파이썬 파이썬은 1991년 Guido van Rossum이 개발한 인터프리터 언어다. 프로그래밍 교육을 위해 많이 사용되고 기업의 실무에서도 많이 사용하는 언어다. 대표적으로 구글의 소프트웨어 절반 이상이 파이썬으로 작성되었다고 한다. 왜 파이썬을 많이 사용할까? 🔺 오픈소스 = 무료! 🔺 문법이 간단해 쉽게 배울 수 있다. Easy-to-learn Easy-to-read Easy-tomaintain 🔺 풍부한 라이브러리로 개발 생상성이 높다. 파이썬은 numpy, pandas, matplotlib 등 데이터 적재, 시각화, 통계 등에 필요한 라이브러리를 가지고 있다. 또한 범용 프로그래밍 언어로서 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)나 Django, Flask 등을 이용한 웹서비스를 만들 수 있다. 🔺 다..

1) 정렬 더보기 정렬에는 다양한 방법이 있는데, 알고 있는 방법에는 무엇이 있나요? 키 값을 비교해 자료를 삽입해 정렬하는 선택 정렬, 버블 정렬, 퀵 정렬, 병합 정렬 등의 방법이 있고, 계수 정렬과 같이 값을 비교하지 않고 정렬하는 방법도 있습니다. 왜 정렬 알고리즘이 많을까? 정렬 알고리즘 하나가 무조건 우수한게 아니라 주어진 상황에 따라 trade-off가 있기 때문입니다. 구체적인 Trade-off 예시 퀵소트는 평균의 경우 O(N logN)을 갖지만 정렬된 경우 O(N^2)의 시간 복잡도를 갖게 됩니다. 삽입 정렬은 평균 O(N^2)을 갖지만 정렬된 경우 O(N)의 시간 복잡도를 갖게 됩니다. 이미 정렬된 데이터에 대해 가장 좋은 성능을 보이는 정렬 알고리즘은? 삽입 정렬로, 자기 앞에 있는..

1. 가장 중요한 건, 어떤 경우(목적)일 때 어떤 자료구조를 사용하면 좋은지를 알고 있는 것 2. 본인의 주 언어 자료구조 내부구현이 무엇으로 되어있는지 알고 가기 자료 구조를 왜 사용할까요? 메모리를 효율적으로 사용하면서 데이터를 빠르고 안정적으로 처리하기 위해 필요합니다. 특정 상황에서 유용하게 사용할 수 있는 자료구조를 선택하는 것이 중요합니다. 자료를 정리할 때 가장 중요한 것은 무엇일까요? 데이터와 목적에 따라 다르다고 생각합니다. 처리 시간, 크기, 활용 빈도, 갱신의 정도와 보안 등 고려해야할 점들 중 상황에 따라 우선순위를 정해야한다고 생각합니다. 1) 배열 vs 링크드 리스트 구현상 어떤 특징이 있는지, 시간복잡도가 어떤지, 어떤 경우에 사용하면 좋은지 위 3개 포인트만 제대로 전달하기..

이진탐색 이진탐색이란, 매 탐색마다 탐색 범위를 반으로 좁혀가며 빠르게 탐색하는 알고리즘이다. 이진탐색을 수행하기 위해서는 리스트(배열)가 정렬되어 있어야 한다. ✅ Pseudo Code 크기가 N인 list에서 target이라는 특정 데이터를 찾아내고 싶다고 가정하자. (left와 right는 list의 인덱스를 의미한다.) left = 0, right = n - 1로 초기화한다. mid = (left + right) // 2로 설정한다. 만약, list[mid] == target이라면 탐색을 종료한다. 만약, list[mid] != target이라면, list[mid] > target : right = mid - 1로 갱신하고 2번으로 돌아간다. list[mid] < target : left = mi..

정렬 알고리즘 데이터를 특정한 기준에 따라서 순서대로 나열하는 알고리즘 정렬 알고리즘은 이진 탐색의 전처리 과정이기도 하다. 대부분의 프로그래밍 언어에서 지원하는 표준 정렬 라이브러리는 최악의 경우에도 O(NlogN) 을 보장하도록 설계되어 있다. 정렬 알고리즘별 시간복잡도 삽입 / 셀 : 키 값을 비교해서 자료를 삽입 선택 / 힙 : 특정 자료구조를 통해 정렬 교환 / 퀵 : 키 값을 비교해서 교환 병합 : 키 값을 비교하고 자료를 병합 계수 / 기수 : 값을 비교하지 않고 정렬 👆 Stable Sort : 정렬 결과 중복된 값들의 순서가 변하지 않는 정렬 방식 1) 삽입 정렬 Insertion Sort 자료 배열의 모든 요소를 앞에서부터 차례대로 이미 정렬된 배열 부분과 비교하여, 자신의 위치를 찾아..

TL;DR 자료구조 빈출 유형 !!! 해시 테이블은 키에 대한 해시 값을 사용해 값을 저장하고 조회하며, 키-값 쌍의 개수에 따라 동적으로 크기가 증가하는 Associate Array. 해시 테이블은 적은 리소스로 많은 데이터를 효율적으로 관리할 수 있기 때문에 사용한다. 해시 함수에는 Division, Multiplication, Folding, Universal Hashing 등 다양한 방법이 있다. 충돌(Collision)을 처리하기 위해 링크드 리스트나 트리를 활용하는 Chaining 기법과 빈 공간에 저장하는 Open Addressing 방법을 사용한다. 해시 테이블 해시(hash) : 다양한 길이를 가진 데이터를 고정된 길이를 가진 데이터로 매핑한 값 해시 함수 : 임의의 길이의 데이터를 고정..