정렬 알고리즘과 코딩 문제 풀이 핵심 개념 요약 대표적인 정렬 알고리즘(버블, 선택, 삽입, 머지, 퀵)의 원리와 시간 복잡도를 비교하고, 자료구조와 알고리즘을 종합하여 코딩 문제를 풀이하는 전략을 학습한다. 주요 내용 1. 정렬 알고리즘 개요 정렬(Sorting): 데이터를 특정 기준(오름차순/내림차순)으로 재배열 탐색 효율...

강의 영상 분석은 짧은 API 요청처럼 끝나지 않는다. STT, 캡처, VLM, Fusion, Summary, Judge가 순서대로 또는 병렬로 실행되고, 각 단계마다 외부 모델 호출과 저장이 발생한다. 사용자는 이 긴 과정을 기다려야 한다. SeSAC:Note에서 긴 영상 처리는 파이프라인 설계의 핵심 병목이었다. 이 글에서는 병목을 어떻게 나누고...

재귀 (Recursion) 한줄 정의 함수가 자기 자신을 호출하여 문제를 더 작은 부분 문제로 분해하여 해결하는 알고리즘 기법. 핵심 이해 재귀의 필수 요소는 기저 조건(Base Case)과 재귀 호출(Recursive Call)이다. 기저 조건 없이 재귀를 실행하면 스택 오버플로우(Stack Overflow)가 발생한다. Python의 ...

힙 (Heap) 한줄 정의 완전 이진 트리 기반의 자료구조. 부모 노드가 항상 자식보다 크거나(최대 힙) 작은(최소 힙) 성질을 만족한다. 핵심 이해 최대 힙(Max Heap)은 루트가 최댓값, 최소 힙(Min Heap)은 루트가 최솟값이다. 삽입과 삭제 모두 O(log n)이며, 최댓값/최솟값 조회는 O(1)이다. 배열로 구현하며 인덱스...

힙/재귀 실습 실습 정보 주차: Week 02, Day 04 유형: Python (.py) 상태: 완료 실습 목표 우선순위 큐, 힙 구조, 재귀호출, 탐색 알고리즘 실습. 핵심 학습 포인트 힙 구조 (최대힙/최소힙) 구현 재귀호출 패턴과 기저 조건 탐색 알고리즘 (이진 탐색 등) 진행 순서...

우선순위 큐, 힙, 재귀호출, 탐색 알고리즘 핵심 개념 요약 우선순위 큐를 효율적으로 구현하는 힙(Heap) 자료구조와, 문제를 작은 부분으로 쪼개어 해결하는 재귀호출(Recursion), 그리고 선형 탐색과 이진 탐색(Binary Search) 알고리즘을 학습한다. 주요 내용 1. 우선순위 큐 (Priority Queue) 개념...

트리 (Tree) 한줄 정의 계층적 구조를 표현하는 비선형 자료구조. 루트 노드에서 시작하여 부모-자식 관계로 연결된 노드의 집합이다. 핵심 이해 이진 트리(Binary Tree)는 각 노드가 최대 두 개의 자식을 가진다. 이진 탐색 트리(BST)는 왼쪽 자식 < 부모 < 오른쪽 자식 규칙을 따라 O(log n) 탐색이 가능하다...

그래프 (Graph) 한줄 정의 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 비선형 자료구조. 객체 간의 관계를 표현하는 가장 일반적인 구조다. 핵심 이해 그래프는 방향 그래프(Directed)와 무방향 그래프(Undirected), 가중치 그래프(Weighted)로 구분된다. 구현 방식은 인접 행렬(Adjacency Matrix)(O...

BFS / DFS 한줄 정의 그래프와 트리를 탐색하는 두 가지 핵심 알고리즘. BFS는 너비 우선, DFS는 깊이 우선으로 노드를 방문한다. 학습 맥락 자료구조와 알고리즘 과정에서 BFS/DFS는 단순한 코딩 테스트 기법이 아니라, “연결된 구조를 어떤 순서로 읽을 것인가”를 판단하는 기본 도구로 다뤘다. 트리, 그래프, 큐, 스택을 한 ...

트리/그래프 탐색 실습 실습 정보 주차: Week 02, Day 03 유형: Jupyter Notebook 상태: 완료 실습 목표 트리 구조와 그래프 탐색(BFS/DFS) 구현 실습. 핵심 학습 포인트 이진 트리 구현과 순회 (전위/중위/후위) 그래프 표현 (인접 행렬/리스트) BFS와 DFS...