알고리즘 자가 학습 계획
사용자가 제공한 주제를 바탕으로 알고리즘 학습 계획을 세운다.
8주에 걸쳐 기본부터 고급까지 다루고, 각 주마다 문제를 풀어가며 실력을 쌓는다.
예를 들어 첫 주에는 시간 복잡도와 Big O를 이해하고 연습하고,
둘째 주에는 정렬과 기초적인 DP 문제를 풀면서 연습한다.
고급 기법(예: DP 스트림 활용, 그래프 알고리즘, TSP 등)을 일주일에 하나씩 다루며,
Week 8에 프로젝트를 통해 학습을 마무리한다.
알고리즘 스터디 — 필수 개념 보고서
1. 복잡도 분석 & Big-O
- 점근적 분석(Asymptotic Analysis) - 입력 크기 → ∞ 일 때의 성능 평가
- Big-O / Ω / Θ 표기 - 상한·하한·정확한 성장률
- 시간 vs 공간 복잡도 - 연산 횟수, 메모리 사용량 비교
- 연산 모델 사례 - 고대 / 러시아 곱셈으로 연산 카운팅
2. 정렬 알고리즘 핵심
- 비교 정렬 - 선택·삽입·퀵·머지·힙
- 비-비교 정렬 - Counting / Radix / Bucket
- Stable vs Unstable - 동일 키 원소 순서 보존 여부
- 내부 vs 외부 정렬 - 메모리 한계에 따른 처리 전략
3. 동적계획법 (DP) 기초
- 점화식(Recurrence) 수립 — 하위 문제로 쪼개기
- Memoization(Top-Down) vs Tabulation(Bottom-Up)
- 1차원 DP 패턴 — 2 × N 타일링, 피보나치류
- 스트림 API 구현 팁 —
reduce,collect로 DP 표 채우기
4. 조합·구간 DP
- 이항계수 & 파스칼 삼각형 —
nCk = n-1Ck + n-1Ck-1 - 구간 DP(Interval DP) — 서브배열/좌석 배치처럼 구간별 최적값 저장
- 복잡도 축소 트릭 — 대칭성·누적합으로 상태 수 감소
5. 그래프 탐색 기초
- 그래프 표현 — 인접 리스트·행렬·엣지 리스트
- BFS vs DFS — 레벨 탐색, 재귀·스택 활용
- 최단거리(BFS on Unweighted) — ‘가장 먼 노드’ 문제 패턴
- 연결 성분 & 방문 체크 —
visited[]관리 전략
6. 그래프 고급 & Bitmask DP
- 최소 비용 트리 개요 — Kruskal, Prim 아이디어
- 다익스트라 vs 플로이드-워셜 — 단일·전-소스 최단경로
- Bitmask DP — 상태 압축 형태, TSP 패턴
- State Compression Tips — 비트 연산으로 방문 집합 관리
7. 성능 최적화·프로파일링
- 프로파일러 — Python
timeit, Java JMH 사용법 - 캐싱 & 재사용 — LRU Cache, DP 배열 재활용
- 스트림 병렬화 —
parallelStream()주의점(스레딩 오버헤드) - 메모리-vs-속도 Trade-off — 공간 늘려 시간 단축 전략
8. 테스트 전략 & 자동 채점 파이프라인
- 모의 코딩 테스트 플로우 — 제한시간 내 문제 풀이·디버깅
- 디버깅 패턴 — 로깅, 슬라이딩 윈도, 투 포인터 시각화
- CI/CD with GitHub Actions — 빌드 → 단위 테스트 → OJ API 채점
- 회고 문서화 — 실패 원인·교훈·리팩터링 기록
활용 팁
- 절마다 핵심 공식/패턴을 A5 종이 한 장 요약 → 암기 카드화
- Git 레포
README에 위 개념 링크 & 예제 코드 첨부 → 포트폴리오로 바로 사용 가능
8 주 알고리즘 독학 스터디 플랜
(하루 평균 1 ~ 1.5 시간 학습 기준, 주말은 복습·정리 시간으로 확보)
| 주차 | 핵심 테마 & 목표 | 필수 개념·자료 | 실전 문제 (기본 ➜ 심화) | 실전 미션 |
|---|---|---|---|---|
| 1주 | 알고리즘 맛보기 & Big-O “코드가 얼마나 빨라야 하는가?” 감 잡기 | - 빅-O 표기법, 점근적 분석 - 고대/러시아 곱셈법으로 연산 횟수 비교 실습 | - BOJ 2720 세탁소 사장… (Greedy, 난도 ★) - 직접 구현: 고대‧러시아 곱셈 vs 표준 곱셈 | ① 두 곱셈 알고리즘을 Python/Java 둘 다 작성 ② 입력 n에 대한 연산 횟수 로그 남기고 그래프化 |
| 2주 | 정렬 총정리 + Radix Sort 실습 | - 내부/외부 정렬 흐름도 - 비교 기반 vs 비-비교 기반 - Stable vs Unstable | - BOJ 2750 수 정렬하기 (선택·버블) - BOJ 10989 수 정렬 3 (Counting) - 직접 구현: Radix Sort | 각 정렬을 Git 레포지토리로 관리; README에 장·단점을 표로 정리 |
