AI 코딩 도구 사용 시 학습 방법 조언

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안녕하세요 희준님 ㅎㅎ

올해부터 시험에서 AI 도구를 사용할 수 있게 되며 출제 스타일이 많이 바뀐 것 같습니다.

-> 아마 S 사 이신거 같은데요 ㅎㅎ 아마 제가 생각했을 때의 최적화 부분은 다음과 같이 고려를 하면 좋을 거 같습니다.

1. 완탐: 완전탐색의 경우의 수를 최적화한 것을 저희는 백트래킹이라고 하죠(가지치기를 추가해서).

   
   

2. DP 또한 공간복잡도를 N^2으로도 할 수 있지만 N으로 만드는 최적화 방법

   
   

3. BFS를 응용한 플루드필로 알고리즘 문제를 풀면 더 빠르게 풀 수 있습니다.

s사 기준으로 봤을 때는 크게 3가지라고 생각을 하구요.

이외 최적화가 아니라 어떤 알고리즘이 더해지는 부분도 있는거 같아요.

가령 구현 + BFS 라던가, DP를 응용한 TreeDP라던가 그런 부분들을 중점으로 보시면 될거 같습니다.

알고리즘과 자료구조의 기초

-> 네 맞습니다. 기초부터 공부하는게 답이라고 저도 생각해요. 최적화의 기본은 복잡도를 줄이는 것부터 시작합니다 가령 unordered_map의 기본 복잡도는 O(1)이지만 최악의 경우 O(N)이기 때문에 이부분을 고려해서 map을 쓴다거나 하는 등 부분이 있을 거 같아요.

항상 최적화에 애를 먹고 있는데 혹시 최적화 방법을 생각해내

-> 일단은 문제 푸시면서 또 질문주세요 ㅎㅎ 사실 이게 모호한 질문이긴해서요 ㅎㅎ

또 질문 있으시면 언제든지 질문 부탁드립니다.

좋은 수강평과 별점 5점은 제게 큰 힘이 됩니다. :)

감사합니다.

강사 큰돌 올림.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 오희준님.

최근 기업 코딩 테스트에서 AI 도구의 활용이 늘어나면서, 알고리즘 구현보다는 최적화와 문제 해결 능력에 중점을 두고 있는 트렌드에 대해 고민하신 것 같습니다. 이러한 변화에 적응하기 위한 몇 가지 팁을 드리겠습니다.

1. 알고리즘의 깊이 있는 이해: 알고리즘의 기초뿐 아니라 각 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도를 이해하는 것이 중요합니다. 최적화가 필요한 부분을 식별하기 위해 복잡도 분석에 능숙해질 필요가 있습니다.

2. 문제 풀이 패턴 연습: 다양한 문제를 풀며 최적화 패턴을 파악해보세요. 문제 해결 과정에서 반복되는 최적화 트릭이나 패턴을 발견할 수 있습니다.

3. 실제 문제 적용: LeetCode, HackerRank, Codeforces 같은 플랫폼에서 다양한 문제를 풀어보며 실제 문제에 최적화 기법을 적용해보세요. 특히, 토론 포럼을 통해 다른 사람들의 풀이를 분석하고 배우는 것이 좋습니다.

4. 성능 측정 및 개선: 코드 작성 후 반드시 성능을 측정하고, 개선할 부분이 있는지 찾아보세요. 이는 최적화 능력을 향상시키는 데 큰 도움이 됩니다.

5. 기술 블로그 및 문서 읽기: 더 복잡한 알고리즘 문제에 대한 설명이 풍부한 블로그나 기술 문서를 읽는 것도 좋은 학습 방법입니다. 특히 알고리즘 문제를 최적화한 사례를 찾아보세요.

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