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알고하자/표준교육과정

Difference between r1.4 and the current

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'''주의! 이 과정은 알고리즘에 특화되어 있습니다. 일반적인 교육과정과는 다를 수 있습니다.'''
'''[박인서]가 개인적으로 필요하다고 생각되는 부분을 적은 것이므로 많은 피드백 바랍니다.'''
* 권장 커리큘럼 : C언어 -> C++ & 기초 -> 실력 -> 심화

[[TableOfContents]]

= C언어 =
== 프로그램 세상보기 ==
* OT
* ZeroWiki 작성법
* Hello, World! 프로그램 작성
* 기본적인 C 프로그램 구조
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* 문자열이란?
* 문자열의 선언
* 문자열 함수
* KMP 알고리즘
* 문자와 정수의 변환
* 파일 입출력 선언
* 파일 입출력

= 자료구조 =
== 알고리즘 기초와 수학 ==
* 알고리즘의 정의
= C++ =
== 더하기로 넘어가기 ==
* 헤더와 include 개념 잡기
* std::cin, std::cout, std::endl
* 참조 형식과 값 형식
* 함수 오버로딩
* 디폴트 파라미터
* 동적할당 new, delete, delete[]
 
== STL 1 ==
* pair
* vector, deque
* set, map
* stack, queue, priority_queue
* string
 
== STL 2 ==
* reverse, swap
* sort/stable_sort
* binary_search
* lower_bound/upper_bound
* min/max
* min_element/max_element
 
== 클래스와 유용한 문법 ==
* 클래스와 구조체
* 클래스와 인스턴스
* 클래스 정의 문법
* public과 private
* auto
* range-based for loop
* initalizer-list
* lambda expression
 
= 기초 =
== 알고리즘 입문 & 수학 1 ==
* 시간 복잡도
* 최대공약수/최소공배수(유클리드 호제법)
* /출력(단일 입력, 여러개 입력, EOF) 
* 나머지 연산
* 최대 공약수와 최소공배수
* 소수 판별법
* 진법 변환
* 팩토리얼
* 피보나치
* 에라토스테네스의
* a^b 구하기

== 스택 & 큐, 정렬 & 탐색 ==
== 기초 자료구조 ==
* 스택
* 큐
* 덱
* 선택/삽입/버블 정렬
* Binary Search, 퀵/머지 정렬
* 선택정렬, 삽입정렬, 버블정렬

== 그래프 & 트리 ==
* 그래프(정의, 용어)
* 인접 행렬과 인접 리스트
* 트리(정의, 순회)
* 트리 저장법(직접 구현, 배열 이용)
* 힙(정의, 정렬)
== 다이나믹 프로그래밍 1 ==
* DP 입문

= 기초 알고리즘 =
== 탐색 ==
* Brute force
* BFS
* DFS
* 백트래킹
== 그래프 1 == 
* 그래프 용어
* 그래프 저장 방식(직접 구현, 인접 행렬, 인접 리스트)
* 그래프의 탐색(DFS, BFS)
* 연결 요소
* 이분 그래프
* Cycle 찾기
* Flood-Fill 알고리즘

== 분할 정복 & 그리디 알고리즘 ==
* 이분 탐색 알고리즘
* Parametric Search(Bisection)
* 그리디 알고리즘
== 트리 1 ==
* 트리 용어
* 트리 순회(preorder, inorder, postorder)
* 트리 저장 방식(직접 구현, 부모를 저장, 자식을 저장)
* 트리 너비와 높이
* Disjoint-set(Union-Find)

== 다이나믹 프로그래밍 1 ==
* 다이나믹 개념
* 부분 집합
* 시퀀스
* knapsack
== 그래프 2 ==
* 위상 정렬
* 최소 스패닝 트리(프림, 크루스칼)
* 최단 경로(다익스트라, 플로이드 와샬, 벨만 포드)

== 트리 응용 1 ==
* 트리 응용(트리의 부모, 트리의 폭)
== 트리 2 ==
*
* 힙정렬
* 이진 검색 트리(BST)
* 가장 가까운 공통 조상(LCA)
* 가장 가까운 공통 조상 - LCA(직접 구현, DP 이용)

== 그래프 알고리즘 ==
* 최소 스패닝 트리(위상 정렬, 프림/크루스칼)
* 최단 경로(다익스트라, 플로이드 와샬)
* Flood Fill 알고리즘
== 완전 탐색 1 ==
* 비트 마스크
* 순열
* 부르트 포스(N중 For문, 순열, BFS, 백트래킹, 비트마스크) 
 
= 실력 =
== 그리디 알고리즘 & 분할 정복 ==
* 그리디 입문
* 분할 정복
* 이분 탐색 알고리즘 
* 퀵정렬, 병합정렬
* 이분 탐색으로 정답 찾기

