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[์›ํ‹ฐ๋“œ ํ”„๋ฆฌ์˜จ๋ณด๋”ฉ ์ธํ„ด์‹ญ] Orientation

ming412 2023. 8. 22. 17:05

์›ํ‹ฐ๋“œ ํ”„๋ฆฌ์˜จ๋ณด๋”ฉ ๋ฐฑ์—”๋“œ ์ธํ„ด์‹ญ

์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ

  • 1์ฃผ์ฐจ
    • ๋ฐฑ๋งŒ ์‚ฌ์šฉ์ž๋ฅผ ์œ„ํ•œ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ์‹œ์Šคํ…œ ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜ ์„ค๊ณ„ ๊ธฐ์ดˆ
    • Big O, ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ, ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ & ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ (Array, Linked List, Stack)
      • ๋ฌธ์ œ ํ•ด๊ฒฐ ํŒจํ„ด - Two Pointer, Slide Window, Divide and Conquer
  • 2์ฃผ์ฐจ
    • ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ & ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ (Queue, Hash Table)
    • ์™„์ „ ํƒ์ƒ‰ (Linear Search), ์žฌ๊ท€ (Recursion), ์ด์ง„ ํƒ์ƒ‰ (Binary Search)
  • 3์ฃผ์ฐจ
    • ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ (์ •๋ ฌ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜)
    • ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ (Tree), Tree ์ˆœํšŒ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ (Recursion, BFS, DFS), DB Index
      • Tree - BT, BST, Balanced BST or Heap, Binary Heap, Priority Queue or Trie
  • 4์ฃผ์ฐจ
    • ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ (Graph), Graph ์ˆœํšŒ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ (BFS, DFS), ์ตœ๋‹จ ๊ฒฝ๋กœ (Dijkstra)
    • ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ (Dynamic Programming), Summary

 

์›ํ‹ฐ๋“œ์— ๋ฏธ๋ฆฌ ๊ณต์ง€๋œ ๋‚ด์šฉ์œผ๋กœ๋Š” 4์ฃผ์ฐจ์— ๊ฐ์ฒด์ง€ํ–ฅ์— ๊ด€ํ•œ ๊ฐ•์˜์˜€๋Š”๋ฐ, ์›น ์„œ๋น„์Šค ํ•˜๋‚˜ ๋” ๋งŒ๋“œ๋Š” ๊ฒƒ๋ณด๋‹ค ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ์ง‘์ค‘ํ•˜๋Š” ์ชฝ์œผ๋กœ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋ณ€๊ฒฝํ•˜์…จ๋‹ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค. ๊ฐ์ฒด์ง€ํ–ฅ ๊ฐ•์˜๋„ ๋“ฃ๊ณ  ์‹ถ์€ ๋งˆ์Œ์ด ์žˆ์—ˆ์–ด์„œ ์•„์‰ฌ์› ์ง€๋งŒ ๋‹คํ–‰ํžˆ ๊ฐ์ฒด์ง€ํ–ฅ ๊ฐ•์˜ ์ž๋ฃŒ๋Š” ์ฃผ์‹ ๋‹ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค.

 

๊ธฐ์—… ๊ณผ์ œ๋Š” ์›ํ‹ฐ๋“œ ์‚ฌ์ „ ๊ณผ์ œ(ํ˜น์€ ๊ทธ๊ฒƒ๋ณด๋‹ค ๋” ๋‚ฎ์€) ์ˆ˜์ค€์ด๋ผ ์‚ฌ์ „ ๊ณผ์ œ์— ์–ด๋ ค์›€์ด ์—†์—ˆ๋‹ค๋ฉด ๊ธฐ์—… ๊ณผ์ œ์— ์–ด๋ ค์›€์ด ์—†์„ ๊ฒƒ์ด๋ผ ํŒ๋‹จํ•˜์—ฌ ์ด๋ฒˆ ์ธํ„ด์‹ญ์—๋Š” ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ & ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ์ง‘์ค‘ํ•˜๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค๊ณ  ํ•˜์…จ๋‹ค. ๋Œ€์‹  ๊ธฐ์—…๊ณผ์ œ๋„ ๊ฒฝํ—˜ํ•ด ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ๋”ฐ๋กœ ์ฃผ์‹ ๋‹ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค.

