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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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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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.
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애드혹 문제 parity 보는 법: 홀짝 불변성, 이동 횟수, 합의 규칙을 한 번에 정리
애드혹 문제 parity를 직관적으로 설명합니다. 홀짝 불변성, 이동 횟수 parity, 합의 parity, 배치 가능성 판단, parity 신호를 포착하는 체크리스트까지 예시 중심으로 정리합니다.
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그리디 선택 기준과 교환 논증 쉽게 이해하기
그리디 선택 기준을 어떻게 잡아야 하는지, 반례로 무엇을 걸러야 하는지, 교환 논증으로 왜 맞는지 쉽게 이해할 수 있게 단계적으로 정리합니다.
