잡도
16. - 순차탐색
17. - 탐색 기법의 시간복잡도
18. - 2-3-4 나무의 삽입과정
19. - 흑적나무의 개념/특징
20. - 해싱
21. - 직선적 스트링매칭 알고리즘의 특징
22. - 보이어-무어 알고리즘
23. - RLE + 허프만 코딩의 개념/특징
24. - 점의 상대각도 계산
25. - 단순폐쇄경로 찾기
26. - 볼록껍질 알고리즘의 종류와 특징
27. - 그래프 순회(깊이우선탐색, 너비우선탐색)
28. - 7.3.2 이중연결성
29. - 최소신장나무 구하기
30. - 최단경로 알고리즘의 종류와 특징
31. - 동적프로그래밍 알고리즘의 처리과정과 문제의 종류
32. - NP-완전문제의 종류와 특징

    위이 내용 및 기말 시험 자체에 관해서는 질문의 삼가해 주기 바랍니다.

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그래프II

학습목표

1. 크루스칼 알고리즘과 프림 알고리즘의 특성을 이해하고, 이를 이용하여 최소 신장 나무를 구할 수 있다.
2. 다익스트라 알고리즘의 특성을 이해하고, 이를 이용하여 단일 출발점 최단 경로를 구할 수 있다.
3. 플로이드 알고리즘의 특성을 이해하고, 이를 이용하여 모든 쌍 최단 경로를 구할 수 있다.

   용어설명

4. 신장나무:주어진 그래프의 모든 노드들을 포함하는 연결된 부분 그래프 중 나무인 것
5. 최소 신장나무:신장 나무 중에서 간선의 가중치의 합이 가장 작은 나무
6. 최단 경로(shortest path):정점 u에서 v까지의 경로 중 간선의 가중치의 합이 가장 작은 경로
7. 다음은 프림(Prim)의 알고리즘으로 최소신장나무를 구하는 과정을 나타낸 것이다. 굵은 선으로 표시된 간선이 이미 선택된 간선들이라면 다음에 선택될 간선은? [2004학년도 기말시험]

   

   1. (c,f)
   2. (b,c)
   3. (a,d)
   4. (d,e)

   정답:2

   

   정답:2

   

   정답:3

   

   정답:3

   

   정답:4

   

   정답 : 13

(1) 최소 신장 나무

▶

최소 신장 나무(MST, minimum spanning tree)란 신장 나무 중에서
간선의 가중치 합이 작은 것

→ 신장 나무: 주어진 그래프의 모든 노드들을 포함하는 나무

▶

크루스칼 방법과 프림의 방법 → 두 방법 모두 욕심쟁이 방법이 적용됨

▶

크루스칼 알고리즘

→ 간선이 하나도 없는 숲에서 시작하여 사이클을 만들지 않는
  최소 간선들을 하나씩 추가해 나가는 방법
→ 알고리즘에서 사이클의 존재 여부를 조사하기 위해 합-찾기 연산이
  사용됨
→ 시간 복잡도 O(|E|lg|E|)

▶

프림 알고리즘

→이미 선택된 정점에 부수된 최소 간선을 추가해 나가는 방법
  = 이미 선택된 정점 집합 S와 V-S를 잇는 최소의 간선을 선택해서
   추가하는 방법
→ 시간 복잡도: 인접행렬 - O(|V|²), 인접리스트 - O((|V|+|E|)lg|V|)

(2) 단일 출발점 최단 경로

▶

음의 가중치를 갖는 간선이 없는 가중 그래프에서 한 출발
정점x에서 다른 모든 정점까지 가중치 합이 최소인 경로를 찾는 문제

▶

다익스트라 알고리즘

→ 욕심쟁이 방법 적용

→ 출발점에서 시작하여 거리가 최소인 정점을 선택해 나감으로
  최단 경로를 구하는 방법

→ 정점 v의 거리 D[v]는 시작 정점 s로부터 현재까지 선택된 정점 집합
  U를 경유하여 정점 v에 이르는 최소 경로의 길이를 의미

→ 적용 방법: ⓐ 미선택 정점 집합 V-U에서 거리 D가 최소인 정점 w를
  선택ⓑ w의 인접 정점들에 대하여 w를 경유하는 거리와 기존 거리
  중에서 작은 것을 새 거리값으로 조정

→ 시간 복잡도: 인접행렬- O(|V|²), 인접 리스트 - O((|E|+|V|)lg|V|)

(3) 모든 쌍 최단 경로

▶

모든 정점쌍 간의 최단 경로를 구하는 문제
(경로의 길이가 음인 사이클이 그래프에 존재하지 않는 것을 가정)

→ 단일 출발점 최단 경로를 구하는 다익스트라 알고리즘을 각 정점을
  출발점으로 하여 반복적으로 적용해서 구할 수도 있다 → O(|V|³)

▶

플로이드 알고리즘

→ 동적 프로그래밍 방법 적용

→: 정점 번호가 k 이하인 정점만을 경유하여 정점 i에서
  정점 j까지의 최단 경로 길이

→ 점화식:

→ O(|V|³)

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정답:2



정답:2



정답:2



4. 다음 그림은 정점 A로부터 시작하는 그래프의 탐색 과정에서 방문 정점과 그때 사용된 간선으로 구성된 나무이다. 이 때 사용한 탐색

방법에 대한 설명으로 올바른 것은? (단, 실선으로 연결된 아래 정점들은 실제로 방문되는 정점이고, 점선으로 연결된 아래 정점들은

방문시 사용되지 않았음을 나타낸다.) [2006학년도 기말시험]



