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코딩 테스트를 위한 자료 구조와 알고리즘 with C++
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코딩 테스트를 위한 자료 구조와 알고리즘 with C++

  • 존캐리 ,셰리안도시 ,파야스라잔
  • |
  • 길벗
  • |
  • 2020-12-08 출간
  • |
  • 552페이지
  • |
  • 183 X 235 mm
  • |
  • ISBN 9791165213794
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




이론과 문제 풀이를 한 번에!
C++ 자료 구조에서 그래프 알고리즘, 동적 계획법까지!

다양한 알고리즘 이론을 배우고 최신 C++로 구현해보자
C++ 자료 구조부터 그리디 알고리즘, 분할 정복 알고리즘, 그래프 알고리즘, 동적 계획법과 같은 다양한 알고리즘을 설명한다. 전통적인 자료 구조와 C++ STL 클래스 구현 사이의 관계를 설명해 주어진 문제에 가장 적합한 자료 구조를 선택할 수 있도록 도와준다. 책의 모든 코드는 C++ 14로 구현되어 있다.

44개 연습 문제와 23개 실습 문제로 익히자
다양한 알고리즘을 설명하기 위해 단계별 문제 풀이로 직접 코딩해보며 실용적으로 익힐 수 있게 했다. 서로 다른 자료 구조가 이론적으로는 비슷한 성능으로 동작해야 하지만 실제 컴퓨터에서 실행될 때는 매우 큰 차이가 발생할 수 있다는 것을 연습 문제 풀이로 보여준다. 또한, 익힌 내용은 실습 문제로 한 번 더 정리할 수 있게 했다. 코딩 테스트를 준비하는 취업 준비생과 최신 C++ 문법으로 알고리즘을 새로 공부하려는 사람들에게 추천한다.

자주 출제되는 주요 알고리즘 위주로 배우자
코딩 테스트도 전략이 필요하다. 다양한 알고리즘이 있지만, 그중 코딩 테스트에 자주 출제되는 주요 알고리즘으로 구성했다. 분할 정복, 그래프 탐색, 최단 경로, 동적 계획법 등 많이 출제되는 알고리즘에 집중하자.


목차


1장 리스트, 스택, 큐
1.1 들어가며
1.2 연속된 자료 구조와 연결된 자료 구조
__1.2.1 연속된 자료 구조
__1.2.2 연결된 자료 구조
__1.2.3 비교
__1.2.4 C 스타일 배열의 제약 사항
1.3 std::array
__1.3.1 연습 문제 1: 동적 크기 배열 구현하기
__1.3.2 연습 문제 2: 빠르고 범용적인 데이터 저장 컨테이너 만들기
1.4 std::vector
__1.4.1 std::vector - 가변 크기 배열
__1.4.2 std::vector 할당자
1.5 std::forward_list
__1.5.1 std::forward_list에서 원소 삽입과 삭제
__1.5.2 std::forward_list의 기타 멤버 함수
__1.5.3 연습 문제 3: 연결 리스트에서 remove_if() 함수를 이용한 조건부 원소 삭제
1.6 반복자
__1.6.1 연습 문제 4: 다양한 반복자에서 이동하기
__1.6.2 연습 문제 5: 기본적인 사용자 정의 컨테이너 만들기
__1.6.3 실습 문제 1: 음악 재생 목록 구현하기
1.7 std::list
__1.7.1 std::list 멤버 함수
__1.7.2 연습 문제 6: std::list의 삽입 또는 삭제 함수 사용하기
__1.7.3 양방향 반복자
__1.7.4 반복자 무효화
__1.7.5 실습 문제 2: 카드 게임 시뮬레이션
1.8 std::deque
__1.8.1 덱의 구조
1.9 컨테이너 어댑터
__1.9.1 std::stack
__1.9.2 std::queue
__1.9.3 std::priority_queue
__1.9.4 어댑터 반복자
1.10 벤치마킹
__1.10.1 실습 문제 3: 사무실 공유 프린터의 인쇄 대기 목록 시뮬레이션
1.11 나가며

