이진 탐색 (Binary Search) 데이터가 정렬되어 있어야만 사용할 수 있으며, 찾으려는 데이터와 중간점 위치에 있는 데이터를 반복적으로 비교하며 원하는 데이터를 찾는 과정 Steps : 정렬된 10개의 데이터 중 값이 4인 원소 이진 탐색 시간 복잡도 - 시간 복잡도 : O(logN) - 한 번 확인할 때마다 확인하는 원소의 개수가 절반씩 줄어든다는 점 - 처리해야 할 데이터의 개수나 값이 1,000만 단위 이상으로 넘아가면 이진 탐색과 같이 O(logN)의 속도를 내는 알고리즘을 떠올려야 문제를 풀 수 있는 경우가 많다 - 데이터의 개수가 1,000만 개를 넘어가거나 탐색 범위 크기가 1,000억 이상이라면 이진 탐색 알고리즘을 의심해보자 Code with Python 1. 재귀 함수로 구현한 ..

정렬(Sorting) 이란? 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것 선택 정렬 (Selection Sort) 가장 작은 데이터를 선택하여 맨 앞 데이터와 바꾸고, 그 다음 작은 데이터를 선택하여 앞에서 두 번째 데이터와 바꾸는 것을 반복하여 수행하는 정렬 > Steps > Code with Python array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8] for i in range(len(array)): min_index = i for j in range(i + 1, len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_index = j array[i], array[min_index] = array[min_index], array[..

DFS, BFS를 설명하기 전에, 그래프 표현의 2가지 방식은 인접 행렬과 인접 리스트에 대해 알아봅니다! 인접 행렬 (Adjacency Matrix) - 2차원 배열에 각 노드가 연결된 형태를 기록 - 연결되지 않은 노드의 비용은 무한으로 작성한다 INF = int(1e9) graph = [ [0, 1, 1, 1], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0] ] 인접 리스트 (Adjacency List) - 모든 노드에 대해 연결된 노드에 대한 정보를 연결하여 저장 adj = [[] for _ in range(4)] adj[1].append(2) adj[1].append(3) adj[1].append(4) adj[3].append(3) adj[4].append(3) - 가..

스택 (Stack) - 선입후출(First-In Last-Out) 구조 또는 후입선출 구조 - 박스 쌓기에 비유할 수 있다 🔥 스택 with Python - 별도의 라이브러리 없이 기본 리스트에서 append(), pop() 메서드를 이용하여 사용 가능하다 stack = [] stack.append(5) stack.append(2) stack.append(3) stack.pop()# 3 stack.append(1) stack.append(4) stack.pop()# 4 print(stack[::-1]) # 최상단 원소부터 출력 # [1, 2, 5] 큐 (Queue) - 선입선출(First-In First-Out) 구조 - 대기 줄에 비유할 수 있는 '공정한' 자료구조라고 할 수 있다 🔥 큐 with Py..

리스트 컴프리헨션 (List Comprehension) 파이썬의 꽃이라고도 할 수 있죠! [대괄호] 안에 for문과 if문을 넣어 간단하게 리스트를 생성하는 방법을 말한다 2차원 배열을 생성할 때도 편리하고, 여러 줄로 작성할 코드를 한 줄로 줄여준다 예시 😢 리스트 컴프리헨션 없이 '20 이하 2의 배수 리스트' 생성하기 list_a = [] for i in range(1, 20): if i % 2 == 0: list_a.append(i) print(list_a) # [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18] 😆 리스트 컴프리헨션으로 '20 이하 2의 배수 리스트' 생성하기 list_a = [i for i in range(1, 20) if i % 2 == 0] print(list_a) ..

