알고리즘 풀이, 이렇게 시작하세요! 🎯

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 받기
2. 정렬 수행하기
3. 결과 출력하기

3. 패턴 찾기 🔍

비슷한 유형의 문제를 풀어봤다면 그 경험을 활용하세요!

자주 나오는 패턴들:

- 투 포인터
- 슬라이딩 윈도우
- DFS/BFS
- 다이나믹 프로그래밍

4. 코드 설계하기 📝

실제 코딩 전에 의사코드(pseudocode)로 먼저 작성해보세요.

# 예시: 배열의 최대값 찾기
1. 첫 번째 원소를 최대값으로 지정
2. 배열 순회하면서:
   - 현재 원소가 최대값보다 크면 최대값 업데이트
3. 최대값 반환

5. 구현 및 테스트 ⚙️

public int findMax(int[] arr) {
    if (arr == null || arr.length == 0) {
        throw new IllegalArgumentException("배열이 비어있습니다.");
    }

    int max = arr[0];
    for (int num : arr) {
        max = Math.max(max, num);
    }
    return max;
}

문제 유형별 접근 방법 💡

1. 탐색 문제

• 선형 탐색: O(n)
• 이진 탐색: O(log n)

  // 이진 탐색 예시
  int left = 0, right = arr.length - 1;
  while (left <= right) {
    int mid = left + (right - left) / 2;
    // 검색 로직
  }

2. 정렬 문제

// 퀵소트, 병합정렬: O(n log n)
Arrays.sort(arr);

// 카운팅 정렬: O(n)
// 데이터 범위가 작을 때
int[] count = new int[범위];

3. 그래프 문제

// DFS 예시
void dfs(int node, boolean[] visited) {
    visited[node] = true;
    // 인접 노드 방문
}

// BFS 예시
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
queue.offer(시작노드);

시간 복잡도 고려하기 ⏱️

입력 크기별 적절한 시간 복잡도:

• N ≤ 1,000,000: O(n) or O(n log n)
• N ≤ 10,000: O(n²)
• N ≤ 500: O(n³)

마치며 🎁

알고리즘은 마치 레고 블록 같아요! 작은 블록들을 조립해서 멋진 작품을 만들 수 있죠.
꾸준한 연습과 패턴 학습으로 실력을 키워보세요!

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더 자세한 내용이 궁금하시다면 댓글 남겨주세요! 😊