| 3주 | 기초 DP ① – 1차원 점화식 | - 점화식 세우기, Memoization vs Tabulation - 2 × N 타일링 패밀리 | - BOJ 11726 2×N 타일링 - BOJ 2579 계단 오르기 | ① 두 문제를 배열·HashMap·Stream API(Java) 3가지 버전으로 풀이 ② 실행 시간 비교 |
| 4주 | 기초 DP ② – 조합 & 구간 | - 이항계수, 파스칼 삼각형 - 구간 DP 아이디어 | - BOJ 1010 다리 놓기 - BOJ 2302 극장 좌석 | 극장 좌석 문제를 “D-Day 좌석 배치 서비스” 콘셉트로 짧은 블로그 포스팅 |
| 5주 | 그래프 ① – BFS/DFS & 최단거리 | - 그래프 표현법, BFS vs DFS - 레벨 탐색 | - Programmers Lv 3 가장 먼 노드 - BOJ 2606 바이러스 | BFS 큐 동작을 그림으로 그려 Git Wiki에 업로드 |
| 6주 | 그래프 ② – 최소 비용 & Bitmask DP | - 최소 신장 트리 스케치 - TSP Bitmask DP 패턴 | - BOJ 2098 외판원 순회 (Bitmask DP) - Programmers 배달 (다익스트라) | 외판원 순회 풀이에서 “State Compression” 설명 노트 작성 |
| 7주 | 복습 & 속도 개선 챌린지 | - 프로파일링 툴(JMH, timeit) - 캐싱, 스트림 병렬화 | 과거 제출 코드 재채점: 시간·메모리 Top 10 % 노리기 | 이전 주차 중 3문제 선택 ➜ Stream ➜ 반복문 ➜ 병렬 스트림 성능 비교 리포트 |
| 8주 | 모의 코딩 테스트 & 회고 | - 테스트 전략, 디버깅 패턴 - GitHub Actions로 자동 채점 파이프라인 | - Programmers/BOJ 랜덤 5문제 (난도 혼합) | ① 2 시간 모의 시험, 회고 로그 작성 ② 레포지토리 README ‘스터디 회고’ 섹션 완성 |
학습 루틴 (매일 권장)
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이론 20 분
- 강의 ▶︎ TIL(Today I Learned) 노트 3줄 요약
- 추천: Algorithms, 4/e (SEDGEWICK) 해당 챕터 skim
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문제 풀이 40 분
- 실전 문제를 손코딩 → IDE 옮겨 빌드 → 제출
- “왜 통과/실패했는지” 한 줄 주석 필수
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리뷰 10 분
- 블로그·Git 커밋 (‘문제번호-풀이전략.md’)
- 다른 사람 코드 1개 읽고 배우기
Tip : GitHub repo root에
/docs폴더를 만들어 주간 회고, 느낀점, 성능 비교 그래프 등을 Markdown으로 축적하면 취업/포트폴리오에 그대로 활용 가능합니다.
참고 & 도구
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온라인 저지 : Baekjoon · Programmers · LeetCode (주차별 3:2:1 비율)
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서적 :
- 《파이썬 알고리즘 인터뷰》 (쉬운 해설)
- 《알고리즘 문제 해결 전략 3/e》(종만북) — 심화 주차용
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IDE 플러그인 : GitHub Copilot → 단, 최종 코드는 스스로 재작성하며 이해 체크
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프로파일링 : Python
timeit, Java JMH -
스트림 학습 : Baeldung “Java Streams Cookbook” → 3·7주 연계
3가지 체크-포인트
- 커버리지 : 8주 종료 시 “정렬-DP-그래프” 세 축에서 각 10문제 이상 풀이
- 속도 : 상위 20 % 성능 목표 (메모리 / 실행 시간)
- 문서화 : 매주 블로그 글 ≥ 1 편 (개념 or 회고)
혼자 공부하더라도 “문서 = 동료” 라는 마음으로 기록을 남기면, 복습 효율은 물론 미래의 나에게 최고의 선물이 됩니다. 화이팅! 💪
@mgkick