2. 완전 탐색 기본 패턴완전 탐색은 가능한 모든 경우를 하나씩 조사하여 정답을 찾는 알고리즘입니다.가장 기본적인 방법은 반복문, 중첩 반복문, 재귀 호출 등을 이용하여 구현할 수 있습니다.이제 각각의 방법을 살펴보겠습니다.2.1 반복문을 이용한 완전 탐색반복문을 사용하여 하나씩 탐색하는 방법입니다.주어진 범위 내에서 특정 조건을 만족하는 값을 찾는 문제를 해결할 때 유용합니다.예제 1: 1부터 100까지의 숫자 중에서 3의 배수 찾기#include int main() { for (int i = 1; i ✅ 설명for 반복문을 사용하여 1부터 100까지 모든 숫자를 하나씩 확인합니다.if (i % 3 == 0) 조건을 사용하여 3의 배수인지 검사합니다.3의 배수라면 출력합니다.🔹 실행 결과3 6 ..

1. 완전 탐색(Brute Force)란?완전 탐색(Brute Force)은 가능한 모든 경우의 수를 하나하나 확인하여 정답을 찾는 알고리즘 기법입니다.어떤 문제가 주어졌을 때, 특정한 규칙을 활용하여 문제를 최적화하는 것이 아니라, 단순히 모든 경우를 다 시도해보고 최적의 해를 찾는 방식입니다.예를 들어, 비밀번호를 분실했을 때 "0000"부터 "9999"까지 모든 조합을 하나씩 입력해보는 방식이 바로 완전 탐색입니다.이 방법은 매우 직관적이고 구현하기도 쉬우며, 반드시 정답을 찾을 수 있다는 장점이 있지만, 경우의 수가 많아지면 연산량이 급격히 증가하여 비효율적일 수 있습니다.1.1 개념 이해완전 탐색은 다음과 같은 특징을 가집니다.✅ 장점직관적이고 이해하기 쉬움특별한 알고리즘적 사고 없이도 쉽게 구..

그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm)📌 1. 그리디 알고리즘 개요✅ 학습 목표알고리즘이란 무엇인가?그리디 알고리즘의 개념과 특징 이해그리디 알고리즘이 사용될 수 있는 조건 이해✅ 학습 내용알고리즘이란? (컴퓨터가 문제를 해결하는 절차)그리디 알고리즘이란?매 단계에서 가장 최적(최선)의 선택을 하는 알고리즘전체적으로도 최적의 해를 찾을 수 있는 경우 사용그리디 알고리즘이 적용 가능한 경우탐욕적 선택 속성 (Greedy Choice Property): 부분 최적해가 전체 최적해를 보장할 때최적 부분 구조 (Optimal Substructure): 부분 문제의 최적해를 조합하여 전체 문제의 최적해를 만들 수 있을 때📌 2. 기본적인 그리디 알고리즘 구현✅ 학습 목표그리디 알고리즘을 C언어로 구..

5. DP 마스터하기동적 계획법(DP)을 충분히 연습했다면, 이제 고급 문제를 해결하는 전략과 코딩 테스트에서 효율적으로 활용하는 방법을 익혀야 합니다.이번 장에서는 DP 문제의 고급 접근법, 최적화 기법, 면접 및 코딩 테스트 대비 전략을 다룹니다.5-1. DP를 활용한 고급 문제 접근법📌 1️⃣ 상태(State) 정의 방법 학습DP 문제를 풀기 위해서는 문제에서 변하는 값(상태)을 정의하는 것이 가장 중요합니다.💡 예제 1: 계단 오르기 (Climbing Stairs)상태 정의:dp[i]: i번째 계단까지 오르는 방법의 수점화식: dp[i]=dp[i−1]+dp[i−2]💡 예제 2: 최장 증가 부분 수열 (LIS, Longest Increasing Subsequence)상태 정의:dp[i]: nu..

4. DP 실전 연습 (문제 풀이)동적 계획법(DP)의 개념을 이해했다면, 직접 문제를 풀어보는 것이 중요합니다.이번 장에서는 단계별 난이도의 문제를 통해 DP를 연습하고, 알고리즘 문제 풀이 사이트에서 추천 문제를 선정하여 실력을 향상시키는 방법을 소개합니다.4-1. 단계별 난이도 문제 풀이📌 기초 문제 (Basic)1️⃣ 피보나치 수열 (Fibonacci Numbers)시간 제한: 1초메모리 제한: 128MB공간 복잡도: O(1)문제: n번째 피보나치 수를 구하는 문제접근 방법:재귀 (O(2^n)) → 비효율적메모이제이션 (O(n)) → 최적화바텀업 (O(n), O(1) 메모리) → 최적화def fib(n): if not isinstance(n, int) or n 2️⃣ 계단 오르기 (Clim..

3. 실전 문제 응용동적 계획법(DP)을 실전 문제에 적용하면 최적의 해를 빠르게 구할 수 있습니다.이번 장에서는 경로 찾기, 문자열 및 수열 문제, 최적화 문제에서 DP를 활용하는 방법을 배웁니다.3-1. 경로 찾기 관련 문제📌 최단 경로 문제 (Minimum Path Sum) - 입력 검증 추가문제 설명m×n 크기의 2D 격자(grid)가 주어졌을 때,왼쪽 위에서 오른쪽 아래로 이동하는 최소 비용 경로를 찾는 문제입니다.이동 가능 방향: 오른쪽(→), 아래(↓)각 칸에는 이동 비용(양의 정수)이 주어짐.점화식dp[i][j]=min⁡(dp[i−1][j],dp[i][j−1])+grid[i][j]초기 조건:첫 번째 행과 첫 번째 열은 이동 경로가 1가지뿐이므로 누적합을 계산.시간 복잡도:O(m×n) (2..