패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여 후기 과정명: 알고리즘/ 기술면접 완전 정복 올인원 패키지 솔직하게 처음에 패스트캠퍼스 환급 챌린지를 시작하기 전에 주변에서 안좋은 얘기가 많았습니다. 교육을 들으면서 어떻게 매일 강의를 들으면서 티스토리에 후기까지 남길 것이냐는 분명 잘안될것이라는 반응들이 상당했습니다. 저도 걱정했고 불안했지만 코딩테스트 문제를 풀고 싶다는 동기부여가 더 컸기 때문에 해당 강의를 신청하고 환급 챌린지도 신청했습니다. 결과적으로 매일매일 데일리 미션도 달성했고 vscode와 jupyter python이라는 editor를 통해 직접 문제를 풀어보며 강의를 열심히 들었기 때문에 유익한 강의라고 생각합니다. 처음 강의를 신청하게 된 이유 1. 자료구조에 대한 공부를 하지 못해서 기초부터 차근차근..

대표적인 데이터 구조8: 힙 1. 힙이란 -데이터에서 최대값과 최소값을 빠르게 찾기 위해 고안된 완전 이진 트리 1.1 완전 이진 트리 - 노드를 삽입할 때 최하단 왼쪽 노드부터 차례대로 삽입하는 트리 - 힙을 사용하는 이유 배열에 데이터를 넣고 최대값과 최소값을 찾으려면 O(n)이 걸림 이에 반해 힙에 데이터를 넣고 최대값과 최소값을 찾으면 O(logn)이 걸림 우선순위 큐와 같이 최대값 또는 최소값을 빠르게 찾아야 하는 자료구조 및 알고리즘 구현 등에 활용 2. 힙 구조 -힙은 최대값을 구하기 위한 구조(=최대 힙) 와 최소값을 구하기 위한 구조(=최소힙) -힙은 두가지 조건을 갖고 있는 자료구조 - 각 노드의 값은 해당 노드의 자식 노드가 가진 값보다 크거나 같다(최대 힙 경우) 최소 힙의 경우는 ..

3. 대문자 O 표기법 빅 오표기법 또는 Big-O 표기법이라고도 부름 O (입력) -> 입력 n에 따라 결정되는 시간 복잡도 함수 O(1) ,O(logn), O(n), O(nlogn), O(n2 ) O(2n ) O(n!) 으로 표기 -> 입력 n의 크기에 따라 기하급수적으로 시간 복잡도가 늘어날 수 있다 O(1) 단순하게 입력n에 따라 몇번 실행이 되는지를 계산하면 됩니다 - 표현식에 가장 큰 영향을 미치는 n의 단위로 표기 - n이 1이든 100이든 1000이든 10000이든 실행을 무조건 2회 실행: O(n) if n> 10: print(n) - n에 따라 n번 , n+10번 또는 3n +10 번등..

1. 삽입 정렬 (insertion sort) 란? -삽입 정렬은 두 번째 인덱스부터 시작 - 해당 인덱스(key 값) 앞에 있는 데이터(B)부터 비교해서 key 값이 더 작으면, B값을 뒤 인덱스로 복사 -이를 key 값이 더 큰 데이터를 만날때까지 반복, 그리고 큰 데이터를 만난 위치 바로 뒤에 key 값을 이동 직접 눈으로 보면 더 이해가 쉽다 for index in range(10, 1, -1): print (index) - 출력:10 9 8 7 6 5 4 3 2 2. 어떻게 코드로 만들까? (결국 프로그래밍으로 일반화할 수 있도록 만드는 것) - 알고리즘 연습 방법에 기반해서 단계별로 생각해봅니다. - 데이터가 두개 일 때 동작하는 삽입 정렬 알고리즘을 함수로 만들어보세요 프로그래밍 근육을 키우..

1. 인터페이스 ->일종의 추상클래스 ->추상클래스처럼 추상메서드를 갖지만 추상클래스보다 추상화 정도가 높아 ->추상클래스와는 달리 몸통 갖춘 일반 메서드 또는 멤버변수를 구성원으로 가질 수 없다 ->기본적으로 추상메서드의 모음 ->인터페이스는 구현과 상속을 모두 할 수 있다 public interface Walkable { void walk(); } ->구현부가 없으므로 인터페이스를 만든다면 반드시 구현하는 클래스를 만들어야 하며 -> 인터페이스를 구현하기로 한 클래스는 반드시 인터페이스에 명시되어 있는 추상메서드를 모두 구현해야 한다 – 만약 이를 구현하지 않으면 컴파일 에러가 발생 public class Dog implements Walkable { // ... @Override public voi..

동적 계획법 (Dynamic Programming)과 분할 정복 (Divide and Conquer) 1. 정의 - 동적계획법 (DP 라고 많이 부름) - 입력 크기가 작은 부분 문제들을 해결한 후, 해당 부분 문제의 해를 활용해서, 보다 큰 크기의 부분 문제를 해결, 최종적으로 전체 문제를 해결하는 알고리즘 - 상향식 접근법으로, 가장 최하위 해답을 구한 후, 이를 저장하고, 해당 결과값을 이용해서 상위 문제를 풀어가는 방식 - Memoization 기법을 사용함 - Memoization (메모이제이션) 이란: 프로그램 실행 시 이전에 계산한 값을 저장하여, 다시 계산하지 않도록 하여 전체 실행 속도를 빠르게 하는 기술 - 문제를 잘게 쪼갤 때, 부분 문제는 중복되어, 재활용됨 - 예: 피보나치 수열 ..