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이번에는 코딩 테스트에서 자주 등장하는 유형인 "분할 정복(Divide and Conquer)"에 대해 알아보려고 합니다. 분할 정복의 개념 분할 정복은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법입니다. 주어진 문제를 해결하기 위해서는 세 가지 단계로 나눌 수 있습니다. 분할(Divide): 주어진 문제를 작은 부분 문제로 분할합니다. 정복(Conquer): 각각의 작은 부분 문제를 재귀적으로 해결합니다. 통합(Combine): 작은 부분 문제들의 결과를 결합하여 원래의 큰 문제에 대한 최종 해답을 얻습니다. 이러한 단계들을 반복하여 원래의 큰 문제를 점차적으로 해결해 나갑니다. 코딩 테스트에서의 분할 정복 문제 접근 방법 기저 조건(Base Case) 설정: 재귀적인 호출을 멈추기 위한 기저 조..

이번에는 자주 사용되지는 않지만, 알아두면 좋을 법한 유형 중 하나인 분리 집합(Disjoint Set)에 대해 이야기해보려고 해요.분리 집합은 원소들을 서로 중복되지 않게 여러 개의 집합으로 나누고, 각각의 집합들에 대해 합집합(union)과 찾는(find) 연산을 수행하는 자료구조입니다.이 글에서는 분리 집합의 개념과 코딩 테스트에서 분리 집합 문제를 접하게 되었을 때, 어떻게 접근해야 하는지에 대해 간단히 알아보도록 하죠. ✨ 분리 집합의 개념분리 집합은 서로 중복되지 않는 부분 집합들로 나누어진 원소들의 데이터 구조입니다. 각각의 부분 집합은 대표 원소를 가지며, 같은 부분 집합에 속한 원소들은 같은 대표 원소를 공유해요. (당연한 얘기죠.)예를 들어서 {1, 2, 3}과 {4, 5}라는 두 개의..

이번에는 코딩 테스트에서 알면 유용한 유형 중 하나인 백트래킹에 대해 이야기해보려고 합니다. 백트래킹은 문제의 해를 찾는 과정에서 가능한 모든 후보들을 탐색하면서 해를 찾아가는 알고리즘 기법입니다. 이 글에서는 백트래킹의 개념과 코딩 테스트에서 백트래킹 문제를 접했을 때 어떻게 접근해야 하는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 백트래킹의 개념 백트래킹은 "역추적"이라는 뜻을 가지고 있으며, 주어진 문제의 조건을 만족하는 해를 찾기 위해 탐색하다가 조건을 만족하지 않으면 되돌아가서 다른 경우를 탐색하는 방법입니다. 이러한 방식으로 가능한 모든 경우를 조사함으로써 최적의 해를 찾아낼 수 있습니다. 백트래킹은 대부분 재귀 함수로 구현되며, 일반적으로 다음과 같은 단계로 진행됩니다. 문제의 조건과 제약 사항을 정의..

이번에는 코딩 테스트에서 종종 유용하게 사용되는 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘에 대해 이야기하려고 합니다. 다익스트라 알고리즘은 최단 경로 문제를 해결하는 데 사용되며, 가중치가 있는 그래프에서 시작 정점으로부터 모든 정점까지의 최단 경로를 찾아줍니다. 다익스트라 알고리즘이란? 다익스트라 알고리즘은 하나의 시작 정점에서 모든 정점까지의 최단 거리를 구하는 그리디한 방법입니다. 이를 위해 우선순위 큐(힙)을 활용하여 현재까지의 최단 거리 정보를 업데이트합니다. 다익스트라 알고리즘의 접근 방법은 다음과 같습니다. 시작 정점을 선택하고 해당 정점까지의 거리를 0으로 초기화합니다. 나머지 정점들까지의 거리를 무한대로 초기화합니다. 현재 선택된 정점과 연결된 모든 인접한 정점들에 대해 최소 거리 갱신을 시..

