SWEA 알고리즘 - List 기초 및 문제 해결

SWEA 알고리즘 - List 기초 및 문제 해결

SW Expert Academy 파이썬 SW문제해결 기본 과정의 List 관련 알고리즘 학습

List1 - 기본 알고리즘

1. 알고리즘 기초

• 문제 해결을 위한 단계별 접근법
• 시간 복잡도와 공간 복잡도 고려
• 효율적인 알고리즘 설계 원칙

2. List 자료구조

• Python List의 특성과 활용
• 인덱싱과 슬라이싱
• List 메서드 활용법

3. Exhaustive Search (완전 탐색)

• 모든 경우의 수를 체계적으로 탐색
• 브루트 포스 알고리즘
• 시간 복잡도 고려사항

4. Greedy Algorithm (탐욕 알고리즘)

• 각 단계에서 최적의 선택
• 지역 최적해를 통한 전역 최적해 도출
• Greedy 알고리즘의 한계

5. Sort (정렬)

• 다양한 정렬 알고리즘
• Python 내장 정렬 함수 활용
• 정렬의 시간 복잡도

6. 관련 문제

List1 문제들

• minmax - 최솟값과 최댓값 찾기
• 전기버스 - 그리디 알고리즘 활용
• 구간합 - 누적합 알고리즘

List2 - 고급 알고리즘

1. 2차원 List

• 2차원 배열의 개념과 활용
• 행과 열을 이용한 데이터 처리
• 2차원 배열 순회 방법

2. 부분집합 (Subset)

• 집합의 모든 부분집합 생성
• 비트마스킹을 이용한 부분집합 구현
• 부분집합의 활용 사례

3. 검색 (Search)

• 선형 검색과 이진 검색
• 검색 알고리즘의 시간 복잡도
• 검색 최적화 기법

4. 정렬 (Sort)

• 고급 정렬 알고리즘
• 정렬의 안정성과 불안정성
• 특수한 정렬 요구사항 처리

5. 관련 문제

List2 문제들

• 색칠하기 - 2차원 배열 활용
• 부분집합의합 - 부분집합과 합계
• 이진탐색 - 이진 검색 알고리즘
• 특별한정렬 - 커스텀 정렬

학습 포인트

알고리즘 설계 원칙

1. 문제 이해: 문제의 요구사항을 정확히 파악
2. 접근법 선택: 적절한 알고리즘 패턴 선택
3. 구현: 효율적인 코드 작성
4. 검증: 테스트 케이스로 검증

성능 고려사항

• 시간 복잡도: 알고리즘의 실행 시간
• 공간 복잡도: 메모리 사용량
• 최적화: 불필요한 연산 제거

실무 적용

• List 자료구조의 다양한 활용
• 알고리즘 패턴의 재사용
• 문제 해결 능력 향상

SWEA List 관련 문제들을 통해 기본적인 알고리즘 사고력을 기를 수 있습니다.