길벗 동영상강좌

 

1장 자료 구조가 중요한 까닭  

__1.1  자료 구조 

__1.2  배열: 기초 자료 구조 

____1.2.1 자료 구조 연산 

__1.3  속도 측정 

__1.4  읽기 

__1.5  검색 

__1.6  삽입 

__1.7  삭제 

__1.8   집합: 단 하나의 규칙으로 효율성이 달라진다 

__1.9  마무리 

__1.10  연습 문제 

 

2장 알고리즘이 중요한 까닭  

__2.1  정렬된 배열 

__2.2  정렬된 배열의 검색 

__2.3  이진 검색 

____2.3.1 코드 구현: 이진 검색 

__2.4  이진 검색 대 선형 검색 

____2.4.1 깜짝 퀴즈 

__2.5  마무리 

__2.6  연습 문제 

 

3장 빅 오 표기법  

__3.1   빅 오: 원소가 N개일 때 몇 단계가 필요할까? 

__3.2  빅 오의 본질 

____3.2.1 빅 오의 본질 더 파고들기 

____3.2.2 같은 알고리즘, 다른 시나리오 

__3.3  세 번째 유형의 알고리즘 

__3.4  로가리즘 

__3.5  O(logN) 해석 

__3.6  실제 예제 

__3.7  마무리 

__3.8  연습 문제 

 

4장 빅 오로 코드 속도 올리기  

__4.1  버블 정렬 

__4.2  버블 정렬 실제로 해보기 

____4.2.1 버블 정렬 구현 

__4.3  버블 정렬의 효율성 

__4.4  이차 문제 

__4.5  선형 해결법 

__4.6  마무리 

__4.7  연습 문제 

 

5장 빅 오를 사용하거나 사용하지 않는 코드 최적화  

__5.1  선택 정렬 

__5.2  선택 정렬 실제로 해보기 

____5.2.1 선택 정렬 구현 

__5.3  선택 정렬의 효율성 

__5.4  상수 무시하기 

__5.5  빅 오 카테고리 

____5.5.1 실제 예제 

____5.5.2 중요한 단계 

__5.6  마무리 

__5.7  연습 문제 

 

6장 긍정적인 시나리오 최적화  

__6.1  삽입 정렬 

__6.2  삽입 정렬 실제로 해보기 

____6.2.1 삽입 정렬 구현 

__6.3  삽입 정렬의 효율성 

__6.4  평균적인 경우 

__6.5  실제 예제 

__6.6  마무리 

__6.7  연습 문제 

 

7장 일상적인 코드 속 빅 오  

__7.1  짝수의 평균 

__7.2  단어 생성기 

__7.3  배열 예제 

__7.4  평균 섭씨 온도 구하기 

__7.5  의류 상표 

__7.6  1 세기 

__7.7  팰린드롬 검사기 

__7.8  모든 곱 구하기 

____7.8.1 여러 데이터 세트 다루기 

__7.9  암호 크래커 

__7.10  마무리 

__7.11  연습 문제 

 

8장 해시 테이블로 매우 빠른 룩업  

__8.1  해시 테이블 

__8.2  해시 함수로 해싱 

__8.3   재미와 이익, 특히 이익을 남길 유의어 사전 만들기 

__8.4  해시 테이블 룩업 

____8.4.1 단방향(one-directional) 룩업 

__8.5  충돌 해결 

__8.6  효율적인 해시 테이블 만들기 

____8.6.1 훌륭한 충돌 조정 

__8.7  해시 테이블로 데이터 조직 

__8.8  해시 테이블로 속도 올리기 

____8.8.1 배열 부분 집합 

__8.9  마무리 

__8.10  연습 문제 

 

9장 스택과 큐로 간결한 코드 생성  

__9.1  스택 

__9.2  추상 데이터 타입 

__9.3  스택 다뤄보기 

____9.3.1 코드 구현: 스택 기반 코드 린터 

__9.4  제약을 갖는 데이터 구조의 중요성 

____9.4.1 스택 요약 

__9.5  큐 

____9.5.1 큐 구현 

__9.6  큐 다뤄보기 

__9.7  마무리 

__9.8  연습 문제 

 