= 심화 알고리즘 =
== 다이나믹 프로그래밍 2 ==
* 추가 예정
* DP 실력
* 비트마스크 DP
== 수학 2 ==
* a^b 분할 정복 이용
* a^b 이진수의 원리 이용
* 피사노 주기
* 피보나치 수의 다양한 성질
* 피보나치 수를 행렬을 이용해 계산
* 이항 계수
* 파스칼의 삼각형
* 카탈란 수
* 오일러 피 함수
* 확장 뉴클리드 알고리즘

== 트리 응용 2 ==
* 세그먼트 트리
* 바이너리 인덱스 트리
* Trie
== 완전 탐색 2 ==
* 일부 경우만 다 해보는 알고리즘
* BFS를 덱을 사용해서 하는 방법
* 중간에서 만나는 알고리즘 (Meet in the Middle)

== 기하 알고리즘 ==
* 플레인 스위핑
* Convex Hull(Graham Scan)
== 구간의 최소값 구하기(RMQ) ==
* 그냥 다 해보는 방법
* 이차원 배열에 이용
* 루트 N으로 나눔(sqrt decomposition)
* 다이나믹 프로그래밍을 이용해서 구하는 방법
* 세그먼트 트리를 이용해서 구하는 방법
* 슬라이딩 윈도우 알고리즘 
 
== 구간의 합 구하기 ==
* 누적합을 이용
* 세그먼트 트리를 이용
* 펜윅 트리(바이너리 인덱스 트리)를 이용
* 세그먼트 트리 나중에 업데이트 하기 (Segment Tree Lazy Propagation)
* 세그먼트 트리의 활용(분할 정복에 활용, K번째를 찾는 방법)

== 네트워크 플로우 ==
* 이론(최대 유량, 이분 매칭, 민 컷)
* 최소 비용 유량(MCMF)
* 네트워크 이론(이분 매칭, 민 컷, 최소 버텍스 커버, 최대 독립 집합)
* 최대 유량(Ford-Fulkerson, Edmond-Karp) 
* 네트워크 모델링 연습

== SCC ==
* 연결 요소
* SCC(단절점, 단절선)
== 최소 비용 유량(MCMF) ==
* MCMF 이론
* MCMF 모델링

== 2-SAT ==
* 이분 그래프
* Disjoint-set
== SCC & 2-SAT ==
* 강한 연결 요소(SCC)
* 단절점과 단절선
* 2-SAT

== 문자열과 기하 ==
* KMP 알고리즘
* Trie
* Aho-corasick
* Suffix Array
* CCW 알고리즘
* Convex Hull(Graham Scan)
* 라인 스위핑
= 심화 =
* 추가 예정
= 기타 =
* 위에 적힌 것 외에 필요하다고 생각되는 알고리즘을 아래에 적어봅시다.
* Dynamic Programming 2에 어떤 것을 채워야 될 지 모르겠군요.

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[알고하자]



1. C언어

1.1. 프로그램 세상보기

  • ZeroWiki 작성법
  • Hello, World! 프로그램 작성
  • 기본적인 C 프로그램 구조
  • 입출력과 주석
  • 변수와 자료형
  • ASCII 코드

1.2. 형변환과 연산자

  • 진법 표현
  • 형변환
  • 키워드와 식별자
  • 연산자의 종류
  • 연산자 우선 순위

1.3. 조건문과 반복문

  • if ~ else 와 else if
  • switch
  • 배열 기초
  • for문
  • while 과 do while
  • break와 continue

1.4. 함수와 전처리기

  • 함수란?
  • 함수 정의하기
  • 변수의 범위
  • main 함수에 파라미터 전달하기
  • 재귀함수
  • 전처리기

1.5. 포인터와 배열

  • 포인터
  • 메모리 주소
  • & 연산자
  • 포인터 변수와 자료형
  • Call by value와 Call by reference
  • 배열 다시 보기
  • 배열과 포인터

1.6. 다차원 배열과 연결 리스트

  • 구조체
  • 다차원 배열
  • 행렬
  • malloc과 free
  • linked list

1.7. 문자열과 파일 입출력

  • 문자열이란?
  • 문자열의 선언
  • 문자열 함수
  • 문자와 정수의 변환
  • 파일 입출력 선언
  • 파일 입출력

2. C++

2.1. 더하기로 넘어가기

  • 헤더와 include 개념 잡기
  • std::cin, std::cout, std::endl
  • 참조 형식과 값 형식
  • 함수 오버로딩
  • 디폴트 파라미터
  • 동적할당 new, delete, delete[]

2.2. STL 1

  • pair
  • vector, deque
  • set, map
  • stack, queue, priority_queue
  • string

