eunhyeon 블로그

안녕하세요! 제가 이번에 정보처리기사 실기에 합격해서 제가 실제로 공부했던 방법을 공유해보려고 합니다! 저는 딱 60점으로 아슬아슬하게 합격한 케이스입니다. 살짝 변명을 해보자면 다른 자격증 시험을 준비하느라 정처기는 2주밖에 준비할 시간이 없었어요... ^^가채점했을 때는 62~63점 정도를 예상했었는데 결과를 확인해보니 정말 큰일날 뻔 했습니다.그래도 합격이 목표였기 때문에 60점 너무 감사합니다! 사실 저는 이전에 25년 3회 시험도 응시했었기 때문에 기본적인 개념은 어느 정도 알고 있었습니다.2주라는 준비 기간이 있었지만 다른 자격증 시험을 보면서 너무 힘들어서 일주일을 쉬었더니 벼락치기가 되어버렸습니다...(3일 코딩 공부 + 2일 이론 공부 + 2일 기출 문제 반복) 그래서 지금 제가 알려드..

11. 동적 계획법📌 동적 계획법복잡한 문제를 여러 개의 간단한 문제로 분리하여 부분의 문제들을 해결함으로써 최종적으로 복잡한 문제의 답을 구하는 방법 동적 계획법 핵심 이론큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있어야 함작은 문제들이 반복돼 나타나고 사용되며 이 작은 문제들의 결괏값은 항상 같아야 함모든 작은 문제들은 한 번만 계산해 DP 테이블에 저장하며 추후 재사용할 때는 이 DP 테이블을 이용 (=메모이제이션 기법)동적 계획법은 톱-다운 방식과 바텀-업 방식으로 구현 동적 계획법 대표 문제피보나치 수열D[N] = D[N-1] + D[N-2] //N번째 수열 = N - 1 번째 수열 + N -2 번째 수열 12. 기하📌 기하점, 선, 다각형, 원과 같이 각종 기하학적 도형을 다루는 알고리즘 CCW평면상..

📌이진 트리각 노드의 자식 노드(차수)의 개수가 2 이하로 구성돼 있는 트리편향 이진 트리 - 노드들이 한쪽으로 편향돼 생성된 이진 트리포화 이진 트리 - 트리의 높이가 모두 일정하며 리프 노드가 꽉찬 이진 트리완전 이진 트리 - 마지막 레벨을 제외하고 완전하게 노드들이 채워져있고, 마지막 레벨은 왼쪽부터 채워진 트리📌 세그먼트 트리주어진 데이터들의 구간 합과 데이터 업데이트를 빠르게 수행하기 위해 고안해낸 자료구조​세그먼트 트리 종류구간 합최대 최소 구하기​세그먼트 트리 구현 단계트리 초기화하기질의값 구하기데이터 업데이트하기​📌 최소 공통 조상트리 그래프에서 임의의 두 노드를 선택했을 때 두 노드가 각각 자신을 포함해 거슬러 올라가면서 부모 노드를 탐색할 때 처음 공통으로 만나게 되는 부모 노드​..

📌 위상정렬사이클이 없는 방향 그래프에서 노드 순서를 찾는 알고리즘기능특징시간복잡도노드 간의 순서를 결정사이클이 없어야 함O(V+E) 📌 다익스트라그래프에서 최단 거리를 구하는 알고리즘기능특징시간복잡도출발 노드와 모든 노드 간의 최단 거리 탐색에지는 모든 함수O(ElogV)다익스트라 핵심이론인접 리스트로 그래프 구현하기최단 거리 배열 초기화하기값이 가장 작은 노드 고르기최단 거리 배열 업데이트하기​📌 벨만-포드그래프에서 최단 거리를 구하는 알고리즘기능특징시간복잡도특정 출발 노드에서 다른 모든 노드까지의 최단 경로 탐색​• 음수 가중치 에지가 있어도 수행할 수 있음• 전체 그래프에서 음수 사이클의 존재 여부를 판단할 수 있음O(VE)​벨만-포드 핵심이론에지 리스트로 그래프를 구현하고 최단 경로 배열..

📌 그리디그리디 알고리즘- 현재 상태에서 선택할 수 있는 여러 선택지 중 가장 최선의 선택을 반복하여 문제를 해결하는 알고리즘- 각 단계에서의 최적 선택이 전체 문제의 최적 해가 될 것이라고 가정하는 방식​그리디 핵심 이론해 선택 (Selection) - 현재 상태에서 가장 최선이라고 판단되는 해 선택적절성 검사 (Feasibility Check) - 선택한 해가 문제의 제약 조건을 위반하지 않는지 검사해 검사 (Solution Check) - 현재까지 선택된 해의 집합이 문제를 해결할 수 있는지 확인- 문제가 해결되지 않은 경우 같은 과정 반복📌 정수론소수 구하기- 대표적인 소수 판별 알고리즘- 에라토스테네스의 체​에라토스테네스의 체 원리구하고자 하는 소수의 범위만큼 1차원 배열 생성2부터 시작하여..

