데이터 과학 프로그래밍 - 5월16일

Overview

Teaching: 180 min
Exercises: 0 min

Questions

• CLI와 GUI 데이터 과학은 어떻게 다른가

• R로 데이터 의존적인 선택을 강제하는 방법은 무엇인가?

• R로 어떻게 하면 연산작업을 반복할 수 있을까?

• 재귀(recusion)란 무엇일까?

Objectives

• if 와 else 를 갖는 조건문을 작성한다.

• for 루프를 이해하고 작성한다.

• 재귀(recusion)를 활용하여 코드를 간결히 한다.

소프트웨어 카펜트리 - 제어(Control flow)

재현가능한 과학적 분석을 위한 R - “제어 흐름”

R 재귀 함수 ¹

계승(factorial)

계승을 산술적으로 표현하면 다음과 같다.

$5! = 1 \times 2 \times 3 \times 4 \times 5 = 120$

이를 대수적으로 표현하면 다음과 같이 표현할 수 있다.

$n! = n \times (n-1)!$

factorial <- function(n) {
  if(n==0) {
    return(1)
  } else {
    return(n * factorial(n-1))
  }
}

factorial(5)

[1] 120

퀵정렬 (quick sort) ²

재귀는 때때로 이해하기 어려운 것으로 기술된다. 이 말을 믿지 마세요. 루프를 이해하면, 재귀도 이해할 수 있다.

재귀는 본인과 유사한 방식으로 항목을 반복 수행하는 과정(process)이다. 컴퓨터 프로그램에 대해서, 루프처럼 반복되는 명령어를 의미한다. 그리고, 루프에서처럼, 영원히 꼼짝 못하게 되고 싶지는 않을 것이다.

# Author:  Jason A. French

quick_sort <- function(vect) {
  # Args:
  #  vect: Numeric Vector
  
  # Stop if vector has length of 1
  if (length(vect) <= 1) {
      return(vect)
  }
  # Pick a random element from the vector
  random_index <- sample(1:length(vect), 1)
  element      <- vect[random_index]
  partition    <- vect[-random_index]
  # Reorder vector so that integers less than element
  # come before, and all integers greater come after.
  v1 <- partition[partition < element]
  v2 <- partition[partition >= element]
  # Recursively apply steps to smaller vectors.
  v1 <- quick_sort(v1)
  v2 <- quick_sort(v2)
  # cat("element:", element, "v1:", v1, "v2:", v2, "\n")
  return(c(v1, element, v2))
}

unsorted_vec <- c(4, 65, 2, -31, 0, 99, 83, 782, 1)
quick_sort(unsorted_vec)

[1] -31   0   1   2   4  65  83  99 782

Wikipedia, “Sorting quicksort anim.gif”

Key Points

• if 와 else 를 사용하여 선택을 한다.

• for 루프를 사용하여 연산작업을 반복한다.

• 문제를 나누어서 정복하는 재귀(recusion) 기법을 이해한다.