그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)
그리디 알고리즘은 최적해를 구하기 위해 항상 현재 상황에서 가장 좋은 선택을 하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 각 단계에서 지금 당장 가장 이득이 되는 선택을 하는 방식으로 동작합니다. 이 블로그에서는 그리디 알고리즘이 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리디 알고리즘을 사용하는 예시 등을 다룰 것입니다.
구현(Implementation)
구현은 알고리즘을 실제로 코드로 구현하는 것을 의미합니다. 이 주제에서는 알고리즘의 동작을 코드로 구현하는 방법, 주요 구현 기법, 실제 문제에 대한 구현 전략 등을 다룰 것입니다. 또한, 구현 문제를 풀어보며 실력을 향상시킬 수 있는 팁과 요령에 대해서도 다룰 예정입니다.
DFS(Depth-First Search)
깊이 우선 탐색(DFS)은 그래프나 트리에서 모든 정점을 탐색하는 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 한 정점에서 시작하여 더 이상 갈 수 없을 때까지 계속해서 깊이를 우선으로 탐색하며, 모든 정점을 방문합니다. DFS의 동작 방식, 구현 방법, 활용 사례 등에 대해 설명하고자 합니다.
BFS(Breadth-First Search)
너비 우선 탐색(BFS)은 그래프나 트리에서 모든 정점을 탐색하는 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 한 정점에서 시작하여 인접한 모든 정점을 우선으로 탐색하고, 다음 단계로 넘어가면서 깊이를 증가시켜 탐색합니다. BFS의 동작 방식, 구현 방법, 활용 사례 등에 대해 다루도록 하겠습니다.
선택 정렬(Selection Sort)
선택 정렬은 주어진 배열에서 가장 작은(또는 가장 큰) 원소를 찾아 첫 번째(또는 마지막) 위치와 교환하는 과정을 반복하여 정렬하는 알고리즘입니다. 선택 정렬의 원리, 시간 복잡도, 구현 방법 등을 설명하고, 선택 정렬을 사용하는 상황과 장단점에 대해서도 다룰 것입니다.
삽입 정렬(Insertion Sort)
삽입 정렬은 주어진 배열을 정렬된 부분과 정렬되지 않은 부분으로 나누고, 정렬되지 않은 부분의 원소를 정렬된 부분에 올바른 위치에 삽입하여 정렬하는 알고리즘입니다. 삽입 정렬의 원리, 시간 복잡도, 구현 방법, 최적화 기법 등에 대해 다루도록 하겠습니다.
퀵 정렬(Quick Sort)
퀵 정렬은 분할 정복(divide and conquer) 방식을 사용하여 주어진 배열을 정렬하는 알고리즘입니다. 피벗(pivot)을 기준으로 작은 값은 왼쪽에 위치시키고 큰 값은 오른쪽에 위치시킨 후, 각 부분 배열에 대해 재귀적으로 퀵 정렬을 수행합니다. 퀵 정렬의 원리, 시간 복잡도, 피벗 선택 방법 등을 설명하고, 퀵 정렬의 성능과 관련된 내용을 다룰 것입니다.
계수 정렬(Counting Sort)
계수 정렬은 비교 기반 정렬 알고리즘이 아닌 정수 형태의 데이터를 정렬하는 알고리즘입니다. 주어진 데이터의 범위를 미리 알고 있을 때, 각 데이터의 개수를 세어 정렬하는 방식으로 동작합니다. 계수 정렬의 원리, 시간 복잡도, 구현 방법, 활용 사례 등을 다룰 예정입니다.
탐색(Search)
탐색은 주어진 데이터에서 특정 값을 찾는 알고리즘입니다. 이 주제에서는 선형 탐색, 이진 탐색, 해시 탐색 등 다양한 탐색 알고리즘을 다룰 예정입니다. 각 탐색 알고리즘의 동작 원리, 시간 복잡도, 구현 방법, 활용 사례 등을 다룰 것입니다.
동적 계획법(Dynamic Programming, DP)
동적 계획법은 큰 문제를 작은 하위 문제로 나누어 푸는 알고리즘 기법입니다. 이 주제에서는 동적 계획법의 개념, 동작 원리, 구현 방법, 최적 부분 구조와 중복 부분 문제 등에 대해 다룰 예정입니다. 또한, 동적 계획법을 사용하는 실제 예시와 문제 해결 전략에 대해서도 다룰 것입니다.
