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이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Trees(트리)'에 대해 알아보겠습니다. 트리는 계층적인 구조를 가지며, 여러 개의 노드가 연결된 자료 구조입니다. 이번 글에서는 트리의 개념과 코딩 테스트에서 트리 문제를 접했을 때 어떻게 접근해야 하는지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 트리의 개념 트리는 그래프 이론의 일부로, 계층적인 구조를 가진 비선형 자료 구조입니다. 그래프와 마찬가지로 노드(Node)와 간선(Edge)으로 이루어져 있지만, 다음과 같은 조건을 만족합니다. 사이클이 없다: 임의의 두 노드 사이를 연결하는 경로는 유일합니다. 연결되어 있다: 임의의 두 노드 사이를 연결하는 경로가 항상 존재합니다. 계층적 관계: 하나의 노드(루트)를 기준으로 다른 모든 노드들은 부모-자식 관계로 연결됩니다...
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이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Number Theory(정수론)'에 대해 알아보겠습니다. 정수론은 정수와 그 연산에 대한 학문으로, 수학적인 개념과 원리를 활용하여 문제를 해결하는 방법입니다. 코딩 테스트에서도 자주 출제되는 유형 중 하나이며, 수학적 사고력과 논리적 접근이 요구됩니다. 정수론의 개념 정수론은 다양한 개념과 성질을 포함하고 있으며, 주요한 개념들을 소개하겠습니다. 소수(Prime Number): 1과 자기 자신으로만 나누어지는 양의 정수입니다. 소수 판별, 소인수분해 등의 문제에서 활용됩니다. 최대공약수(GCD): 두 수의 공통된 약수 중 가장 큰 수를 의미합니다. 유클리드 호제법을 사용하여 계산할 수 있습니다. 최소공배수(LCM): 두 수의 공통된 배수 중 가장 작은 수를 의..
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이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Geometry(기하학)'에 대해 알아보겠습니다. 기하학은 공간의 형태와 크기, 상대적인 위치 등을 다루는 수학의 한 분야입니다. 기하학적 문제는 프로그래밍에서 다양한 분야에 활용되며, 복잡한 데이터를 다루고 분석하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 기하학의 개념 기하학은 점, 선, 면 등의 도형과 그들 사이의 관계를 연구하는 수학 분야입니다. 프로그래밍에서 기하학적 문제는 주어진 조건과 요구사항을 이해하여 도형을 표현하고 연산하는 것을 요구합니다. 예를 들어 점과 선분의 거리 계산, 세 점이 이루는 각도 구하기, 두 직선이 교차하는지 판별하기 등이 있습니다. 기하학 문제 접근법 좌표 기반 접근: 평면 상에서 좌표를 사용하여 문제를 해결하는 경우가 많습니다. 좌표계..
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오늘은 코딩 테스트에서 중요한 유형 중 하나인 'Sorting(정렬)'에 대해 이야기해보려 합니다. 정렬 알고리즘은 주어진 데이터를 일정한 순서대로 배열하는 알고리즘입니다. 정렬이란? 정렬은 데이터를 일정한 순서로 재배치하는 작업을 의미합니다. 주어진 데이터를 크기, 알파벳 순서 등의 기준에 따라 오름차순(ascending order)이나 내림차순(descending order)으로 정리할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 정렬 알고리즘과 관련된 개념들을 소개하겠습니다. 버블 정렬(Bubble Sort): 인접한 두 원소를 비교하여 필요에 따라 위치를 교환하는 방식으로 동작합니다. 반복적인 비교와 교환을 통해 가장 큰 원소가 마지막으로 이동하게 됩니다. 선택 정렬(Selection Sort): ..
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이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Graph Traversal(그래프 탐색)'에 대해 알아보겠습니다. 그래프 탐색은 그래프의 모든 노드를 방문하는 과정을 의미합니다. 그래프는 여러 개의 노드(Node)와 간선(Edge)으로 구성되어 있으며, 실제로 많은 문제들이 그래프 형태로 모델링됩니다. 그래프 탐색의 개념 그래프는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 이루어진 자료 구조로, 다양한 현실 세계의 문제를 모델링하기 위해 사용됩니다. 그래프 탐색은 주어진 그래프에서 모든 정점을 방문하거나 특정한 조건을 만족하는 정점을 찾기 위해 사용됩니다. 주요한 그래프 탐색 알고리즘과 관련된 개념들을 소개하겠습니다. 깊이 우선 탐색(Depth-First Search, DFS): 한 정점에서 시작하여 다음 분기..
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이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Brute Forcing(브루트포스)'에 대해 알아보겠습니다. 브루트포스는 가능한 모든 경우의 수를 탐색하여 정답을 찾는 방법입니다. 즉, 모든 가능성을 일일이 시도해보는 방식으로 문제를 해결합니다. 브루트포스 알고리즘의 개념 브루트포스 알고리즘은 가능한 모든 경우의 수를 직접 확인하며 최적의 해를 찾아내는 방식입니다. 이는 다른 방식으로 최적해를 찾기 어려운 경우에 효과적인 방법일 수 있으나, 경우의 수가 많은 경우에는 시간이 매우 오래 걸릴 수 있습니다. 브루트포스 문제 접근법 문제 이해와 제약 사항 파악: 주어진 문제를 정확하게 이해하고, 입력 크기와 제약 사항을 파악해야 합니다. 가능한 모든 조합 생성: 주어진 입력 범위 내에서 가능한 모든 조합을 생성합니..
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이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Greedy(그리디)'에 대해 알아보겠습니다. 그리디 알고리즘은 각 단계에서 가장 최적인 선택을 하는 방식으로 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 현재 상황에서 가장 이익이 되는 선택을 하여 전체적인 결과를 도출합니다. 그리디 알고리즘의 개념 그리디 알고리즘은 각 단계에서 가장 최적인 선택을 하는 방식으로 문제를 해결합니다. 매 순간 최적인 선택을 한다고 해서 전체적으로도 최적해를 구할 수 있는 것은 아니지만, 많은 경우에 그리디 접근법이 최적해에 근사한 결과를 제공합니다. 일반적으로 그리디 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 탐욕적 선택: 각 단계에서 가장 좋아 보이는 선택을 합니다. 지역 최적해: 각 단계의 선택이 지역적으로는 최선이지만, 전체적인 관..
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이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'String(문자열)'에 대해 알아보겠습니다. 문자열은 프로그래밍에서 매우 중요한 데이터 타입으로, 문자들의 시퀀스로 구성됩니다. 문자열은 다양한 문제 유형에서 활용되며, 문자열 조작과 관련된 알고리즘을 효율적으로 구현하는 것이 중요합니다. 코딩 테스트에서의 문자열 문제 접근법 문제 이해와 제약 사항 파악: 주어진 문제를 정확하게 이해하고, 입력 조건과 제약 사항을 파악해야 합니다. 문자열 조작과 분리: 주어진 문자열을 조작하거나 필요한 부분으로 분리하여 처리할 수 있습니다. 패턴 매칭과 검색: 원하는 패턴이나 부분 문자열을 찾기 위해 패턴 매칭 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 정렬과 비교: 정렬된 순서로 문자열을 처리하거나 비교하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니..