구현 문제 : 문제 해결 분야에서 구현 문제는 '풀이를 떠올리기 쉽지만 소스로 작성하기는 어려운 문제'를 말한다! 예) 코드가 지나치게 길어지는 문제, 특정 소수점까지 출력하는 문제, 문자열을 문자 단위로 끊어서 리스트에 넣는(파싱하는) 문제 등 - 사소한 조건 설정이 많을 수록 구현하기 어렵다 - 이 책에서는 완전 탐색, 시뮬레이션을 모두 구현 유형으로 묶어서 다룬다 * 완전 탐색 : 모든 경우의 수를 다 계산하는 방법 * 시뮬레이션 : 문제에서 제시한 알고리즘을 한 단계식 차례로 직접 수행하는 방법 파이썬에서의 구현 > 자료형 - 파이썬에서는 프로그래머가 직접 자료형을 지정할 필요가 없다 - 매우 큰 수의 연산도 기본적으로 지원한다 - 실수형 변수는 유효숫자에 따라 원하는 값이 나오지 않을 수 있다 ..

Greedy Algorithm (그리디 알고리즘) : 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법 그리디 알고리즘의 특징 - 그리디 알고리즘 유형 문제는 매우 다양하기 때문에 많은 유형을 풀어봐야 한다! - 현재 상황에서 가장 좋은 것만 선택해도 문제가 해결되는지 파악한 후, 적용한다 - 보통 코딩 테스트에서 문제를 풀기 위한 최소 아이디어를 떠올릴 능력을 요구하는 문제이다 * 기준에 따라 좋은 것을 선택하므로 문제에서 '가장 큰 순서대로' 같은 기준을 알게 모르게 제시한다 * 자주 정렬 알고리즘(기준을 만족시킬 수 있음)과 짝을 이뤄 출제 그리디 알고리즘의 정당성 - 정확한 답을 구할 수 있다는 보장이 있을 때, 매우 효과적이고 직관적인 알고리즘이다 - 그 해법이 정당한지 검토할 수 있어야 한다 간..

이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 교보문고 취업과 이직을 결정하는 알고리즘 인터뷰 완벽 가이드 | 이런 독자에게 권합니다.■ IT 직군의 취업 준비생 / 예비 개발자■ 이직을 준비하는 개발자■ 알고리즘 대회를 준비하는 학생[특징]코딩 www.kyobobook.co.kr 코딩테스트를 준비하면서 이 책에서 공부한 내용과 공부하면서 궁금했던 내용들을 블로그에 정리할 예정입니다! 😎

0. 준비물 - Java 11 설치 : 다른 최신 버전을 사용해도 좋지만 이 과정에서 오류가 발생하지 않으려면 ver.11 추천 - IDE : 이클립스 또는 IntelliJ (저는 인텔리제이 사용합니다!) 1. 스트링 부트 스타터 사이트에서 스프링 프로젝트 생성 - 스프링의 기초부터 만들 필요 없이, 스프링 부트 기반으로 스프링 프로젝트를 생성할 수 있다 https://start.spring.io/ 자세히 살펴보자! 1.1 Maven / Gradle Project 라이브러리를 가져오고 빌드하는 것까지 관리하는 툴 : Maven, Gradle 과거에는 Maven을 많이 사용했지만, 현재는 대부분 Gradle로 넘어왔다! 1.2 Language 사용할 언어 선택 : Java 1.3 Spring Boot 스프..

> 스프링 프레임워크 (Spring Framework) 스프링(Spring) 이란? 자바 엔터프라이즈 개발을 편하게 해주는 오픈 소스 경량급 애플리케이션 프레임워크 - 동적인 웹 사이트를 개발하기 위한 여러 가지 서비스를 제공 - 전자정부 표준 프레임워크의 기반 기술로서 쓰이고 있다 스프링의 특징 ˙ 경량 컨테이너로서 자바 객체를 직접 관리한다 ˙ POJO(Plain Old Java Object) 방식의 프레임워크 - POJO : 단순하고 가벼운 자바 객체(우리가 자바에서 개발하는 지극히 평범한 객체) ˙ IoC(Inversion of Control; 제어 반전) 지원 - 필요에 따라 컨트롤의 제어권을 사용자가 갖지 않고 스프링에서 사용자의 코드를 호출 ˙ DI(Dependency injection; 의..