자료구조 · 알고리즘 기초집 전체 커리큘럼

24-LESSON CURRICULUM전체 강의 공개

자료구조 · 알고리즘 전체 커리큘럼

게임 기록을 저장하고 찾고 정렬하는 작은 문제에서 시작해 상위 랭킹과 스테이지 그래프를 처리하는 통합 프로그램까지 확장합니다.

강의 수24강

난이도초급 → 중급 입문

최종 결과물게임 기록 분석·랭킹 알고리즘 프로그램

강	주제	핵심 결과
01	자료구조와 알고리즘의 역할: 왜 문제 해결 방식이 중요할까?	문제를 입력·출력·제약·반복 연산으로 나눈 뒤 자료구조와 알고리즘을 선택합니다. 빠른 구조가 항상 최선은 아니며 정확성, 메모리, 구현 복잡도까지 함께 판단합니다.
02	시간 복잡도와 공간 복잡도: Big-O를 읽는 법	Big-O는 하드웨어와 독립적으로 증가율을 비교하는 도구입니다. 최선·평균·최악 시간과 보조 공간을 구분하고, 실제 성능 측정은 별도의 검증으로 다룹니다.
03	배열과 ArrayList: 순서가 있는 게임 기록 관리	고정 크기와 원시 값에는 배열이 단순하고, 동적으로 늘어나는 순서 자료에는 ArrayList가 편리합니다. 빠른 인덱스 접근과 느린 중간 변경이라는 배열 기반 특성을 함께 기억합니다.
04	문자열과 문자 배열: 텍스트 데이터를 효율적으로 다루기	String은 안전한 불변 텍스트이고, 반복 조립에는 StringBuilder가 적합합니다. 문자 표현 범위를 확인하고 한 번의 순회로 검증·변환하는 흐름을 설계합니다.
05	연결 리스트: 노드로 데이터를 연결하는 원리	연결 리스트는 노드 참조를 바꿔 자료를 연결합니다. 위치를 이미 알면 변경이 빠르지만 임의 접근과 탐색은 느리며, 구조 선택에는 실제 접근 패턴이 중요합니다.
06	스택: 실행 취소와 괄호 검증 문제	스택은 가장 최근 작업을 먼저 처리하는 문제에 맞습니다. ArrayDeque의 한쪽 끝을 일관되게 사용하고 빈 상태를 확인하면 실행 취소와 중첩 검사를 안전하게 구현할 수 있습니다.
07	큐와 덱: 대기열과 작업 순서 관리	큐는 도착 순서 처리, 덱은 양쪽 끝 제어에 적합합니다. 메서드의 실패 계약을 구분하고 공정성 정책까지 함께 설계합니다.
08	해시와 HashMap: 플레이어 기록을 빠르게 찾기	HashMap은 키 기반 반복 조회를 빠르게 만드는 색인입니다. 평균 성능과 순서 미보장, equals·hashCode 계약, 추가 메모리를 함께 고려합니다.
09	Set과 중복 제거: 고유 플레이어·아이템 관리	Set은 고유성 자체가 문제의 핵심일 때 사용합니다. 중복 기준과 순서 요구를 먼저 정하고, HashSet의 평균 성능을 최악 보장으로 오해하지 않습니다.
10	정렬 기초: 비교 정렬과 Comparator 사용법	Comparator로 도메인 정렬 규칙과 동점 정책을 명시합니다. 원본 보존 여부, 안정성, overflow, O(n log n) 비용을 함께 검토합니다.
11	버블·선택·삽입 정렬: 느리지만 중요한 기본 원리	기본 정렬은 비교·이동·불변식을 눈으로 확인하기 좋습니다. 상황별 복잡도를 구분하되 큰 일반 입력에는 검증된 표준 정렬을 사용합니다.
12	병합 정렬과 분할 정복: 큰 문제를 나누어 정렬하기	병합 정렬은 균형 분할과 선형 병합으로 모든 상황 O(n log n)을 달성합니다. 대신 O(n) 보조 공간과 정확한 구간 경계 관리가 필요합니다.
13	퀵 정렬과 피벗: 평균 성능과 최악 상황 이해하기	퀵 정렬은 피벗 분할이 균형이면 빠르고 메모리 지역성이 좋지만 최악 O(n²)이 가능합니다. 평균과 최악, 재귀 스택, 안정성을 분리해 평가합니다.
14	이진 탐색: 정렬된 데이터에서 빠르게 찾기	이진 탐색은 정렬된 데이터의 반복 조회에 강합니다. 구간 불변식과 중복 정책을 명시하고, 정렬 비용까지 전체 해법 복잡도에 포함합니다.
15	재귀 함수: 종료 조건과 호출 흐름 이해하기	재귀는 자기 유사 구조를 자연스럽게 표현하지만 종료 조건과 호출 깊이를 관리해야 합니다. 시간뿐 아니라 호출 스택 공간을 포함해 반복 방식과 비교합니다.
16	트리 기초: 계층 구조와 순회 방법	트리는 계층 관계를 표현하고 순회는 모든 노드를 체계적으로 방문합니다. 순서의 의미와 트리 높이에 따른 호출 스택 비용을 함께 이해합니다.
17	이진 탐색 트리: 삽입·검색·삭제의 원리	BST는 순서 불변식으로 탐색 범위를 줄이지만 성능은 높이에 달려 있습니다. 중복·삭제 정책과 균형 여부를 명시해야 합니다.
18	우선순위 큐와 힙: 최고 점수 랭킹을 효율적으로 관리하기	우선순위 큐는 다음 최고 우선순위를 빠르게 처리합니다. 상위 K 문제는 K 크기 최소 힙으로 전체 정렬을 피할 수 있으며 결과 출력 순서는 별도 정렬합니다.
19	그래프 기초: 정점·간선·인접 리스트 표현	그래프는 임의의 연결과 순환을 표현합니다. 희소한 스테이지 맵은 인접 리스트가 자연스럽고, 방향·중복·외부 변경 정책을 명시해야 합니다.
20	BFS와 DFS: 맵 탐색과 연결 요소 찾기	BFS는 가까운 순서, DFS는 깊은 경로 우선 탐색입니다. 순환 그래프에서는 방문 집합이 필수이며 인접 리스트 전체 탐색은 O(V+E)입니다.
21	그리디 알고리즘: 지금의 최선이 전체 해가 되는 조건	그리디는 지역 선택을 되돌리지 않으므로 선택의 안전성을 증명해야 합니다. 목적 함수가 바뀌면 규칙도 다시 검증하며 정렬 비용을 전체 복잡도에 포함합니다.
22	동적 계획법 기초: 중복 계산을 줄이는 방법	동적 계획법은 상태·점화식·초기값·계산 순서를 설계해 중복 계산을 없앱니다. 저장해야 할 이전 상태 범위를 확인하면 공간도 줄일 수 있습니다.
23	문제 풀이 설계법: 입력·제약·예외·복잡도 점검	좋은 풀이는 문제를 명확히 정의하고 기준 해법, 경계 테스트, 전체 복잡도 순서로 설계합니다. 측정은 환경 의존 증거이며 자료구조 선택 근거와 함께 사용합니다.
24	최종 실습: 게임 기록 분석·랭킹 알고리즘 프로그램 완성하기	최종 프로그램은 요구별로 ArrayList, HashMap, 정렬·이진 탐색, 최소 힙, 인접 리스트·BFS를 조합합니다. 각 구조의 갱신 책임과 전체 호출 복잡도, 경계 테스트를 함께 관리해야 합니다.