Hello Coding 그림으로 개념을 이해하는 알고리즘

Chapter 1 알고리즘의 소개 

___01 들어가는 글 

______성능에 대해 알아야 하는 것들 

______문제를 풀기 위해 알아야 하는 것들 

___02 이진 탐색 

______더 좋은 탐색 방법 

______실행 시간 

___03 빅오 표기법 

______알고리즘 실행 시간이 증가하는 속도가 다르다면? 

______여러 가지 빅오 실행 시간 살펴보기 

______최악의 실행 시간을 나타내는 빅오 표기법 

______많이 사용하는 빅오 실행 시간의 예 

______외판원 문제 

<연습문제> 

 

 

Chapter 2 선택 정렬

___01 메모리가 동작하는 방법 

___02 배열과 연결 리스트 

______연결 리스트 

______배열 

______용어 

______리스트의 가운데에 삽입하기 

______삭제하기 

___03 선택 정렬 

______예제 코드

<연습문제> 

 

 

chapter 3 재귀

___01 시작하기에 앞서 

___02 재귀 

___03 기본 단계와 재귀 단계 

___04 스택 

______호출 스택 

______재귀 함수에서 호출 스택 사용 

<연습문제> 

 

 

chapter 4 퀵 정렬

___01 분할 정복 

___02 퀵 정렬 

___03 빅오 표기법 복습 

______병합 정렬과 퀵 정렬 비교 

______평균적인 경우와 최악의 경우 비교 

<연습문제> 

 

 

chapter 5 해시 테이블

___01 해시 함수의 소개 

___02 해시 함수 

___03 해시 테이블을 사용하는 예 

______해시 테이블로 조회하기 

______중복된 항목을 방지하기 

______해시 테이블을 캐시로 사용하기 

______해시 테이블의 장점 

___04 충돌 

___05 성능 

______사용률 

______좋은 해시 함수란 

<연습문제> 

 

 

chapter 6 너비 우선 탐색

___01 시작하기에 앞서 

___02 그래프의 소개 

______그래프란 무엇인가? 

___03 너비 우선 탐색 

______최단 경로 찾기 

______큐 

___04 그래프의 구현 

___05 알고리즘의 구현 

______실행 시간 

<연습문제> 

 

 

chapter 7 다익스트라 알고리즘

___01 너비 우선 탐색 vs 다익스트라 알고리즘 

___02 다익스트라 알고리즘 

___03 용어 설명 

___04 다익스트라 알고리즘을 사용한 물물 교환 

___05 간선의 가중치가 음수인 경우 

___06 구현 

<연습문제> 

 

 

chapter 8 탐욕 알고리즘

___01 수업 시간표 짜기 문제 

___02 배낭 채우기 문제 

___03 집합 커버링 문제 

______근사 알고리즘 

___04 NP-완전 문제 

______단계별로 풀어보는 외판원 문제 

______어떤 문제가 NP-완전 문제인지 알 수 있는 방법은? 

<연습문제> 

 

 

chapter 9 동적 프로그래밍

___01 배낭 채우기 문제 

______단순한 방법 

______동적 프로그래밍 

___02 배낭 채우기 문제에서 자주 하는 질문 

______만약 물건이 추가되면 어떻게 되나요? 

______만약 행의 순서가 바뀌면 어떻게 되나요? 

______격자를 행 방향이 아니라 열 방향으로 채워도 되나요? 

______만약 더 작은 물건을 추가하면 어떻게 되나요? 

______물건의 일부만 훔칠 수도 있나요? 

______여행 일정 최적화 문제 

______서로 의존적인 물건을 다루는 방법 

______하위 배낭이 두 개 이상인 경우도 있을 수 있나요? 

______배낭을 완전히 채우지 못하는 경우도 있나요? 

___03 최장 공통 부분 문자열 

______격자 만들기 

______격자 채우기 

______해답 

______최장 공통 부분열 

______최장 공통 부분열 문제의 해답 

<연습문제> 

 

 

chapter 10 KNN 알고리즘

___01 오렌지와 자몽 분류하기 

___02 추천 시스템 만들기 

______특징 추출 

______회귀 분석 

______좋은 특징 고르기 

___03 머신러닝의 소개 

______OCR 

______스팸 필터 만들기 

______주식 시장 예측하기 

<연습문제> 

 

 

chapter 11 더 공부해야 할 것

___01 트리 

___02 역 인덱스 

___03 퓨리에 변환 

___04 병렬 알고리즘 

___05 맵리듀스 

______분산 알고리즘이 유용한 이유는? 

______맵 함수 

______리듀스 함수 

___06 블룸 필터와 하이퍼로그로그 

______블룸 필터 

______하이퍼로그로그 

___07 SHA 알고리즘 

______파일 비교 

______패스워드 확인 

___08 지역 민감 해싱 

___09 디피-헬만 키 교환 

___10 선형 프로그래밍 

___11 에필로그