1. 최근의 방문 정점 중 인접한 주변 정점을 먼저 탐색하는 방법이다.
2. 정점 A에서 시작하여 탐색한 정점의 한 방문순서는 A,B,E,C,F,G,D이다.
3. 탐색 방법은 큐를 이용하여 구현하면 된다.
4. 인접리스트로 표현한 경우 시간복잡도는 O(|V|lg|V|)이다.
1. 합-찾기의 찾기 연산, 즉 find(x)가 행하는 작업은? [2004학년도 기말시험]
   1. x의 값을 찾아낸다.
   2. x의 레코드 위치를 찾아낸다.
   3. 원소 x가 속한 나무의 뿌리를 찾아낸다.
   4. 원소 x가 속한 나무의 부모를 찾아낸다.

   정답:3

2. 다음 그래프에서 접합점과 다리를 모두 구하시오.

   

   정답 : 접합점 → A, C, J, 다리 → (A,B), (C,J)

   해설: 연결된 무방향 그래프에서 접합점이란 제거하게 되면 그래프의 연결이 끊어져서 그래프가 둘 이상의 부분으로 분할되는

   정점을 의미한다. 또한 다리는 그래프가 둘 이상의 부분으로 분할되어 그래프의 연결이 끊어지는 간선이다.

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정답:4

정답:1

정답:1

정답:1

정답:4

정답 : 시계 방향으로 꺾일 때 꼭지점

1) 점과 다각형의 상대 위치 검사

▶

점과 다각형이 주어졌을 때 그 점의 위치가 다각형의 내부인지
외부인지를 결정하는 문제

▶

검사 방법

→ 점에서 임의의 방향으로 그은 반직선이 다각형의 변과 교차하는
   점의 개수를 조사한다. 교점의 개수가 홀수이면 다각형 내부,
   짝수이면 다각형의 외부에 존재하는 것을 판단한다.

→ 검사선(반직선)이 꼭지점 또는 변을 통과하는 경우에는 검사선에
   닿기 직전의 꼭지점과 검사선을 벗어난 직후 처음 만나는 꼭지점이
   검사선을 기준으로 서로 같은 편에 있는 지 조사
   (같은 편 → 다각형의 어느 점도 지나지 않은 것으로 간주,
   다른 편 → 다각형의 한 변을 지난 것(교점이 하나 존재)으로 취급)

(2) 볼록 껍질 찾기

▶

볼록 껍질이란 점집합의 모든 점을 포함하는 최소 면적의 볼록
다각형

▶

볼록 껍질을 찾는 방법: 단순한 방법, 짐꾸리기 알고리즘,

그레이엄 알고리즘

▶

단순한 알고리즘

→ 점을 하나씩 추가해 나가면서 구하는 방법으로, k개의 점에 대한
   볼록 껍질을 구했고 k+1번째 점까지를 포함한 볼록 껍질을 구하는 경우
   새 점이 다각형 내부에 있는 지를 확인하고, 만약 다각형 밖의
   점이라면 해당 점까지 포함하도록 볼록 껍질을 확장해 나가는 방법,
   O(n²)

→ 항상 X좌표가 최소인 점을 선택하면 해당 점이 다각형 내부의 점인지를
   확인할 필요가 없다.

→ 새 점과 현 볼록 껍질의 점들 중에서 최소각의 점과 최대각의
   점을 구하고, 이 두 점 사이의 점들을 제거하고 이 두 점과
   새 점을 연결하여 새로운 볼록 껍질을 구한다.

(3) 짐꾸리기 알고리즘

▶

무한대에서부터 임의의 각도로 직선을 점집합쪽으로 접근시켜서
직선과 처음 만나는 점들로 볼록 껍질을 형성하는 방법, O(n²)

▶

방법

① Y좌표가 최소인 점을 최초의 꼭지점(기준점)으로 선택

② 기준점으로부터 아직 선택이 안 된 모든 점들에 대한 각도를 계산한다.

③ 최소각을 갖는 점을 다음의 볼록 껍질의 꼭지점(기준점)으로 선택한다.

④ 지금 선택한 꼭지점이 최초의 기준점이면 계산을 종료하고, 아니면
   그 점을 기준으로 단계②부터 반복

(4) 그레이엄 알고리즘

▶

주어진 점집합으로부터 우선 단순 폐쇄 경로를 구한 후 볼록 껍질의
꼭지점이 될 수 없는 것을 제거해 나가는 방법, O(nlogn)

▶

점 제거 방법

→ 볼록 다각형의 꼭지점을 어떤 기준점으로부터 반시계 방향으로
   따라가면 항상 반시계 방향으로 꺾인다.

→ 이와 같이 단순 폐쇄 경로를 따라가는 도중에 꺾은선ABC의 방향이
   시계 방향이면 점 B를 제거한다. 왜냐하면 점B는 그때까지 만들어진
   볼록 다각형의 내부에 존재하는 점이기 때문이다.

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정답:3

정답:2

정답:abs(Dy) / (abs(Dx)+abs(Dy))

• 실제 각도가 아닌 상대 각도를 계산하기 위해서는 θA < θB이면 tanθA= dy1/dx1 < tanθB= dy2/dx2가 되고, 이 식으로부터 점의 상대 각도를 구하는 식 T= dy/(dx+dy)를 유도할 수 있다. (교재 209쪽 참조)

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