해시맵 문제 풀이 패턴: 빈도수와 중복 체크 문제를 빠르게 푸는 방법
해시맵 문제 풀이 감각을 쉽게 정리합니다. 빈도수 세기, 중복 체크, 인덱스 저장 같은 패턴을 언제 떠올려야 하는지 코딩테스트 기준으로 설명합니다.
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힙(우선순위 큐) 문제 풀이 정리: 정렬 대신 heap을 써야 하는 순간은 언제일까
힙 문제 풀이 감각을 쉽게 정리합니다. 정렬보다 heap이 먼저 떠오르는 문제 신호와 우선순위 큐를 언제 써야 하는지 코딩테스트 기준으로 설명합니다.
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크루스칼 알고리즘과 유니온 파인드
크루스칼 알고리즘과 유니온 파인드가 왜 함께 나오는지, 간선 정렬과 사이클 판별, 최소 신장 트리 흐름을 쉽게 설명합니다.
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유니온 파인드: 왜 빠를까
유니온 파인드의 핵심을 서로소 집합, 연결성, path compression, union by rank와 union by size 중심으로 쉽게 정리합니다.
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다익스트라는 왜 BFS로 안 될 때 등장할까: 가중치가 붙는 순간의 기준
다익스트라와 BFS 차이를 ‘거리의 정의’ 기준으로 쉽게 정리합니다. 무가중치 최단 경로, 가중치 그래프, 0-1 BFS, 음수 가중치 예외까지 실전 선택 감각 중심으로 설명합니다.
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BFS와 DFS 차이: 최단거리와 경로 탐색을 어떻게 구분할까
BFS와 DFS 차이를 문제 풀이 기준으로 정리합니다. 왜 BFS는 무가중치 최단거리에 맞고 DFS는 경로 존재 확인과 구조 탐색에 맞는지, 실전에서 어떻게 고를지 쉽게 설명합니다.
