알고리즘의 정석
1.알고리즘이란?
코드잇의 알고리즘의 정석 수업을 수강하고 정리한 글입니다.
2.하나의 문제, 여러가지 알고리즘 -1 (탐색)
우선 하나의 문제에 대해 여러가지 해결방법을 찾아보자. 그리고 어떤 방법이 좋을지 분석하는 것이 알고리즘 공부이다.
3.하나의 문제, 여러가지 알고리즘 -2 (정렬)
코드잇의 알고리즘의 정석 수업을 수강하고 정리한 글입니다. 정확하지 않거나 빠트린 내용이 있을 수 있기 때문에 강의를 수강하시길 권장합니다.정렬(Sorting) : 리스트의 원소들을 특정 순서로 정리하는 것정렬을 배우면서 문제 해결의 기초를 다질 수 있다.모든 개발자가
4.알고리즘 평가법
효율적인 알고리즘을 사용하려면 알고리즘을 평가하는 법을 알아야 한다. 우리는 어떻게 효율적으로 알고리즘을 평가할 수 있을까? 그리고 여기에 얼마나 시간을 써야할까? 코드잇 수업을 듣고 정리해보았다.
5.재귀 함수
문제를 재귀적으로 접근하는 방법은? base case, recursion case로 나누어서 생각해보는 법을 정리해보고 계속해서 연습해보자.
6.재귀 함수 연습 - 1
재귀의 두가지 개념인 base case, recursive case의 정의를 활용해서 재귀 함수를 연습해 본다.
7.재귀 함수 연습 - 2
재귀의 두가지 개념인 base case, recursive case의 정의를 활용해서 재귀 함수를 연습해 본다.
8.[알고리즘 패러다임] Brute Force
우리는 여러 알고리즘 패러다임으로 같은 문제를 접근할 수도 있다. 다양한 알고리즘 패러다임을 익혀보자. 자연스럽게 효율적으로 문제를 풀어나갈 수 있다. 먼저 Brute Force에 대해서 알아보자.
9.[알고리즘 패러다임] 분할 정복(Divide and Conquer)
복잡한 문제를 해결하려면 어떻게 해야할까? 원래의 문제를 부분문제로 나누고, 각자의 솔루션을 이용해 원래의 문제를 해결할 수도 있다.
10.[알고리즘 패러다임] 다이나믹 프로그래밍 (Dynamic Programming) - 1
알고리즘 패러다임중 다이나믹 프로그래밍에 대해 알아본다. 다이나믹 프로그래밍으로 어떤 문제를 해결할 수 있을까?
11.[알고리즘 패러다임] 다이나믹 프로그래밍 (Dynamic Programming) - 2
이전 포스트에서는 다이나믹 프로그래밍과 기법을 알아보았다. 이번 포스트에서는 각 기법의 장단점을 비교해보고 좀더 심도있는 문제를 풀며 정리해보자.
12.[알고리즘 패러다임] 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm) - 1
그리디 알고리즘의 개념과 장단점을 살펴본다.
13.[알고리즘 패러다임] 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm) - 2
여러 문제를 그리디 알고리즘으로 풀어본다.