알고리즘
자료구조, 알고리즘, 문제 해결 전략에 관한 학습 자료
알고리즘과 자료구조는 컴퓨터 과학의 핵심입니다. 효율적인 문제 해결을 위한 다양한 알고리즘과 자료구조를 학습합니다.
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큐(Queue) - 줄 서기의 규칙을 코드로
큐(Queue) 자료구조의 개념, 동작 원리, 구현 방법을 처음부터 차근차근 설명합니다. FIFO 원칙, 실전 활용 사례, JavaScript 구현까지 완벽하게 이해해보세요.
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재귀 (Recursion)
함수가 자기 자신을 호출하는 프로그래밍 기법. 복잡한 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결합니다.
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몬테카를로 시뮬레이션 - 랜덤으로 복잡한 문제 풀기
랜덤 샘플링으로 복잡한 수학 문제를 해결하는 몬테카를로 시뮬레이션. 원주율 계산부터 주식 가격 예측까지, '무작위'를 활용해 '확률적 답'을 구하는 강력한 방법론입니다. 1940년대 원자폭탄 개발 프로젝트에서 탄생하여, 현대에는 금융, 물리학, 머신러닝 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용됩니다. 수식으로 풀기 어려운 문제를 시뮬레이션으로 근사하는 실용적 접근법을 배워보세요.
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배열에서 랜덤 요소 선택하기 - Math.random() 완벽 가이드
JavaScript에서 배열의 무작위 요소를 올바르게 선택하는 방법을 MDN 공식 문서 기반으로 설명합니다. Math.floor(Math.random() * arr.length) 패턴이 왜 정석인지, Math.round()를 사용하면 왜 첫/마지막 요소가 절반 확률로만 선택되는지 수학적으로 증명합니다. Math.random()은 [0,1) 범위의 부동소수점을 반환하므로 Math.floor()로 내림해야 0~length-1의 균등한 정수 인덱스를 얻습니다. 추천 시스템, 게임 아이템 드롭, 테스트 데이터 생성 등 실무 예제와 함께 편향 없는 무작위 선택의 핵심을 다룹니다.
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Fisher-Yates Shuffle - 배열을 랜덤하게 섞기
1938년 Fisher와 Yates가 고안한 완벽한 셔플 알고리즘. sort() + random()의 편향 문제를 해결하며, 배열의 모든 순열(n!)을 동일한 확률(1/n!)로 생성합니다. O(n) 선형 시간에 동작하고 카드 게임, 플레이리스트, A/B 테스트 등에서 필수적으로 사용됩니다. 뒤에서부터 각 위치를 0~i 범위의 무작위 위치와 교환하는 간단한 원리로 수학적으로 증명된 편향 없는 무작위성을 보장합니다.
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메모이제이션(Memoization)
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그래프 탐색 - DFS와 BFS
그래프의 모든 노드를 방문하는 두 가지 핵심 알고리즘. DFS는 깊이 우선, BFS는 너비 우선으로 탐색하며 각각 다른 용도에 최적화되어 있습니다.
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알고리즘 난이도 가이드
알고리즘의 난이도를 4가지 명확한 기준(개념의 직관성, 구현 복잡도, 사전 지식, 실수 빈도)으로 분류하고, 효과적인 학습 순서를 제시합니다.
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버블 정렬 (Bubble Sort)
가장 이해하기 쉬운 정렬 알고리즘. 인접한 두 원소를 비교하며 정렬하는 O(n²) 알고리즘으로, 알고리즘 학습의 첫걸음입니다.
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이진 탐색 (Binary Search)
정렬된 배열에서 O(log n)의 효율로 값을 찾는 탐색 알고리즘. 매번 절반씩 범위를 줄여 빠르게 검색합니다.
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핵심 알고리즘 가이드
실무와 코딩 면접에서 가장 많이 사용되는 핵심 알고리즘들을 정렬, 탐색, DP, 그래프, 문자열 카테고리로 정리한 종합 가이드입니다.