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탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 완벽 가이드: 개념, DP와의 차이, 실전 예제 분석탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)은 알고리즘 문제를 빠르고 직관적으로 해결할 수 있는 강력한 전략 중 하나입니다.하지만 항상 최적의 해를 보장하지는 않기 때문에, 언제 사용해야 할지 문제의 조건과 특성을 정확히 파악하는 것이 핵심입니다.이번 글에서는 탐욕 알고리즘의 원리, 동적 프로그래밍과의 차이점, Greedy 문제에서 자주 보이는 패턴 및 실전 예제를 차근차근 정리합니다.✅ 탐욕 알고리즘(Greedy)이란?탐욕 알고리즘은 현재 상황에서 가장 좋아 보이는 선택을 하는 알고리즘입니다.전체적인 최적해를 구하려는 것이 아니라, **매 순간의 지역 최적해(Local Optimal Solution)**..

재귀(Recursion)와 분할정복(Divide & Conquer) 완벽 이해: 원리, 구현, 실전 예제까지재귀는 함수가 자기 자신을 호출하는 프로그래밍 기법이며, 분할정복은 문제를 쪼개서 해결하는 알고리즘 설계 전략입니다.이 두 개념은 서로 매우 밀접하며, 실제로 합병 정렬, 이진 탐색, 퀵 정렬, 하노이 탑 등 다양한 문제에 활용됩니다.이번 글에서는 재귀 함수의 구조와 동작 원리, 그리고 분할정복 패턴의 실전 적용법을 함께 알아보겠습니다.✅ 재귀(Recursion)란?재귀 함수는 자기 자신을 호출하여 문제를 해결하는 함수입니다.대부분의 재귀 함수는 **종료 조건(Base Case)**이 반드시 존재해야 하며, 문제를 점점 더 단순한 형태로 줄여가야 합니다.📌 기본 구조def recursive(): ..

정렬 알고리즘 총정리: 버블, 선택, 삽입부터 퀵, 병합까지 비교와 구현정렬(Sorting)은 데이터를 일정한 순서대로 재배열하는 과정으로, 거의 모든 알고리즘 문제에서 전처리 단계로 등장합니다.이번 글에서는 대표적인 정렬 알고리즘 6가지를 비교, 장단점, 시간복잡도, 구현 코드와 함께 한 번에 정리합니다.👉 초보자부터 중급자까지, 기초 정렬부터 고급 정렬까지 한 눈에 보는 필수 가이드!✅ 정렬 알고리즘 분류종류 방식 정렬 안정성 제자리 정렬 평균 시간복잡도버블 정렬비교 기반OOO(n²)선택 정렬비교 기반XOO(n²)삽입 정렬비교 기반OOO(n²)병합 정렬분할 정복OXO(n log n)퀵 정렬분할 정복XOO(n log n)힙 정렬힙 자료구조XOO(n log n)📌 정렬 안정성(stable): 동일한 ..

이진 탐색(Binary Search) 완전 정복: 원리, 구현, 실전 문제까지**이진 탐색(Binary Search)**은 알고리즘 학습에서 가장 기본이자 강력한 기법입니다.데이터가 정렬된 상태라는 전제 하에, 탐색 범위를 절반씩 줄여가며 원하는 값을 찾는 효율적인 방법입니다.이번 글에서는 이진 탐색의 원리부터 재귀/반복 구현 방식, 탐색 실패 시 인덱스 처리, 실전 문제 적용법까지 모두 정리합니다.✅ 이진 탐색(Binary Search)이란?이진 탐색은 정렬된 배열에서 원하는 값을 찾기 위해, 중앙값과 비교하여 탐색 범위를 반으로 줄여나가는 방식입니다.📌 동작 과정 요약중간 인덱스를 찾는다.중간값과 타겟 값을 비교한다.중간값 == 타겟 → 정답중간값 중간값 > 타겟 → 왼쪽 절반 탐색탐색 범위가 사라..

배열 vs 연결리스트 완전 비교: 자료구조 선택 기준과 실제 예제 코드자료구조를 공부하다 보면 가장 먼저 마주치는 두 구조가 바로 배열(Array) 과 **연결리스트(Linked List)**입니다. 이 두 자료구조는 겉보기에는 유사해 보이지만, 메모리 사용 방식, 삽입/삭제 성능, 접근 방식 등에서 큰 차이를 보입니다.이번 글에서는 배열과 연결리스트의 핵심 차이점부터 장단점, 그리고 실제 코드를 통한 시간복잡도 분석까지 정리해보겠습니다.✅ 배열(Array)란?배열은 같은 타입의 데이터를 연속된 메모리 공간에 저장하는 자료구조입니다.각 요소는 인덱스를 통해 O(1) 시간에 바로 접근할 수 있습니다.🔹 특징빠른 접근 속도 (O(1))삽입/삭제가 느림 (중간 삽입/삭제 시 O(n))메모리가 연속적으로 필요..

빅오(Big-O) 표기법 완전 정복: 시간복잡도와 공간복잡도 분석하는 법알고리즘을 공부하면서 가장 많이 마주치는 개념이 바로 빅오(Big-O) 표기법입니다. 하지만 많은 개발자들이 단순히 O(n)이나 O(n²) 정도만 외우고 정확한 의미나 적용 방법을 이해하지 못한 채 넘어가곤 하죠.이번 글에서는 빅오 표기법의 개념부터, 시간복잡도와 공간복잡도를 실제 코드에 적용하는 방법, 그리고 코딩테스트나 면접에서 활용하는 팁까지 차근차근 설명드리겠습니다.🧠 빅오(Big-O) 표기법이란?빅오 표기법은 알고리즘의 성능(효율성)을 수학적으로 표현하는 방법입니다.입력 데이터의 크기 n에 따라 알고리즘이 시간을 얼마나 소모하는지(시간복잡도), 또는 **얼마나 많은 메모리를 사용하는지(공간복잡도)**를 표현하죠.🔎 왜 필..

알고리즘이란 무엇인가? 개발자를 위한 기초 개념 완벽 정리 (feat. 시간복잡도, 공간복잡도)알고리즘은 프로그래밍의 핵심이며, 개발자가 반드시 갖추어야 할 필수 지식 중 하나입니다. 많은 개발자들이 알고리즘을 단지 코딩테스트 통과나 면접 준비를 위한 도구로 여기지만, 실제 개발 환경에서도 효율적인 알고리즘 설계 능력은 매우 중요합니다. 이번 포스팅에서는 알고리즘의 개념을 명확히 이해하고, 시간복잡도와 공간복잡도라는 핵심 개념을 완벽히 익혀보도록 하겠습니다.✅ 알고리즘(Algorithm)이란 무엇인가?알고리즘이란 특정 문제를 해결하거나 목표를 달성하기 위한 명확하고 단계적인 절차를 의미합니다. 프로그래밍에서 알고리즘은 문제를 해결하는 논리적 흐름으로, 입력(input)을 받아 일련의 과정을 거쳐 원하는 ..