data-structures-algorithms

알고리즘의 입력 크기(n)에 따른 자원(시간·공간) 소비량을 점근적으로 분석하는 표기법. 재귀 깊이는 스택 프레임으로 공간 소비:

문제 해결의 기초인 자료구조와 알고리즘의 설계 원칙, 복잡도 분석, 그리고 표현 모델을 정의하는 학습 노드입니다.

문제를 해결하는 사고의 틀인 분할 정복, 탐욕법, 동적 계획법 등의 설계 패러다임과 수리적 최적화 기법을 다루는 학습 노드입니다.

가능한 모든 해답의 후보군을 트리나 그래프 형태로 탐색하며 막다른 길에서 되돌아오는 시행착오 기법과, 탐색 범위를 지능적으로 줄이는 제약 조건 물리를 다루는 학습 노드입니다.

중복되는 부분 문제의 해답을 메모리에 저장하여 중복 연산을 완전히 제거하는 최적화 패러다임과, 점화식을 통한 문제 해결의 수리적 설계를 다루는 학습 노드입니다.

미래를 고려하지 않고 현재 순간의 최적만을 선택하여 해답을 구하는 탐욕적 기법과, 계산 불가능한 문제에 대해 근사적인 해를 찾는 휴리스틱 설계 물리를 다루는 학습 노드입니다.

하나의 거대한 문제를 작은 부분 문제로 쪼개어 해결하는 분할 정복의 철학과, 자기 자신을 다시 호출하여 시스템 스택에 작업을 쌓는 재귀 연산의 수리적 원리를 다루는 학습 노드입니다.