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인공지능을 위한 알고리즘과 자료구조: 이론, 코딩, 그리고 컴퓨팅 사고
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인공지능을 위한 알고리즘과 자료구조: 이론, 코딩, 그리고 컴퓨팅 사고
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01. 자료구조/알고리즘의 정의 및 강좌소개
1-1. 자료구조/알고리즘의 정의와 중요성
1-1.자료구조/알고리즘의 정의와 중요성
시청
1-2. 강좌의 목표와 실습 환경
1-2. 강좌의 목표와 실습 환경
시청
02. 선형 자료구조
2-1. 배열과 리스트
2-1.배열과 리스트
시청
2-2. 스택과 큐
2-2. 스택과 큐
시청
03. 비선형 자료구조
3-1. 트리 자료구조
3-1. 트리 자료구조
시청
3-2. 그래프 자료구조
3-2. 그래프 자료구조
시청
04. 그래프 탐색 알고리즘
4-1. 그래프 탐색: DFS와 BFS
4-1. 그래프 탐색: DFS와 BFS
시청
4-2. 그래프 탐색의 STL 활용 구현
4-2. 그래프 탐색의 STL 활용 구현
시청
05. 함수의 점근적 분석
5-1. 함수의 점근적 분석법
5-1. 함수의 점근적 분석법
시청
5-2. 심볼 기반 함수의 점근적 바운드
5-2. 심볼 기반 함수의 점근적 바운드
시청
06. 알고리즘 복잡도 분석
6-1. 코드 블록 단위의 복잡도 분석
6-1. 코드 블록 단위의 복잡도 분석
시청
6-2. 알고리즘 복잡도 분석
6-2. 알고리즘 복잡도 분석
시청
07. 삽입 정렬과 합병 정렬 및 재귀적 알고리즘의 복잡도
7-1. 삽입 정렬
7-1. 삽입 정렬
시청
7-2. 합병 정렬과 재귀적 알고리즘의 복잡도 분석
7-2. 합병 정렬과 재귀적 알고리즘의 복잡도 분석
시청
09. 힙 자료구조
9-1. 힙 자료구조의 정의와 연산
9-1. 힙 자료구조의 정의와 연산
시청
9-2. 힙 자료구조의 구현 및 복잡도
9-2. 힙 자료구조의 구현 및 복잡도
시청
10. 힙 정렬과 퀵 정렬
10-1. 힙 정렬
10-1. 힙 정렬
시청
10-2. 퀵 정렬의 평균/최악 복잡도 분석
10-2. 퀵 정렬의 평균/최악 복잡도 분석
시청
11. 최소신장트리 알고리즘
11-1. 최소신장트리 문제와 프림 알고리즘
11-1. 최소신장트리 문제와 프림 알고리즘
시청
11-2. 크루스칼 알고리즘
11-2. 크루스칼 알고리즘
시청
12. 서로소 집합 자료구조를 통한 크루스칼 알고리즘의 개선
12-1. 서로소 집합
12-1. 서로소 집합
시청
12-2. 서로소 집합과 크루스칼 알고리즘
12-2. 서로소 집합과 크루스칼 알고리즘
시청
13. 최단경로 알고리즘
13-1. 그래프 최단경로 알고리즘
13-1. 그래프 최단경로 알고리즘
시청
14. 위상정렬
14-2. 임계 경로
14-2. 임계 경로
시청