메모리허브

안녕하세요! 오늘은 알고리즘 문제 같은 복잡한 글을 쉽게 이해하는 방법을 알려드릴게요.핵심 이해 방법 🎯1. 스캐닝 기법 👀1️⃣ 제목과 소제목 먼저 훑어보기2️⃣ 첫 문단과 마지막 문단 읽기3️⃣ 굵은 글씨나 강조된 부분 체크2. 단순화하기 ✨복잡한 내용을 간단한 문장으로 바꾸기예: "폰켓몬 N마리 중 N/2마리 선택" → "4마리 중 2마리 고르기"3. 시각화하기 🎨문제: [3,1,2,3] → 2마리 선택그림으로 표현:🔴(3) 🟡(1) 🟢(2) 🔴(3) ↓최대 다양성 = 2종류실전 적용법 💪1. 문제 분석 단계무엇을 해야 하는가?입력값은 무엇인가?출력값은 무엇인가?2. 키워드 추출중요 단어에 형광펜 긋기수식이나 조건 별도 메모3. 예제 만들기작은 예시로 시작:2마리라면? → [1,..

1. PERS 방법론 적용하기P: Problem (문제 정의)• 입력이 무엇인가?• 출력이 무엇인가?• 핵심 요구사항은?E: Example (예제 분석)• 주어진 예제 패턴 파악• 간단한 케이스로 검증• 예외 케이스 상상해보기R: Restrictions (제약 조건)• 입력값 범위• 시간/공간 복잡도• 특별한 규칙들S: Solution Approach (해결 접근)• 문제 유형 파악• 알고리즘 선택• 최적화 포인트 찾기2. 단계별 분석 프로세스 📝1단계: 문제 스캔제목과 첫 문단 읽기입/출력 예제 확인제약조건 체크2단계: 핵심 요소 추출필수 개념 정리주요 조건 나열예외 상황 고려3단계: 해결 방향 수립비슷한 문제 떠올리기가능한 접근법 나열최적 방법 선택3. 체크리스트 활용 ✅문제 이해도 체크□ 입력값 ..

안녕하세요! 오늘은 실무에서 정말 중요한 "문제 해결 능력"을 업그레이드하는 방법을 알아볼게요.문제 해결이란? 🤔마치 퍼즐을 맞추는 것처럼:현재 상황(As-Is)과 목표 상황(To-Be) 사이의갭을 체계적으로 해결하는 과정문제 해결의 黃金 프레임워크 ✨1. 문제 정의 (Define)❌ "시스템이 느려요"⭕ "결제 페이지 로딩이 3초 이상 걸려요"2. 분석 (Analyze)# 문제를 작은 단위로 쪼개기결제_페이지_느림 = { "DB 조회 시간": "2초", "API 응답 시간": "0.5초", "프론트엔드 렌더링": "0.5초"}3. 해결책 도출 (Solve)# 우선순위별 해결책 listingsolutions = [ {"action": "DB 인덱스 추가", "effect": "고"..

슬라이딩 윈도우는 배열이나 문자열에서 일정 크기의 범위를 유지하면서 이동하며 문제를 해결하는 알고리즘입니다.특히 연속된 데이터의 부분집합을 다룰 때 유용하죠!핵심 개념 🎯마치 기차의 창문처럼, 고정된 크기의 '창문'을 한 칸씩 밀면서 이동합니다.[1 2 3] 4 5 6 7 // 첫 번째 창문 (1,2,3)1 [2 3 4] 5 6 7 // 두 번째 창문 (2,3,4)1 2 [3 4 5] 6 7 // 세 번째 창문 (3,4,5)...주요 사용 사례 💡고정 크기 윈도우K 크기의 연속 부분 배열의 최대/최소값K 길이의 연속된 문자열 패턴가변 크기 윈도우특정 조건을 만족하는 최소/최대 길이의 부분 배열합이 특정 값이 되는 연속된 구간구현 방법 ⚙️1. 고정 크기 윈도우 예제// K 크기의 연속 부분 배열..

알고리즘 문제를 풀다 보면 자주 등장하는 패턴들이 있습니다. 오늘은 이런 패턴들을 하나씩 살펴볼게요!1. 투 포인터 (Two Pointers) 👉👈배열에서 두 개의 포인터를 조작하며 문제를 해결하는 방법입니다.// 배열에서 합이 target인 두 수 찾기public int[] findTwoSum(int[] nums, int target) { int left = 0; int right = nums.length - 1; while (left 주요 사용 사례 💡정렬된 배열에서 합이 특정 값인 원소 찾기배열에서 중복 원소 제거부분 배열의 합 구하기2. 슬라이딩 윈도우 (Sliding Window) 🪟고정 크기의 윈도우를 이동시키며 문제를 해결합니다.// 길이가 k인 부분 배열의 최대 합 ..

알고리즘 문제 해결이 어렵게 느껴지시나요? 오늘은 효율적인 알고리즘 풀이 방법을 단계별로 알려드릴게요!문제 해결 5단계 접근법 🚀1. 문제 이해하기 📖마치 수학 문제를 풀 때처럼, 문제를 꼼꼼히 읽는 것부터 시작해요!✅ 체크리스트- 입력값의 범위는?- 제약 조건은?- 예상 출력값은?2. 문제 단순화하기 ✨큰 문제를 작은 문제로 쪼개보세요.예시) 정렬 문제라면?1. 배열 입력 받기2. 정렬 수행하기3. 결과 출력하기3. 패턴 찾기 🔍비슷한 유형의 문제를 풀어봤다면 그 경험을 활용하세요!자주 나오는 패턴들:- 투 포인터- 슬라이딩 윈도우- DFS/BFS- 다이나믹 프로그래밍4. 코드 설계하기 📝실제 코딩 전에 의사코드(pseudocode)로 먼저 작성해보세요.# 예시: 배열의 최대값 찾기1. 첫 번째..

Insertion sort is inefficient for large datasets because its time complexity scales quadratically with the size of the dataset, meaning the time taken to sort grows rapidly as the dataset size increases.The Big PictureImagine sorting a deck of cards one by one. If you take one card and place it in its correct position within a sorted subset of the deck, it works well for a few cards. But as the ..

Today, I'll explain the concept of computer algorithms by breaking it down into simple, relatable terms and technical detail, using analogies to make it easier to understand.The Big PictureImagine you are a chef in a kitchen, and you need to prepare a meal. An algorithm is like a recipe that tells you the exact steps to follow to make a dish. Just as a recipe includes ingredients and instruction..

In this explanation, we will delve into the concepts of Tree Breadth-First Search (BFS) and Tree Depth-First Search (DFS), starting with a big-picture analogy, followed by core concepts, a detailed walkthrough, examples, a conclusion, and a test to gauge understanding.The Big PictureImagine you're exploring a multi-level building. In one approach, you decide to explore all rooms on the current f..

In this explanation, we will explore the concept of Bitwise XOR, starting with a big-picture analogy, followed by core concepts, a detailed walkthrough, an example, a conclusion, and a test to gauge understanding.The Big PictureImagine you have two sets of light switches, A and B. Each switch can be either ON or OFF. You want to create a new set of light switches, C, where each switch in C is ON..