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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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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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.
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이진 탐색 트리와 해시 테이블 차이: 정렬과 탐색을 함께 봐야 하는 이유
이진 탐색 트리(BST)를 정의 암기 대신 문제 상황으로 설명합니다. 왜 BST가 정렬과 탐색을 같이 잡으려 하는지, 중위 순회·삽입·삭제 tradeoff와 해시 테이블과의 차이를 직관 중심으로 정리합니다.
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힙 자료구조란 무엇인가: 우선순위 큐가 빠른 이유를 직관으로 이해하기
힙 자료구조를 쉽게 설명합니다. 왜 힙이 우선순위 큐에 잘 맞는지, 삽입과 삭제가 왜 빠른지, 정렬과 탐색 구조와는 무엇이 다른지 직관 중심으로 정리했습니다.
