알고리즘과 자료구조: 학습 로드맵

📌개요

알고리즘과 자료구조를 단계별로 학습할 수 있는 로드맵

📌1. 기본 개념 이해

자료구조와 알고리즘의 기본 원리를 이해하고 간단한 문제를 해결할 수 있다.

자료구조

• 배열과 문자열
• 연결 리스트(Linked List)
• 스택(Stack)과 큐(Queue)
• 해시 테이블(Hash Table)

알고리즘

• 빅오 표기법(Big-O Notation) 이해
• 재귀(Recursion) 기본
• 정렬 알고리즘: 버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬

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📌2. 기초 응용

기초 자료구조와 알고리즘을 활용해 조금 더 복잡한 문제를 해결한다.

자료구조

• 트리(Tree)와 이진 탐색 트리(BST)
• 그래프(Graph) 기본 개념 (DFS, BFS 탐색)
• 우선순위 큐(Priority Queue)와 힙(Heap)

알고리즘

• 분할 정복(Divide and Conquer)
• 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)
• 이분 탐색(Binary Search)
• 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)
• 투 포인터(Two Pointer)

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📌3. 중급 알고리즘 및 문제 해결

다양한 알고리즘 패턴을 학습하고 효율적인 문제 해결 능력을 기른다.

자료구조

• 트라이(Trie)
• 세그먼트 트리(Segment Tree)
• 유니온 파인드(Union-Find)
• 그래프의 심화 (최단 경로 알고리즘: 다익스트라, 플로이드 워셜)

알고리즘

• 동적 프로그래밍(Dynamic Programming, DP)
• 백트래킹(Backtracking)
• 분할 정복의 고급 활용
• 최적화 문제 해결

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📌4. 고급 알고리즘 및 최적화

알고리즘 대회를 준비하거나 실제 프로젝트에서 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있다.

자료구조

• 펜윅 트리(Fenwick Tree)
• 고급 그래프 알고리즘 (네트워크 플로우, 최소 스패닝 트리)

알고리즘

• 고급 동적 프로그래밍 (비트마스크 활용)
• 문자열 알고리즘 (KMP, 라빈 카프, 접미사 배열)
• 수학적 알고리즘 (소수 판정, 모듈러 연산, 유클리드 호제법)
• 비트 연산 활용

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📌5. 실전 및 응용

코딩 테스트 준비 및 실제 프로젝트에서 알고리즘 적용

실전 대비

• 시간 복잡도와 공간 복잡도 최적화 연습
• 제한된 시간 내에 문제를 해결하는 연습

응용

• 실무 프로젝트에서 효율적인 데이터 처리
• 오픈소스 기여를 통해 알고리즘 설계 경험 쌓기

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⚙️EndNote

1. 매일 꾸준히 문제를 풀고 복습한다.
2. 어려운 문제는 토론하거나 검색을 통해 풀이 과정을 이해한다.
3. 처음부터 모든 걸 완벽히 이해하려 하지 말고, 반복 학습으로 익히는 게 좋다.