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...

트리, 그래프, DFS/BFS 탐색 핵심 개념 요약 비선형 자료구조인 트리와 그래프를 학습한다. 트리는 계층 구조를 표현하며, BST(이진 탐색 트리)에서 검색/삽입/삭제가 높이(h)에 비례한다. 그래프는 연결(관계)을 모델링하는 범용 구조이며, DFS(스택)와 BFS(큐)로 탐색한다. 주요 내용 1. 트리 (Tree) - 계층 구조의 ...

스택 (Stack) 한줄 정의 LIFO(Last In, First Out) 구조의 선형 자료구조. 마지막에 삽입된 원소가 가장 먼저 삭제된다. 핵심 이해 스택의 핵심 연산은 push(삽입)와 pop(삭제)이다. peek으로 최상단 원소를 제거하지 않고 확인할 수 있다. Python에서는 리스트의 append()/pop()으로 스택을 구현한...

큐 (Queue) 한줄 정의 FIFO(First In, First Out) 구조의 선형 자료구조. 먼저 삽입된 원소가 가장 먼저 삭제된다. 핵심 이해 큐의 핵심 연산은 enqueue(뒤에 삽입)와 dequeue(앞에서 삭제)다. Python에서는 collections.deque를 사용하면 양쪽 끝 O(1) 연산이 가능하다. 리스트의 pop...

해시 (Hash) 한줄 정의 해시 함수로 키를 인덱스로 변환하여 O(1) 평균 탐색/삽입/삭제를 달성하는 자료구조. 핵심 이해 해시 테이블은 해시 함수(Hash Function)로 키(Key)를 배열 인덱스로 변환한다. 서로 다른 키가 같은 인덱스를 가리키는 해시 충돌(Collision)이 발생할 수 있으며, 개방 주소법(Open Addr...

스택/큐/해시 실습 실습 정보 주차: Week 02, Day 02 유형: Jupyter Notebook 상태: 완료 실습 목표 스택, 큐, 해시 테이블 구현 및 활용 실습. 핵심 학습 포인트 스택(LIFO) 구현과 응용 (괄호 매칭 등) 큐(FIFO) 구현과 응용 해시 테이블과 Python 딕...