깊이 우선 탐색(DFS) 구현 방법
DFS 알고리즘의 기본 원리와 파이썬을 이용한 구현 방법
DFS 알고리즘의 기본 원리와 파이썬을 이용한 구현 방법
DFS는 그래프 또는 트리에서 한 노드에서 시작하여 각 분기를 가능한 한 깊게 탐색하는 알고리즘입니다.
BFS 알고리즘의 기본 원리와 파이썬을 이용한 구현 방법
BFS는 그래프 또는 트리에서 한 노드에서 시작하여 각 레벨별로 인접한 노드를 탐색하는 알고리즘입니다.
동적 계획법의 기본 원리와 \(O(n)\) 복잡도를 이해하고 효율적으로 문제를 해결하는 방법
동적 계획법, 분할 정복의 개념과 특징
목표값을 만드는 두 수의 인덱스를 찾는 3가지 방법
알고리즘의 중요성과 파이썬을 사용한 예시 코드
버블 정렬 개념과 시간 복잡도
버블 정렬은 인접한 요소를 비교하고 교환하여 배열을 정렬하는 간단하면서도 직관적인 알고리즘입니다.
병합 정렬을 코드로 구현하는 방법과 정렬 알고리즘의 시간 복잡도
병합 정렬은 분할 정복 알고리즘을 사용하여 배열을 효율적으로 정렬하는 방 법입니다.
삽입 정렬의 원리와 시간 복잡도
삽입 정렬은 각 요소를 적절한 위치에 삽입하여 배열을 점진적으로 정렬하는 방법입니다.
선택 정렬의 원리와 시간 복잡도
선택 정렬은 배열의 각 위치에 맞는 최소값을 찾아 순서대로 정렬하는 간결하고 이해하기 쉬운 정렬 방식입니다.
주어진 정수 범위 내의 소수를 찾는 2가지 방법
순차 탐색은 배열이나 리스트에서 원하는 값을 찾기 위해 처음부터 끝까지 차례대로 검사하는 기본적인 검색 알고리즘입니다.
알고리즘 복잡도의 개념과 시간 복잡도 및 공간 복잡도
알고리즘 복 잡도 정의와 시간 복잡도, 공간 복잡도 평가 방법
파이썬 코드로 알아보는 시간, 공간 복잡도의 개념
이진 탐색 원리와 시간 복잡도
이진 탐색은 정렬된 배열에서 중간 값을 기준으로 절반씩 줄여가며 원하는 값을 찾는 효율적인 검색 방법입니다.
알고리즘을 효과적으로 작성하고 분석하기 위한 팁과 파이썬 예시 코드
피보나치 수열 파이썬 코드 예시와 시간 복잡도 분석
재귀 함수의 개념과 장단점, 주의점
한 번의 거래로 얻을 수 있는 최대 이익을 계산하는 함수 작성
연결 리스트에서 특정 데이터의 존재 여부를 확인하는 함수를 작성해 보세요.
스택으로 문자열을 역순으로 출력하는 방법
스택을 사용하여 주어진 목표값보다 큰 합을 가진 정수 리스트를 반환하는 함수를 작성합니다.
그래프 탐색 알고리즘을 사용하여 주어진 비행 티켓들로 가능한 여행 경로를 찾는 함수를 작성해 보세요.
큐(Queue) 자료 구조를 활용하여 정수들의 평균값을 계산하는 함수 작성하기
해시 테이블을 활용하여 문자열 배열에서 중복되지 않는 첫 번째 문자를 찾는 함수를 작성해 보세요.
탐욕 알고리즘을 이용해 체육복 문제를 해결하는 함수를 작성해 보세요.
이진 탐색 트리를 이용해 최소 홀수값을 구하는 함수 작성하기
섭씨(C)와 화씨(F) 온도를 변환하는 함수 작성하기
퀵 정렬의 기본 원리와 시간 복잡도
퀵 정렬은 피벗을 사용하여 배열을 분할하고 정렬하는 빠른 정렬 알고리즘입니다.
탐욕 알고리즘의 기본 원리와 파이썬 구현 방법
탐욕 알고리즘은 최적의 해를 찾기 위해 각 단계에서 최선의 선택을 하는 알고리즘입니다.
파이썬
데이터 구조와 알고리즘의 개념과 활용 예시