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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..

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..

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..

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..

오늘은 코딩 테스트에서 꼭 알아야 하는 유형 중 하나인 'Graphs'에 대해 이야기해보려 합니다. 그래프 이론은 수학적 구조를 모델링하고 분석하는 데 널리 사용되는 도구로, 그래프 자체는 객체들 간의 쌍을 연결하는 선으로 구성된 추상 네트워크를 나타냅니다. 그래프란? 그래프는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 이루어진 자료구조입니다. 간선은 두 정점을 연결하며, 방향이 있는 경우와 없는 경우가 있습니다. 방향이 있는 그래프를 '방향 그래프(Directed Graph)', 방향이 없는 그래프를 '무방향 그래프(Undirected Graph)'라고 합니다. 그 외에도 가중치가 있는 그래프(Weighted Graph), 순환하는 경로가 없는 트리(Tree), 모든 정점들이 서로 연결된 완전 그래프(C..

이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Dynamic Programming(다이나믹 프로그래밍)'에 대해 알아보겠습니다. 다이나믹 프로그래밍은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법으로, 중복되는 계산을 피하면서 효율적으로 문제를 해결합니다. 다이나믹 프로그래밍은 많은 종류의 문제에서 사용되며, 최적화와 관련된 문제에 자주 활용됩니다. Dynamic Programming이란?다이나믹 프로그래밍은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법입니다. 작은 부분 문제의 결과를 저장하고 활용하여 전체 문제의 해답을 도출합니다. 이 때, 중복되는 부분 문제가 있을 경우 해당 결과를 메모리에 저장하여 중복 계산을 피할 수 있습니다.다이나믹 프로그래밍은 최적 부분 구조(Optimal Substruc..

이번에는 코딩 테스트에서 중요한 유형인 'Implementation(구현)'에 대해 알아보겠습니다. 구현은 주어진 문제를 코드로 구체적으로 작성하는 과정을 의미하며, 프로그래밍 언어의 문법과 라이브러리를 활용하여 문제를 해결하는 방법입니다. 구현은 코딩 테스트에서 자주 출제되는 유형 중 하나이며, 정확하고 효율적인 코드 작성 능력을 요구합니다. 구현 문제 접근법 구현은 주어진 문제의 요구사항을 코드로 변환하는 과정입니다. 이 단계에서는 문제의 조건과 제약사항을 잘 이해하고, 프로그래밍 언어와 라이브러리를 활용하여 알고리즘을 작성합니다. 주어진 입력에 따라 출력을 생성하는 것뿐만 아니라, 다양한 연산과 조작도 포함될 수 있습니다. 문제 이해와 제약 사항 파악: 주어진 문제를 정확하게 이해하고, 입력 조건과..

오늘은 코딩 테스트에서 꼭 알아야 하는 유형 중 하나인 'Math'에 대해 이야기해보려 합니다. 수학은 다양한 문제 해결과정에서 필요한 개념과 연산을 제공하며, 코딩 테스트에서도 자주 출제되는 유형 중 하나입니다. 수학적인 사고력과 논리적인 접근이 요구되며, 정확하고 효율적인 코드 작성 능력을 요구합니다. 코딩 테스트에서의 수학 문제 접근법 수학은 숫자, 연산, 패턴 등을 다루는 학문으로, 다양한 분야와 응용 범위를 가지고 있습니다. 코딩 테스트에서 자주 사용되는 수학적 개념들은 아래와 같습니다. 기본 연산: 사칙연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈) 및 거듭제곱 등의 기본 연산을 이해하고 활용할 수 있어야 합니다. 최대 공약수와 최소 공배수: 주어진 숫자들의 최대 공약수(GCD)와 최소 공배수(LCM)를 ..