2장 트리, 힙, 그래프
2.1 들어가며
2.2 비선형 문제
__2.2.1 계층적 문제
__2.2.2 순환 종속성
2.3 트리: 상하 반전된 형태
__2.3.1 연습 문제 7: 조직도 구조 만들기
__2.3.2 트리 순회
__2.3.3 연습 문제 8: 레벨 순서 순회 구현하기
2.4 다양한 트리 구조
__2.4.1 이진 검색 트리
__2.4.2 트리 연산의 시간 복잡도
__2.4.3 연습 문제 9: BST 구현하기
__2.4.4 균형 트리
__2.4.5 N-항 트리
__2.4.6 실습 문제 4: 파일 시스템 자료 구조 만들기
2.5 힙
__2.5.1 힙 연산
__2.5.2 연습 문제 10: 중앙값 구하기
__2.5.3 실습 문제 5: 힙을 이용한 데이터 리스트 병합
2.6 그래프
__2.6.1 인접 행렬로 그래프 표현하기
__2.6.2 연습 문제 11: 그래프를 구성하고 인접 행렬로 표현하기
__2.6.3 인접 리스트로 그래프 표현하기
__2.6.4 연습 문제 12: 그래프를 구성하고 인접 리스트로 표현하기
2.7 나가며

3장 해시 테이블과 블룸 필터
3.1 들어가며
3.2 해시 테이블
__3.2.1 해싱
__3.2.2 연습 문제 13: 정수 값을 저장하는 간단한 사전
3.3 해시 테이블에서 충돌
__3.3.1 체이닝
__3.3.2 연습 문제 14: 체이닝을 사용하는 해시 테이블
__3.3.3 열린 주소 지정
__3.3.4 뻐꾸기 해싱
__3.3.5 연습 문제 15: 뻐꾸기 해싱
3.4 C++ 해시 테이블
__3.4.1 연습 문제 16: STL에서 제공하는 해시 테이블
__3.4.2 실습 문제 6: 긴 URL을 짧은 URL로 매핑하기
3.5 블룸 필터
__3.5.1 연습 문제 17: 블룸 필터 만들기
__3.5.2 실습 문제 7: 이메일 주소 중복 검사
3.6 나가며

4장 분할 정복
4.1 들어가며
4.2 이진 검색
__4.2.1 연습 문제 18: 이진 검색 구현 및 성능 평가
__4.2.2 실습 문제 8: 예방 접종
4.3 분할 정복 이해하기
4.4 분할 정복을 이용한 정렬 알고리즘
__4.4.1 병합 정렬
__4.4.2 연습 문제 19: 병합 정렬
__4.4.3 퀵 정렬
__4.4.4 연습 문제 20: 퀵 정렬
__4.4.5 실습 문제 9: 부분 정렬
__4.4.6 선형 시간 선택
__4.4.7 연습 문제 21: 선형 시간 선택
4.5 분할 정복 기법과 C++ 표준 라이브러리 함수
4.6 맵리듀스: 더 높은 추상화 레벨의 분할 정복 기법
__4.6.1 맵과 리듀스 추상화
__4.6.2 연습 문제 22: C++ 표준 라이브러리를 이용하여 맵과 리듀스 구현하기
__4.6.3 맵리듀스 프레임워크를 이용한 부분 통합
__4.6.4 연습 문제 23: 맵리듀스를 사용하여 소수 확인하기
__4.6.5 실습 문제 10: 맵리듀스를 이용하여 워드카운트 구현하기
4.7 나가며

5장 그리디 알고리즘
5.1 들어가며
5.2 기본적인 그리디 알고리즘
__5.2.1 최단 작업 우선 스케줄링
__5.2.2 연습 문제 24: 최단 작업 우선 스케줄링
5.3 배낭 문제
__5.3.1 0-1 배낭 문제
__5.3.2 분할 가능 배낭 문제
__5.3.3 연습 문제 25: 분할 가능 배낭 문제
__5.3.4 실습 문제 11: 작업 스케줄링 문제
__5.3.5 그리디 알고리즘의 요구 조건
__5.3.6 최소 신장 트리 문제
__5.3.7 디스조인트-셋 자료 구조
__5.3.8 연습 문제 26: 크루스칼 MST 알고리즘
5.4 그래프 컬러링
__5.4.1 연습 문제 27: 그리디 그래프 컬러링
__5.4.2 실습 문제 12: 웰시-포웰 알고리즘
5.5 나가며