비트마스크(Bitmask)란? 비트마스크는 컴퓨터 메모리의 이진수 표현을 활용하여 집합을 나타내는 방식입니다. 각 원소를 이진수의 한 자리로 대응시켜 해당 원소의 포함 여부를 나타냅니다. 따라서, 집합 연산을 비트 연산으로 처리할 수 있어 간결하고 빠른 알고리즘 구현이 가능합니다. 비트마스크를 사용하기 위해 알아야 할 주요 개념은 다음과 같습니다. 이진수 표현: 숫자를 이진수로 변환하여 각 자릿수가 원소에 대응되도록 합니다. AND(&), OR(|), XOR(^): 비트 연산자들을 활용하여 집합 연산(교집합, 합집합, 차집합 등)을 수행합니다. 시프트(Shift): 왼쪽 시프트() 연산자를 사용하여 비트를 이동시킵니다. 부분집합 생성: 모든 부분집합을 생성하거나, 주어진 조건에 맞는 부분집합만 생성할 수..

이번에는 코딩 테스트에서 반드시 알아야 하는 주제 중 하나인 깊이 우선 탐색(DFS, Depth-First Search)에 대해 이야기하려고 합니다. DFS는 그래프 탐색 방법 중 하나로, 시작 노드에서부터 가능한 한 깊숙히 들어가며 그래프를 탐색하는 방식입니다. DFS(Depth-First Search)란? DFS는 그래프 탐색 알고리즘 중 하나로, 깊이를 우선으로 탐색하는 방식입니다. 시작 노드에서부터 한 경로를 따라 더 이상 갈 수 없을 때까지 탐색하고, 다시 돌아와서 다른 경로를 탐색합니다. 이 과정은 스택(Stack) 또는 재귀 함수를 통해 구현할 수 있습니다. DFS에서 사용되는 주요 개념은 다음과 같습니다. 스택(Stack): DFS는 스택 자료구조를 활용하여 현재 위치에서 갈 수 있는 경로..

조합론(Combinatorics)이란? 조합론은 원소들의 집합에서 부분집합을 선택하거나 원소들을 순서에 따라 배열하는 등의 연산을 다루는 수학 분야입니다. 이를 통해 가능한 경우의 수, 순열, 조합 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 조합론에서 자주 사용되는 개념들은 다음과 같습니다. 팩토리얼(Factorial): 양의 정수 n에 대해서 n!은 1부터 n까지 모든 양의 정수를 곱한 값입니다. 순열(Permutation): 서로 다른 n개 중에서 r개를 선택하여 나열하는 경우의 수를 계산합니다. (순서가 중요) 조합(Combination): 서로 다른 n개 중에서 r개를 선택하는 경우의 수를 계산합니다. (순서가 중요하지 않음) 이항 계수(Binomial Coefficient): 주어진 크기 n과 k에..

오늘은 코딩 테스트에서 알고 가면 좋은 유형인 'Prefix Sum(누적 합)'에 대해 이야기해보려고 합니다. 누적 합(Prefix Sum)이란? 누적 합은 배열의 원소들을 순차적으로 더한 값을 저장하는 배열로, 각 원소는 이전 원소까지의 모든 원소의 합을 나타냅니다. 이를 통해 구간합, 구간 평균 등 다양한 연산을 빠르게 수행할 수 있습니다. 누적 합 문제 접근 방법 코딩 테스트에서는 누적 합 개념이 종종 활용됩니다. 예를 들어, 주어진 리스트에서 연속된 부분 리스트 중 최대 / 최소 / 평균 값을 찾기 주어진 리스트에서 특정 값보다 크거나 작은 부분 리스트 개수 세기 등 위와 같은 문제들은 일반적으로 반복문으로 해결할 경우 시간 복잡도가 O(N^2)이 됩니다. 하지만, 누적 합을 활용하면 시간 복잡도..