알고리즘/자료구조 <면접>

크기를 지정하고 해당 크기만큼의 연속된 메모리 공간을 할당받는 작업을 수행하는 자료형을 말합니다.장점메모리에 연속적으로 할당되어 있어 어느 위치에서나 O(1)에 조회가 가능(검색 성능 우수)인덱스를 이용하여 무작위 접근 가능(순차 접근을 하지 않아도 됨)순차 접근을 하

최솟값 또는 최댓값을 빠르게 찾아내기 위해 완전이진트리 형태로 만들어진 자료구조입니다.마지막 노드를 제외한 모든 노드가 채워져있으면서 리프 노드가 왼쪽부터 채워진 노드를 말합니다. 여기서 추가로 리프 노드 외 모든 노드가 2개의 자식 노드를 갖게 되면 포화 이진 트리(

문제를 각각의 작은 문제로 나누어 해결한 결과를 저장해뒀다가 나중에 큰 문제의 결과와 합하여 풀이하는 알고리즘입니다. 풀이 방법에는 상향식 타뷸레이션과 하향식 메모이제이션이 있습니다. 타뷸레이션은 작은 문제의 정답을 이용하여 큰 문제를 해결하는 식이고, 메모이제이션은

자연수 a,b에 대해서 a와 b를 나눈 나머지를 r이라 한다면, a,b의 최대 공약수와 b,r의 최대 공약수는 같다.최대 공약수(GCD) 찾기 192와 72의 최대 공약수를 찾는 경우 192/72는 약분하면 8/3이 됨 192 % 72 = 4872 % 48 = 2448

특정 자연수 범위에서 소수 숫자를 판별하기 위한 대표적인 알고리즘2부터 N까지 모든 자연수를 나열N이하 범위에서 2부터 자기 자신을 제외한 배수들을 제거위 과정은 N의 제곱근까지 반복반복 과정이 끝난 후 남은 수들이 소수ref : https&#x3A;//velog.io

일반적인 방법개선된 알고리즘한 개의 약수를 찾는 순간, 반대편 약수의 존재도 보장된 것이므로 체킹 횟수를 대폭 줄일 수 있다.

원하는 값을 찾지 못했을 때 -1을 반환하는 이진 탐색과 달리 원하는 값을 초과하는 첫 번째 위치, 원하는 값 이상의 첫 번째 위치를 반환한다.이렇게 -1이 아닌 어떻게든 적절한 위치를 찾아낸다는 특성 덕분에 주로 특정 값을 배열의 어느 위치에 넣어야 되는지를 탐색할

압축 단위마다 문자의 출현 빈도를 조사하여 빈도가 높은 순서대로 비트 수가 적은 부호를 부여함으로써 데이터를 압축하는 방식간단히 말해서 많이 사용된 문자는 더 적은 비트로 나타내고 적게 사용된 문자는 더 많은 비트를 사용하여 효율적으로 문자열을 나타내는 방식문자 압축

하나의 리스트를 피벗(pivot)을 기준으로 하나는 pivot보다 작은 값들의 부분리스트, 하나는 pivot보다 큰 값들의 부분리스트로 정렬한 뒤, 각 부분리스트에 대해 위 방식대로 재귀적으로 수행하여 정렬하는 방법분할 정복(Divide and Conqure)퀵 정렬은

카운팅 정렬은 수 많은 정렬 알고리즘 중 시간복잡도가 O(n)으로 엄청난 성능을 보여주는 알고리즘이다.