DFS와 백트래킹 차이: 코딩테스트에서 언제 DFS만 쓰고 언제 가지치기까지 해야 할까
DFS와 백트래킹 차이를 쉽게 설명합니다. 단순 순회와 조합 탐색이 어떻게 다르고, 언제 가지치기까지 해야 하는지 코딩테스트 기준으로 정리합니다.
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누적합 문제 풀이 정리: 구간 합 문제에서 시간초과를 줄이는 가장 쉬운 방법
누적합 문제 풀이를 쉽게 정리합니다. 구간 합 문제에서 왜 누적합이 필요한지, 1차원과 2차원 누적합을 어떻게 이해하면 되는지 코딩테스트 기준으로 설명합니다.
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BFS 문제 풀이 패턴 정리: 최단거리 문제에서 BFS를 바로 떠올리는 방법
BFS 문제 풀이 패턴을 정리합니다. 최단거리, 레벨 탐색, 상태 전이 문제에서 어떤 신호가 보이면 BFS를 떠올려야 하는지 코딩테스트 기준으로 설명합니다.
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동적 계획법(DP) 쉽게 이해하기: 점화식은 아는데 왜 문제를 못 풀까
동적 계획법(DP)을 쉽게 설명합니다. 점화식은 알겠는데 문제에 적용이 안 되는 이유를 상태 정의, 중복 부분 문제, 점화식 설계 흐름 중심으로 정리합니다.
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lower bound와 upper bound 차이: 이분 탐색에서 언제 각각 써야 할까
lower bound와 upper bound 차이를 쉽게 정리합니다. 삽입 위치, 중복 원소 처리, 정답 범위 탐색 문제에서 언제 각각 써야 하는지 코딩테스트 기준으로 설명합니다.
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애드혹 문제 케이스 분리: 반례로 검증하는 법
애드혹 문제에서 경우를 나눠야 하는 순간은 예외가 많아서가 아니라 답의 구조가 바뀌기 때문입니다. 구간 안팎과 원형 거리 예시로 좋은 케이스 분리 기준, 억지 분기를 피하는 법, 경계값 반례 검증법까지 intuition-first로 정리합니다.
