Category: Coding Interview
-
BFS/DFS 완전 정복 – 그래프 탐색 알고리즘 구현부터 실전 응용까지
BFS vs DFS: when to use each, how they differ in time complexity, and 5 graph problems you can't solve without mastering both algorithms.
-
그리디 알고리즘 완벽 정리 – 활동 선택, 회의실 배정 등 코딩테스트 필수 유형 풀이
Greedy algorithms decoded: solve activity selection, meeting rooms, and coin change in O(n log n). Spot the 3 cases where greedy fails.
-
슬라이딩 윈도우 패턴: O(N²)에서 O(N)으로 최적화
Speed up subarray problems from O(n²) to O(n) using sliding window. Fixed vs variable size, two pointers, and 4 LeetCode patterns solved.
-
동적 계획법(DP) 코딩테스트 완전 정복: 개념부터 실전 문제까지
Master dynamic programming for coding interviews: derive recurrence relations, optimize space complexity, solve knapsack and LIS in Python.
-
투 포인터(Two Pointers) 알고리즘 완벽 가이드 – 배열 탐색 O(n) 최적화의 정석
Two Pointers drops array search from O(n²) to O(n). Master same-direction and opposite-direction patterns with 6 LeetCode problems solved.
-
코딩테스트 필수 유형: 투 포인터(Two Pointers) 완벽 가이드 – 연습 문제와 상세 풀이
Two Pointers solves sum problems in O(N) vs brute-force O(N²). Master two-sum, subarray sum, and three-sum with step-by-step Python solutions.
-
이분 탐색(Binary Search) 완벽 가이드 – 알고리즘 원리부터 코딩테스트 응용까지
Master binary search from O(log n) basics to parametric search. Includes lower/upper bound implementation and coding interview patterns.
-
배열 vs 연결 리스트: 자료구조 선택 가이드와 실무 활용법
Array vs Linked List: O(1) vs O(n) lookup compared. When each structure wins on insertion, deletion, and memory — with benchmark data.