 

๋”ฐ๋ผ์„œ ๊ธฐ์—… ๊ณผ์ œ๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํŒ€ ๋นŒ๋”ฉ์€ ์—†์„ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋‚˜์ค‘์— ํŒ€์„ ๊พธ๋ ค ๋ฉด์ ‘ ์Šคํ„ฐ๋””๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค.

 

๊ณผ์ œ - [LeetCode] Top Interview 150 & ๋ธ”๋กœ๊น…

  • ์‹ค๋ฌด์—์„œ ์ž๋ฐ”๋กœ ๊ฐœ๋ฐœํ• ๊ฑฐ๋ผ๋ฉด ์ฝ”ํ…Œ๋งŒ ์ƒ๊ฐํ•˜์ง€ ๋ง๊ณ  ํ˜„์—…๊นŒ์ง€ ์ƒ๊ฐํ•ด์„œ ์ž๋ฐ”๋กœ ํ•˜๋Š”๊ฒŒ ์ข‹์„์ˆ˜๋„ ์žˆ๋‹ค
    • ์ž๋ฐ” ์–ธ์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ๊นŠ์€ ์ดํ•ด ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ
  • ๋ธ”๋กœ๊ทธ์— ๋‚ด๊ฐ€ ํ‘ผ ๋ฌธ์ œ์˜ ์ ‘๊ทผ๋ฒ•๊ณผ ํ’€์ด ๊ณผ์ •์„ ์ž‘์„ฑํ•˜๋Š”๋ฐ, ๊ธฐ์—…์—์„œ ์—ด๋žŒํ•œ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜๊ณ  ๊ผผ๊ผผํ•˜๊ฒŒ ์ž‘์„ฑ
    • ๋ฉด์ ‘๊ด€๋“ค์ด ์ƒ๊ฐ๋ณด๋‹ค ๋ธ”๋กœ๊ทธ๋ฅผ ๋งŽ์ด ๋ณธ๋‹ค
  • 1. ํ•ด๊ฒฐ ๊ณผ์ •๊ณผ 2. ํšŒ๊ณ  ๋‚ด์šฉ ๋‘˜ ๋‹ค ๊ธฐ๋ก๋˜์–ด ์žˆ์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค.
    • 1. ํ•ด๊ฒฐ ๊ณผ์ • 
      • ์ ‘๊ทผ๋ฒ• -> ์˜์‚ฌ(Pseudo) ์ฝ”๋“œ ์ž‘์„ฑ -> ๊ตฌํ˜„ ์ฝ”๋“œ ์ž‘์„ฑ
    • 2. ํšŒ๊ณ 
      • ๋‚ด๊ฐ€ ๊ตฌํ˜„ํ•œ ์ฝ”๋“œ์˜ ์„ฑ๋Šฅ ์ธก์ •(์‹œ๊ฐ„๋ณต์žก๋„/๊ณต๊ฐ„๋ณต์žก๋„) -> ๋‚ด ์ฝ”๋“œ์˜ ๊ณต๊ฐ„๋ณต์žก๋„/์‹œ๊ฐ„๋ณต์žก๋„๊ฐ€ ์™œ ์ข‹์ง€ ์•Š์€์ง€ -> ์ด๊ฑธ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๊ฐœ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„์ง€ & ๋ฌด์—‡์„ ๋” ๊ฐœ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„์ง€
      • ๋‹ค๋ฅธ ์‚ฌ๋žŒ ์ฝ”๋“œ ์ฐธ๊ณ ํ•ด์„œ ๊ทธ๊ฑธ ๊ธฐ์ค€์œผ๋กœ ์–ด๋–ค ๋ถ€๋ถ„์„ ๊ฐœ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์ตœ์ข… ํšŒ๊ณ 
  • ์„ฑ์‹ค + ํ•œ ๋ฌธ์ œ์— ๋Œ€ํ•ด ๊นŠ์ด ๊ณ ๋ฏผํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ์•Œ๋ ค์ฃผ์–ด์•ผ ํ•œ๋‹ค
    • ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ‘ธ๋Š” ๊ฒƒ๋ณด๋‹ค ํ•œ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ๊นŠ์ด ํŒŒ๋ณด๋Š”๊ฒŒ ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค
  • ๊ณผ์ œ ํ‰๊ฐ€ ๋ฐฉ์‹์€ ์„ฑ์‹ค๋„(์„ฑ์žฅ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ)