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## MIT OpenCourseWare Introduction to Algorithms ### Basics & Sorting 1. Algorithms and Computation 2. Data Structures and Dynamic Arrays * Problem Session 1 3. Sets and Sorting 4. Hashing * Problem Session 2 5. Linear Sorting * Problem Session 3 ### Trees & Heaps 6. Binary Trees, Part 1 7. Binary Trees, Part 2: AVL * Problem Session 4 8. Binary Heaps ### Graphs & Shortest Paths 9. Breadth-First Search * Quiz 1 Review 10. Depth-First Search 11. Weighted Shortest Paths * Problem Session 5 12. Bellman-Ford 13. Dijkstra * Problem Session 7 14. APSP and Johnson * Quiz 2 Review ### Dynamic Programming (DP) 15. DP, Part 1: SRTBOT, Fib, DAGs, Bowling 16. DP, Part 2: LCS, LIS, Coins * Problem Session 8 17. DP, Part 3: APSP, Parens, Piano 18. DP, Part 4: Rods, Subset Sum, Pseudopolynomial ### Complexity & Wrap-up 19. Complexity * Problem Session 9 * Quiz 3 Review 20. Course Review 21. Algorithms—Next Steps
No due date<details> <summary><h3>Session2 2026.07.05 ~ 2026.11.29 </h3></summary> 1장 자료 구조가 중요한 까닭 1.1 자료 구조 1.2 배열: 기초 자료 구조 1.2.1 자료 구조 연산 1.3 속도 측정 1.4 읽기 1.5 검색 1.6 삽입 1.7 삭제 1.8 집합: 단 하나의 규칙으로 효율성이 달라진다 1.9 마무리 1.10 연습 문제 2장 알고리즘이 중요한 까닭 2.1 정렬된 배열 2.2 정렬된 배열의 검색 2.3 이진 검색 2.3.1 코드 구현: 이진 검색 2.4 이진 검색 대 선형 검색 2.4.1 깜짝 퀴즈 2.5 마무리 2.6 연습 문제 3장 빅 오 표기법 3.1 빅 오: 원소가 N개일 때 몇 단계가 필요할까? 3.2 빅 오의 본질 3.2.1 빅 오의 본질 더 파고들기 3.2.2 같은 알고리즘, 다른 시나리오 3.3 세 번째 유형의 알고리즘 3.4 로가리즘 3.5 O(logN) 해석 3.6 실제 예제 3.7 마무리 3.8 연습 문제 4장 빅 오로 코드 속도 올리기 4.1 버블 정렬 4.2 버블 정렬 실제로 해보기 4.2.1 버블 정렬 구현 4.3 버블 정렬의 효율성 4.4 이차 문제 4.5 선형 해결법 4.6 마무리 4.7 연습 문제 5장 빅 오를 사용하거나 사용하지 않는 코드 최적화 5.1 선택 정렬 5.2 선택 정렬 실제로 해보기 5.2.1 선택 정렬 구현 5.3 선택 정렬의 효율성 5.4 상수 무시하기 5.5 빅 오 카테고리 5.5.1 실제 예제 5.5.2 중요한 단계 5.6 마무리 5.7 연습 문제 6장 긍정적인 시나리오 최적화 6.1 삽입 정렬 6.2 삽입 정렬 실제로 해보기 6.2.1 삽입 정렬 구현 6.3 삽입 정렬의 효율성 6.4 평균적인 경우 6.5 실제 예제 6.6 마무리 6.7 연습 문제 7장 일상적인 코드 속 빅 오 7.1 짝수의 평균 7.2 단어 생성기 7.3 배열 예제 7.4 평균 섭씨 온도 구하기 7.5 의류 상표 7.6 1 세기 7.7 팰린드롬 검사기 7.8 모든 곱 구하기 7.8.1 여러 데이터 세트 다루기 7.9 암호 크래커 7.10 마무리 7.11 연습 문제 8장 해시 테이블로 매우 빠른 룩업 8.1 해시 테이블 8.2 해시 함수로 해싱 8.3 재미와 이익, 특히 이익을 남길 유의어 사전 만들기 8.4 해시 테이블 룩업 8.4.1 단방향(one-directional) 룩업 8.5 충돌 해결 8.6 효율적인 해시 테이블 만들기 8.6.1 훌륭한 충돌 조정 8.7 해시 테이블로 데이터 조직 8.8 해시 테이블로 속도 올리기 8.8.1 배열 부분 집합 8.9 마무리 8.10 연습 문제 9장 스택과 큐로 간결한 코드 생성 9.1 스택 9.2 추상 데이터 타입 9.3 스택 다뤄보기 9.3.1 코드 구현: 스택 기반 코드 린터 9.4 제약을 갖는 데이터 구조의 중요성 9.4.1 스택 요약 9.5 큐 9.5.1 큐 구현 9.6 큐 다뤄보기 9.7 마무리 9.8 연습 문제 10장 재귀를 사용한 재귀적 반복 10.1 루프 대신 재귀 10.2 기저 조건 10.3 재귀 코드 읽기 10.4 컴퓨터의 눈으로 바라본 재귀 10.4.1 호출 스택 10.4.2 스택 오버플로 10.5 파일시스템 순회 10.6 마무리 10.7 연습 문제 11장 재귀적으로 작성하는 법 11.1 재귀 카테고리: 반복 실행 11.1.1 재귀 트릭: 추가 인자 넘기기 11.2 재귀 카테고리: 계산 11.2.1 두 가지 계산 방식 11.3 하향식 재귀: 새로운 사고방식 11.3.1 하향식 사고 절차 11.3.2 배열 합 11.3.3 문자열 뒤집기 11.3.4 X 세기 11.4 계단 문제 11.4.1 계단 문제 기저 조건 11.5 애너그램 생성 11.5.1 애너그램 생성의 효율성 11.6 마무리 11.7 연습 문제 12장 동적 프로그래밍 12.1 불필요한 재귀 호출 12.1.1 max 재귀 분석 12.2 빅 오를 위한 작은 개선 12.3 재귀의 효율성 12.4 하위 문제 중첩 12.5 메모이제이션을 통한 동적 프로그래밍 12.5.1 메모이제이션 구현 12.6 상향식을 통한 동적 프로그래밍 12.6.1 상향식 피보나치 12.6.2 메모이제이션 대 상향식 12.7 마무리 12.8 연습 문제 13장 속도를 높이는 재귀 알고리즘 13.1 분할 13.1.1 코드 구현: 분할 13.2 퀵 정렬 13.2.1 코드 구현: 퀵 정렬 13.3 퀵 정렬의 효율성 13.3.1 한눈에 보는 퀵 정렬 13.3.2 빅 오로 나타낸 퀵 정렬 13.4 퀵 정렬의 최악의 시나리오 13.4.1 퀵 정렬 대 삽입 정렬 13.5 퀵 셀렉트 13.5.1 퀵 셀렉트의 효율성 13.5.2 코드 구현: 퀵 셀렉트 13.6 다른 알고리즘의 핵심 역할을 하는 정렬 13.7 마무리 13.8 연습 문제 14장 노드 기반 자료 구조 14.1 연결 리스트 14.2 연결 리스트 구현 14.3 읽기 14.3.1 코드 구현: 연결 리스트 읽기 14.4 검색 14.4.1 코드 구현: 연결 리스트 검색 14.5 삽입 14.5.1 코드 구현: 연결 리스트 삽입 14.6 삭제 14.6.1 코드 구현: 연결 리스트 삭제 14.7 연결 리스트 연산의 효율성 14.8 연결 리스트 다루기 14.9 이중 연결 리스트 14.9.1 코드 구현: 이중 연결 리스트 삽입 14.9.1 앞과 뒤로 이동 14.10 이중 연결 리스트 기반 큐 14.10.1 코드 구현: 이중 연결 리스트 기반 큐 14.11 마무리 14.12 연습 문제 15장 이진 탐색 트리로 속도 향상 15.1 트리 15.2 이진 탐색 트리 15.3 검색 15.3.1 이진 탐색 트리 검색의 효율성 15.3.2 log(N) 레벨 15.3.3 코드 구현: 이진 탐색 트리 검색 15.4 삽입 15.4.1 코드 구현: 이진 탐색 트리 삽입 15.4.2 삽입 순서 15.5 삭제 15.5.1 자식이 둘인 노드 삭제 15.5.2 후속자 노드 찾기 15.5.3 오른쪽 자식이 있는 후속자 노드 15.5.4 완전한 삭제 알고리즘 15.5.5 코드 구현: 이진 탐색 트리 삭제 15.5.6 이진 탐색 트리 삭제의 효율성 15.6 이진 탐색 트리 다뤄보기 15.7 이진 탐색 트리 순회 15.8 마무리 15.9 연습 문제 16장 힙으로 우선순위 유지하기 16.1 우선순위 큐 16.2 힙 16.2.1 힙 조건 16.2.2 완전 트리 16.3 힙 속성 16.4 힙 삽입 16.5 마지막 노드 탐색 16.6 힙 삭제 16.7 힙 대 정렬된 배열 16.8 다시 살펴보는 마지막 노드 문제 16.9 배열로 힙 구현하기 16.9.1 배열 기반 힙 순회 16.9.2 코드 구현: 힙 삽입 16.9.3 코드 구현: 힙 삭제 16.9.4 대안 구현 16.10 우선순위 큐로 쓰이는 힙 16.11 마무리 16.12 연습 문제 17장 트라이(trie)해 보는 것도 나쁘지 않다 17.1 트라이 17.1.1 트라이 노드 17.1.2 트라이 클래스 17.2 단어 저장 17.2.1 별표(asterisk)의 필요성 17.3 트라이 검색 17.3.1 코드 구현: 트라이 검색 17.4 트라이 검색의 효율성 17.5 트라이 삽입 17.5.1 코드 구현: 트라이 삽입 17.6 자동 완성 개발 17.6.1 단어 수집 17.6.2 재귀 연습(walk-through) 17.7 자동 완성 마무리 17.8 값을 포함하는 트라이: 자동 완성 업그레이드 17.9 마무리 17.10 연습 문제 18장 그래프로 뭐든지 연결하기 18.1 그래프 18.1.1 그래프 대 트리 18.1.2 그래프 용어 18.1.3 기초 그래프 구현 18.2 방향 그래프 18.3 객체 지향 그래프 구현 18.4 그래프 탐색 18.5 깊이 우선 탐색 18.5.1 깊이 우선 탐색 연습 18.5.2 코드 구현: 깊이 우선 탐색 18.6 너비 우선 탐색 18.6.1 너비 우선 탐색 연습 18.6.2 코드 구현: 너비 우선 탐색 18.6.3 깊이 우선 탐색 대 너비 우선 탐색 18.7 그래프 탐색의 효율성 18.7.1 O(V + E) 18.8 가중 그래프 18.8.1 가중 그래프 코드 18.8.2 최단 경로 문제 18.9 데이크스트라의 알고리즘 18.9.1 데이크스트라의 알고리즘 준비 18.9.2 데이크스트라의 알고리즘 단계 18.9.3 데이크스트라의 알고리즘 연습 18.9.4 최단 경로 찾기 18.9.5 코드 구현: 데이크스트라의 알고리즘 18.9.6 데이크스트라의 알고리즘의 효율성 18.10 마무리 18.11 연습 문제 19장 공간 제약 다루기 19.1 공간 복잡도의 빅 오 19.2 시간과 공간 트레이드오프 19.3 재귀에 숨겨진 비용 19.4 마무리 19.5 연습 문제 20장 코드 최적화 기법 20.1 전제 조건: 현재 빅 오 파악하기 20.2 시작점: 상상할 수 있는 최상의 빅 오 20.2.1 상상의 나래 펼치기 20.3 룩업 마법 20.3.1 저자 룩업 마법 20.3.2 자료 구조 추가하기 20.3.3 두 수의 합(two-sum) 문제 20.4 패턴 인식 20.4.1 동전 게임 20.4.2 예제 생성 20.4.3 합 교환(sum swap) 문제 20.5 탐욕 알고리즘 20.5.1 배열 최댓값 20.5.2 최대 부분 합 20.5.3 탐욕스러운 주가 예측 20.6 자료 구조 변경 20.6.1 애너그램 검사기 20.6.2 그룹 정렬 20.7 요약 20.8 작별 인사 20.9 연습 문제 </details>
No due date•0/1 issues closed<details> <summary><h3>Session1 2026.04.06 ~ 2026.07.26</h3></summary> CHAPTER 0 알고리즘의 기본 001 0-1 알고리즘이란? 002 0-2 계산 시간을 측정하는 방법 007 CHAPTER 1 데이터 구조 009 1-1 데이터 구조란? 010 1-2 리스트 014 1-3 배열 018 1-4 스택 022 1-5 큐 024 1-6 해시 테이블 026 1-7 힙 034 1-8 이진 탐색 트리 038 CHAPTER 2 정렬 045 2-1 정렬이란? 046 2-2 버블 정렬 048 2-3 선택 정렬 052 2-4 삽입 정렬 054 2-5 힙 정렬 058 2-6 병합 정렬 062 2-7 퀵 정렬 066 CHAPTER 3 배열의 탐색 073 3-1 선형 탐색 074 3-2 이진 탐색 076 CHAPTER 4 그래프 탐색 079 4-1 그래프란? 080 4-2 너비 우선 탐색 084 4-3 깊이 우선 탐색 088 4-4 벨먼-포드 알고리즘 092 4-5 다익스트라 알고리즘 098 4-6 A* 106 CHAPTER 5 보안 알고리즘 111 5-1 보안과 알고리즘 112 5-2 암호의 기본 116 5-3 해시 함수 120 5-4 공통키 암호 방식 124 5-5 공개키 암호 방식 128 5-6 하이브리드 암호 방식 136 5-7 디피-헬만 키 교환법 140 5-8 메시지 인증 코드 148 5-9 전자 서명 156 5-10 전자 인증서 162 CHAPTER 6 클러스터링 169 6-1 클러스터링이란? 170 6-2 k-means 알고리즘 172 CHAPTER 7 기타 알고리즘 177 7-1 유클리드 178 7-2 소수 판별법 182 7-3 페이지랭크 186 7-4 하노이의 탑 194 </details>
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