10장 재귀를 사용한 재귀적 반복  

__10.1  루프 대신 재귀 

__10.2  기저 조건 

__10.3  재귀 코드 읽기 

__10.4  컴퓨터의 눈으로 바라본 재귀 

____10.4.1 호출 스택 

____10.4.2 스택 오버플로 

__10.5  파일시스템 순회 

__10.6  마무리 

__10.7  연습 문제 

 

11장 재귀적으로 작성하는 법  

__11.1  재귀 카테고리: 반복 실행 

____11.1.1 재귀 트릭: 추가 인자 넘기기 

__11.2  재귀 카테고리: 계산 

____11.2.1 두 가지 계산 방식 

__11.3  하향식 재귀: 새로운 사고방식 

____11.3.1 하향식 사고 절차 

____11.3.2 배열 합 

____11.3.3 문자열 뒤집기 

____11.3.4 X 세기 

__11.4  계단 문제 

____11.4.1 계단 문제 기저 조건 

__11.5  애너그램 생성 

____11.5.1 애너그램 생성의 효율성 

__11.6  마무리 

__11.7  연습 문제 

 

12장 동적 프로그래밍  

__12.1  불필요한 재귀 호출 

____12.1.1 max 재귀 분석 

__12.2  빅 오를 위한 작은 개선 

__12.3  재귀의 효율성 

__12.4  하위 문제 중첩 

__12.5  메모이제이션을 통한 동적 프로그래밍 

____12.5.1 메모이제이션 구현 

__12.6  상향식을 통한 동적 프로그래밍 

____12.6.1 상향식 피보나치 

____12.6.2 메모이제이션 대 상향식 

__12.7  마무리 

__12.8  연습 문제  25613장 속도를 높이는 재귀 알고리즘  

__13.1  분할 

____13.1.1 코드 구현: 분할 

__13.2  퀵 정렬 

____13.2.1 코드 구현: 퀵 정렬 

__13.3  퀵 정렬의 효율성 

____13.3.1 한눈에 보는 퀵 정렬 

____13.3.2 빅 오로 나타낸 퀵 정렬 

__13.4  퀵 정렬의 최악의 시나리오 

____13.4.1 퀵 정렬 대 삽입 정렬 

__13.5  퀵 셀렉트 

____13.5.1 퀵 셀렉트의 효율성 

____13.5.2 코드 구현: 퀵 셀렉트 

__13.6  다른 알고리즘의 핵심 역할을 하는 정렬 

__13.7  마무리 

__13.8  연습 문제 

 

14장 노드 기반 자료 구조  

__14.1  연결 리스트 

__14.2  연결 리스트 구현 

__14.3  읽기 

____14.3.1 코드 구현: 연결 리스트 읽기 

__14.4  검색 

____14.4.1 코드 구현: 연결 리스트 검색 

__14.5  삽입 

____14.5.1 코드 구현: 연결 리스트 삽입 

__14.6  삭제 

____14.6.1 코드 구현: 연결 리스트 삭제 

__14.7  연결 리스트 연산의 효율성 

__14.8  연결 리스트 다루기 

__14.9  이중 연결 리스트 

____14.9.1 코드 구현: 이중 연결 리스트 삽입 

____14.9.1 앞과 뒤로 이동 

__14.10  이중 연결 리스트 기반 큐 

____14.10.1 코드 구현: 이중 연결 리스트 기반 큐 

__14.11  마무리 

__14.12  연습 문제 

 