📌 깊이 우선 탐색 (DFS)그래프의 시작 노드에서 출발하여 탐색할 한 쪽 분기를 정하여 최대 깊이까지 탐색을 마친 후 다른 쪽 분기로 이동하여 다시 탐색을 수행하는 알고리즘 특징그래프 완전 탐색 기법재귀함수로 구현스택 자료 구조 이용시간복잡도(노드 수: V, 에지 수: E) : O(V+E) DFS 핵심이론DFS를 시작할 노드를 선택한 후 사용할 자료구조 초기화하기스택에서 노드를 꺼낸 후 꺼낸 노드의 인접 노드를 다시 스택에 삽입하기스택 자료구조에 값이 없을 때까지 반복하기 DFS 예시DFS 탐색 순서DFS의 방문 순서는 항상 하나로 고정되지 않고 인접 노드를 어떤 순서로 탐색하느냐에 따라 결과가 다름즉, DFS의 핵심은 탐색 방식이며 방문 순서는 구현 방식과 인접 노드의 순서에 따라 다름 핵심 정리D..

요즘 나태해진 것 같아 스터디를 시작하게 되었습니다​​일주일 공부해본 결과개념과 원리가 이해하기 쉽게 정리되어 있어초보자에게 적합하고 해당 개념에 맞는 백준 알고리즘 문제도 포함되어 있어이 책만 있어도 공부할 수 있을 것 같습니다​결론!​알고리즘 별 문제를 찾기 귀찮으신 분들께 추천!!​​​1. 시간 복잡도📌시간복잡도주어진 문제를 해결하기 위한 연산 횟수입력 크기(n)에 따라 알고리즘 실행 시간이 얼마나 증가하는지를 나타내는 기준​📌시간 복잡도 유형빅-오메가 (Ω(n)) : 최선일 때의 연산 횟수를 나타낸 표기법빅-세타 (Θ(n)) : 보통일 때의 연산 횟수를 나타낸 표기법빅-오 (O(n)) : 최악일 때의 연산 횟수를 나타낸 표기법​💡 코딩테스트에서는 다양한 테스트 케이스를 수행해 모든 케이스를 ..

여러분, 안녕하세요! 어느새 KB IT's Your Life 6기 기자단의 마지막 미션인 취업특강 후기를 전하게 되었습니다 이번 취업 특강은 8월 13일프로젝트 기간 중간에 진행되었습니다​ IT 취업 준비를 앞둔 저희에게 꼭 필요한 현실적인 조언과 구체적인 준비 방법을 알려주는 시간이었는데요​ 저는 특히 ‘자격증 전략’과 ‘GitHub 포트폴리오 관리’ 부분에서 큰 인사이트를 얻었습니다 취업특강이란? 이번 취업특강은 IT취업교육의 일환으로 KB IT아카데미에서 준비한 실전 맞춤형 교육입니다 - IT 개발자로서 필요한 역량 분석- 회사별 포트폴리오 준비 전략- GitHub Profile 꾸미기 실습- Notion Portfolio 작성- 프로필 & 포트폴리오 리뷰 취업 준비 전 과정에 걸친 실질적인..

안녕하세요!!프로젝트를 하면서 정신없이 시간을 보내다 보니어느덧 4월에 시작한 기자단 활동이 막바지에 이르렀네요...​KB IT's Your Life 6기 면접을 보기 위해 옷도 사고 답변 준비하고 떨어질 것 같았지만합격 문자를 받아 좋아했었던 게 벌써 5개월이 지났다니 안 믿기네요 제가 KB IT's Your Life 6기 지원을 준비하면서 이전 기수 기자단 분들의 글을 통해도움을 많이 얻었었는데그래서 저도 꼭 기자단을 지원하고 싶었습니다​​KB IT's Your Life라는 IT 취업교육 현장을 직접 취재하고 다양한 콘텐츠를 제작해 보고 싶었는데이렇게 기자단 활동을 하여 생생한 후기를전달해 드릴 수 있어 너무 뿌듯했었습니다​그러면 다들 짐작하셨겠지만 오늘은 기자단 활동 후기를 전해드리려고 합니다 기..

안녕하세요! 오늘은 7월 12일과 26일에 진행된 주말멘토링에 대해 소개해 드리겠습니다!​멘토님들의 프로젝트 피드백부터 생생한 실무 이야기까지​그 현장 속으로 함께 가보시죠! 주말멘토링이란? 주말멘토링은 KB IT's Your Life에서 진행된 IT 취업교육 프로그램으로금융권 및 빅테크 현직자 멘토님들이 프로젝트 방향성, 취업 준비 전략, 최신 기술 트렌드 등을 직접 알려주며 실질적인 피드백을 제공합니다​참가자는 멘토링을 통해 프로젝트 완성도 향상시키고 현업에서 요구되는 역량과 트렌드를 직접 배울 수 있습니다 주말멘토링 일정 및 내용 📅 1차 멘토링 (7월 12일, 토요일)- 멘토 소개 미니세미나 30-40분 내외 진행- 멘토 Q&A 20분 진행- 조별로 발표 후 피드백 진행​멘토링은 팀 단위..