2.3. STL 2

  • reverse, swap
  • sort/stable_sort
  • binary_search
  • lower_bound/upper_bound
  • min/max
  • min_element/max_element

2.4. 클래스와 유용한 문법

  • 클래스와 구조체
  • 클래스와 인스턴스
  • 클래스 정의 문법
  • public과 private
  • auto
  • range-based for loop
  • initalizer-list
  • lambda expression

3. 기초

3.1. 알고리즘 입문 & 수학 1

  • 시간 복잡도
  • 입/출력(단일 입력, 여러개 입력, EOF)
  • 나머지 연산
  • 최대 공약수와 최소공배수
  • 소수 판별법
  • 진법 변환
  • 팩토리얼
  • 에라토스테네스의 체
  • a^b 구하기

3.2. 기초 자료구조

  • 스택


  • 선택정렬, 삽입정렬, 버블정렬

3.3. 다이나믹 프로그래밍 1

  • DP 입문

3.4. 그래프 1

  • 그래프 용어
  • 그래프 저장 방식(직접 구현, 인접 행렬, 인접 리스트)
  • 그래프의 탐색(DFS, BFS)
  • 연결 요소
  • 이분 그래프
  • Cycle 찾기
  • Flood-Fill 알고리즘

3.5. 트리 1

  • 트리 용어
  • 트리 순회(preorder, inorder, postorder)
  • 트리 저장 방식(직접 구현, 부모를 저장, 자식을 저장)
  • 트리 너비와 높이
  • Disjoint-set(Union-Find)

3.6. 그래프 2

  • 위상 정렬
  • 최소 스패닝 트리(프림, 크루스칼)
  • 최단 경로(다익스트라, 플로이드 와샬, 벨만 포드)

3.7. 트리 2


  • 힙정렬
  • 이진 검색 트리(BST)
  • 가장 가까운 공통 조상 - LCA(직접 구현, DP 이용)

3.8. 완전 탐색 1

  • 비트 마스크
  • 순열
  • 부르트 포스(N중 For문, 순열, BFS, 백트래킹, 비트마스크)

4. 실력

4.1. 그리디 알고리즘 & 분할 정복

  • 그리디 입문
  • 분할 정복
  • 이분 탐색 알고리즘
  • 퀵정렬, 병합정렬
  • 이분 탐색으로 정답 찾기

4.2. 다이나믹 프로그래밍 2

  • DP 실력
  • 비트마스크 DP

4.3. 수학 2

  • a^b 분할 정복 이용
  • a^b 이진수의 원리 이용
  • 피사노 주기
  • 피보나치 수의 다양한 성질
  • 피보나치 수를 행렬을 이용해 계산
  • 이항 계수
  • 파스칼의 삼각형
  • 카탈란 수
  • 오일러 피 함수
  • 확장 뉴클리드 알고리즘

4.4. 완전 탐색 2

  • 일부 경우만 다 해보는 알고리즘
  • BFS를 덱을 사용해서 하는 방법
  • 중간에서 만나는 알고리즘 (Meet in the Middle)

4.5. 구간의 최소값 구하기(RMQ)

  • 그냥 다 해보는 방법
  • 이차원 배열에 이용
  • 루트 N으로 나눔(sqrt decomposition)
  • 다이나믹 프로그래밍을 이용해서 구하는 방법
  • 세그먼트 트리를 이용해서 구하는 방법
  • 슬라이딩 윈도우 알고리즘

4.6. 구간의 합 구하기

  • 누적합을 이용
  • 세그먼트 트리를 이용
  • 펜윅 트리(바이너리 인덱스 트리)를 이용
  • 세그먼트 트리 나중에 업데이트 하기 (Segment Tree Lazy Propagation)
  • 세그먼트 트리의 활용(분할 정복에 활용, K번째를 찾는 방법)

4.7. 네트워크 플로우

  • 네트워크 이론(이분 매칭, 민 컷, 최소 버텍스 커버, 최대 독립 집합)
  • 최대 유량(Ford-Fulkerson, Edmond-Karp)
  • 네트워크 모델링 연습

4.8. 최소 비용 유량(MCMF)

  • MCMF 이론
  • MCMF 모델링

4.9. SCC & 2-SAT

  • 강한 연결 요소(SCC)
  • 단절점과 단절선
  • 2-SAT

4.10. 문자열과 기하

  • KMP 알고리즘
  • Trie
  • Aho-corasick
  • Suffix Array
  • CCW 알고리즘
  • Convex Hull(Graham Scan)
  • 라인 스위핑

5. 심화

  • 추가 예정

6. 기타

  • 위에 적힌 것 외에 필요하다고 생각되는 알고리즘을 아래에 적어봅시다.


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last modified 2021-02-07 05:30:22
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