15장 이진 탐색 트리로 속도 향상  

__15.1  트리 

__15.2  이진 탐색 트리 

__15.3  검색 

____15.3.1 이진 탐색 트리 검색의 효율성 

____15.3.2 log(N) 레벨 

____15.3.3 코드 구현: 이진 탐색 트리 검색 

__15.4  삽입 

____15.4.1 코드 구현: 이진 탐색 트리 삽입 

____15.4.2 삽입 순서 

__15.5  삭제 

____15.5.1 자식이 둘인 노드 삭제 

____15.5.2 후속자 노드 찾기 

____15.5.3 오른쪽 자식이 있는 후속자 노드 

____15.5.4 완전한 삭제 알고리즘 

____15.5.5 코드 구현: 이진 탐색 트리 삭제 

____15.5.6 이진 탐색 트리 삭제의 효율성 

__15.6  이진 탐색 트리 다뤄보기 

__15.7  이진 탐색 트리 순회 

__15.8  마무리 

__15.9  연습 문제  34516장 힙으로 우선순위 유지하기  

__16.1  우선순위 큐 

__16.2  힙 

____16.2.1 힙 조건 

____16.2.2 완전 트리 

__16.3  힙 속성 

__16.4  힙 삽입 

__16.5  마지막 노드 탐색 

__16.6  힙 삭제 

__16.7  힙 대 정렬된 배열 

__16.8  다시 살펴보는 마지막 노드 문제 

__16.9  배열로 힙 구현하기 

____16.9.1 배열 기반 힙 순회 

____16.9.2 코드 구현: 힙 삽입 

____16.9.3 코드 구현: 힙 삭제 

____16.9.4 대안 구현 

__16.10  우선순위 큐로 쓰이는 힙 

__16.11  마무리 

__16.12  연습 문제 

 

17장 트라이(trie)해 보는 것도 나쁘지 않다  

__17.1  트라이 

____17.1.1 트라이 노드 

____17.1.2 트라이 클래스 

__17.2  단어 저장 

____17.2.1 별표(asterisk)의 필요성 

__17.3  트라이 검색 

____17.3.1 코드 구현: 트라이 검색 

__17.4  트라이 검색의 효율성 

__17.5  트라이 삽입 

____17.5.1 코드 구현: 트라이 삽입 

__17.6  자동 완성 개발 

____17.6.1 단어 수집 

____17.6.2 재귀 연습(walk-through) 

__17.7  자동 완성 마무리 

__17.8   값을 포함하는 트라이: 자동 완성 업그레이드 

__17.9  마무리 

__17.10  연습 문제 

 

18장 그래프로 뭐든지 연결하기  

__18.1  그래프 

____18.1.1 그래프 대 트리 

____18.1.2 그래프 용어 

____18.1.3 기초 그래프 구현 

__18.2  방향 그래프 

__18.3  객체 지향 그래프 구현 

__18.4  그래프 탐색 

__18.5  깊이 우선 탐색 

____18.5.1 깊이 우선 탐색 연습 

____18.5.2 코드 구현: 깊이 우선 탐색 

__18.6  너비 우선 탐색 

____18.6.1 너비 우선 탐색 연습 

____18.6.2 코드 구현: 너비 우선 탐색 

____18.6.3 깊이 우선 탐색 대 너비 우선 탐색 

__18.7  그래프 탐색의 효율성 

____18.7.1 O(V + E) 

__18.8  가중 그래프 

____18.8.1 가중 그래프 코드 

____18.8.2 최단 경로 문제 

__18.9  데이크스트라의 알고리즘 

____18.9.1 데이크스트라의 알고리즘 준비 

____18.9.2 데이크스트라의 알고리즘 단계 

____18.9.3 데이크스트라의 알고리즘 연습 

____18.9.4 최단 경로 찾기 

____18.9.5 코드 구현: 데이크스트라의 알고리즘 

____18.9.6 데이크스트라의 알고리즘의 효율성 

__18.10  마무리 

__18.11  연습 문제 

 

19장 공간 제약 다루기  

__19.1  공간 복잡도의 빅 오 

__19.2  시간과 공간 트레이드오프 

__19.3  재귀에 숨겨진 비용 

__19.4  마무리 

__19.5  연습 문제 

 

20장 코드 최적화 기법  

__20.1  전제 조건: 현재 빅 오 파악하기 

__20.2  시작점: 상상할 수 있는 최상의 빅 오 

____20.2.1 상상의 나래 펼치기 

__20.3  룩업 마법 

____20.3.1 저자 룩업 마법 

____20.3.2 자료 구조 추가하기 

____20.3.3 두 수의 합(two-sum) 문제 

__20.4  패턴 인식 

____20.4.1 동전 게임 

____20.4.2 예제 생성 

____20.4.3 합 교환(sum swap) 문제 

__20.5  탐욕 알고리즘 

____20.5.1 배열 최댓값 

____20.5.2 최대 부분 합 

____20.5.3 탐욕스러운 주가 예측 

__20.6  자료 구조 변경 

____20.6.1 애너그램 검사기 

____20.6.2 그룹 정렬 

__20.7  요약 

__20.8  작별 인사 

__20.9  연습 문제