6장 그래프 알고리즘 I
6.1 들어가며
6.2 그래프 순회 문제
__6.2.1 너비 우선 탐색
__6.2.2 연습 문제 28: BFS 구현하기
__6.2.3 깊이 우선 탐색
__6.2.4 연습 문제 29: DFS 구현하기
__6.2.5 실습 문제 13: 이분 그래프 판별하기
6.3 프림의 최소 신장 트리 알고리즘
__6.3.1 연습 문제 30: 프림 알고리즘 구현하기
6.4 다익스트라 최단 경로 알고리즘
__6.4.1 연습 문제 31: 다익스트라 알고리즘 구현하기
__6.4.2 실습 문제 14: 뉴욕에서 최단 경로 찾기
6.5 나가며

7장 그래프 알고리즘 II
7.1 들어가며
7.2 최단 경로 문제 다시 살펴보기
7.3 벨만-포드 알고리즘
__7.3.1 연습 문제 32: 벨만-포드 알고리즘 구현하기
7.4 벨만-포드 알고리즘과 음수 가중치 사이클
__7.4.1 연습 문제 33: 음수 가중치 사이클 찾기
__7.4.2 실습 문제 15: 욕심쟁이 로봇
7.5 존슨 알고리즘
__7.5.1 연습 문제 34: 존슨 알고리즘 구현하기
__7.5.2 실습 문제 16: 무작위 그래프 통계
7.6 강한 연결 요소
__7.6.1 방향 그래프와 무방향 그래프에서 연결성
7.7 코사라주 알고리즘
__7.7.1 연습 문제 35: 코사라주 알고리즘 구현하기
__7.7.2 실습 문제 17: 미로-순간이동 게임
7.8 적절한 방법 선택하기
7.9 나가며

8장 동적 계획법 I
8.1 들어가며
8.2 동적 계획법이란?
8.3 메모이제이션: 하향식 접근 방법
8.4 타뷸레이션: 상향식 접근 방법
8.5 부분집합의 합 문제
__8.5.1 1단계: 동적 계획법 필요조건 분석하기
__8.5.2 2단계: 기저 조건과 상태 정의하기
__8.5.3 2-(a)단계: 전수 조사
__8.5.4 연습 문제 36: 전수 조사 방식으로 부분집합의 합 문제 풀기
__8.5.5 2-(b)단계: 최적화 적용하기 - 백트래킹
__8.5.6 연습 문제 37: 백트래킹을 사용하여 부분집합의 합 문제 풀기
__8.5.7 3단계: 메모이제이션
__8.5.8 연습 문제 38: 메모이제이션을 이용하여 부분집합의 합 문제 풀기
__8.5.9 4단계: 타뷸레이션
__8.5.10 연습 문제 39: 타뷸레이션을 이용하여 부분집합의 합 문제 풀기
__8.5.11 실습 문제 18: 여행 경로
8.6 문자열과 시퀀스에 대한 동적 계획법
__8.6.1 최장 공통 부분 시퀀스 문제
__8.6.2 연습 문제 40: 전수 조사 방식으로 최장 공통 부분 시퀀스 문제 풀기
__8.6.3 최적화 첫 단계: 최적 부분 구조 찾기
__8.6.4 실습 문제 19: 메모이제이션을 이용하여 최장 공통 부분 시퀀스 찾기
__8.6.5? 하향식에서 상향식으로 바꾸기: 메모이제이션 방식을 타뷸레이션 방식으로 바꾸기
__8.6.6 실습 문제 20: 타뷸레이션을 이용하여 최장 공통 부분 시퀀스 찾기
8.7 실습 문제 21: 멜로디 순열
8.8 나가며

9장 동적 계획법 II
9.1 들어가며
9.2 P와 NP
9.3 부분집합의 합 문제 다시 보기
9.4 배낭 문제
__9.4.1 0-1 배낭 문제 - 부분집합의 합 문제 확장하기
__9.4.2 연습 문제 41: 0-1 배낭 문제
__9.4.3 무한 개수 배낭 문제
__9.4.4 상태 공간 축소
__9.4.5 연습 문제 42: 무한 개수 배낭 문제
__9.4.6 실습 문제 22: 최대 이익
9.5 그래프와 동적 계획법
__9.5.1 벨만-포드 알고리즘 다시 보기
__9.5.2 동적 계획법으로 최단 경로 문제 다루기
__9.5.3 연습 문제 43: 단일 시작 최단 경로(메모이제이션)
__9.5.4 모든 쌍 최단 경로
__9.5.5 플로이드-워셜 알고리즘
__9.5.6 연습 문제 44: 플로이드-워셜 알고리즘 구현하기
__9.5.7 실습 문제 23: 도로 건설
9.6 나가며

부록 실습 문제 풀이
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