강의 순서에 대한 궁금증

안녕하세요! 강의 들어주셔서 감사합니다.물론 강의의 순서는 수강생분들이 배워나가기 수월한 쪽으로 하나하나 고심하며 배치한 것입니다.이전에 배운 패턴에 나오는 개념이 다음 내용에 연결되어 도움이 되도록요.오히려 저 분류별로 배우는것이 딱히 의미가 없을거예요.물론 어떤 순서로 배우든 각각이 이해가 문제없이 다 잘 된다면 아무 상관없습니다! :-D

해시맵 27강의 테스트 페이지 링크가 안보여요.

앗 tomato 님, 저는 보이는데 해당 화면 스크롤해도 계속 안 보이시나요??페이지를 새로고침해보시거나, 다른브라우저를 사용해도 계속 안 되는지 확인 부탁드립니다.계속 안 보이면 일단 yalco@yalco.kr 로 메일 부탁드립니다.

섹션 4의 15번 이진 트리(4가지 순회 방식) 자료가 없어요.

앗 묘코님. 저는 지금 보이는데,혹시 새로고침하시거나 브라우저를 껐다가 다시 켠 다음 해당 화면 스크롤 올려보시겠어요? 아니면 다른 브라우저(크롬, 엣지...)로 해 보셔도 좋구요.(원인을 몰라서 일단 생각나는대로 말씀드립니다.)계속 안 되면 다시 댓글주세요!

강의 내용들과 코딩테스트를 접목하려면

그건 개념을 확실히 이해하지 못해서라기보다는, 그 개념을 실제 문제에 적용하는 경험이 아직 부족해서 그렇습니다. 자료구조나 알고리즘 같은 개념 학습은 ‘도구’를 익히는 과정이고, 코딩 테스트는 그 도구들을 가지고 문제를 해결하는 ‘훈련’에 가깝습니다. 예를 들어 2차원 배열을 배웠다고 해도, 그걸로 어떤 문제를 어떻게 풀 수 있는지는 직접 여러 문제를 풀어보면서 감을 잡아야 합니다. 처음에는 “이게 왜 2차원 배열 문제지?” 싶을 때가 많지만, 비슷한 유형의 문제를 여러 번 다뤄보면 점점 패턴이 눈에 들어오게 됩니다. 그래서 학습 순서는 보통 개념을 한 번 훑고, 간단한 예제 코드를 직접 작성해 본 다음, 관련된 쉬운 문제들을 풀면서 “아, 이 개념이 이런 식으로 쓰이는구나” 하는 감각을 익히는 게 좋습니다. 그런 다음 난이도를 점점 올려가면 됩니다. 즉, 코딩 테스트는 개념 공부의 ‘다음 단계’로 보는 게 자연스럽습니다. 개념을 다 배우고 나서 시작하는 별개의 분야라기보다, 개념을 실제로 체득하고 응용하기 위한 훈련 과정이라고 생각하시면 됩니다.

정렬 알고리즘 실무 활용

실무에서는 대부분 직접 정렬 알고리즘을 구현하기보다, 언어나 라이브러리에서 제공하는 정렬 함수를 그대로 사용합니다. 예를 들어 파이썬의 sort()는 팀정렬을, C++의 std::sort()는 퀵정렬과 힙정렬을 혼합한 방식을 씁니다. 이렇게 하면 일반적인 데이터에서 가장 빠른 성능을 자동으로 얻을 수 있습니다. 하지만 상황에 따라 특정 알고리즘이 선택되기도 합니다. 예를 들어 거의 정렬된 데이터라면 삽입정렬이 오히려 더 효율적이고, 대용량 데이터를 외부 저장소(디스크 등)에 분할해 다룰 때는 병합정렬이 자주 쓰입니다. 또 실시간 시스템이나 메모리 사용량이 중요한 환경에서는 힙정렬처럼 일정한 메모리를 사용하는 알고리즘을 선호하기도 합니다. 결국 실무에서는 알고리즘을 직접 구현하기보다, 데이터의 크기·정렬 정도·메모리 제약 등을 고려해 어떤 방식이 내부적으로 쓰이는지를 이해하고 선택적으로 활용하는 쪽이 중요합니다.

강의 계획

안녕하세요! 그 이전에 계획된 강의들이 있어서 좀 나중이 될 텐데 GoLang도 언젠가 꼭 다뤄보도록 하겠습니다! 수강해주셔서 감사합니다~!

강의를 찍은 시점과 대비 git 정책이 어떤게 바뀌었을지 궁금합니다!

안녕하세요! 강의 수강해주셔서 감사합니다.사실 그때에 비해 유의미하게 달라진 바는 많지 않습니다. 아래의 AI가 대답한 부분은 이미 과거에도 있던 기능들이구요.https://youtube.com/@yalco-coding?si=REvSUC32FMHf8DEj위의 제 유튜브 채널에, Git 강의 리뉴얼 영상들을 올리고 있습니다. 특별히 달라진 부분은 없고 조금 더 팁들이 있는 정도입니다. 리뉴얼이 완성되면 지금 수강하신 이 강의도 리뉴얼본으로 업데이트될 예정인데, 지금 진행하는 다른 프로젝트 때문에 아마 두세달 정도 걸릴 예정입니다. 최대한 빨리 끝낼 수 있도록 하겠습니다.

3-layer 에서의 파사드 패턴적용

안녕하세요! 강의 수강해주셔서 감사합니다!그건 파사드 패턴이라고 부르기 어려워요. Controller가 Service를 호출하는 건 스프링 부트 3계층 아키텍처에서 가장 기본이 되는 역할 분담이에요. 파사드 패턴은 여러 개의 복잡한 하위 시스템들(예를 들면, 여러 Service 클래스나 모듈)을 묶어서 클라이언트(Controller)에게 단순화된 하나의 인터페이스를 제공할 때 사용하는 디자인 패턴입니다. 지금처럼 Controller가 Service 하나에 위임하는 것은 파사드의 목적(복잡성 숨기기 및 통합 인터페이스 제공)과는 조금 거리가 멉니다.

순서 질문

음 앞에서 배운 내용을 바탕으로 배우는 개념들이 많아서, 아주 바쁘신게 아니라면 눈으로라도 차례대로 앞선 영상들을 보시는 것을 권장드립니다. 정 급하다면 필요하신 부분만 보셔도 좋지만 완전히 이해 안 되는 부분이 있을수도 있습니다.

AI/빅데이터 시대에서 알고리즘의 중요성을 어떻게 보고 계시는지 궁금합니다.

제 강의를 재밌게 완강하셨다니 정말 감사드립니다. 열심히 만든 부분들 좋게 보아주셔서 특별히 기쁩니다! AI와 빅데이터 시대에 알고리즘이 얼마나 중요할지 강의를 만들때도 고민이 좀 있었습니다.그때 나름대로 결론내린 바를 말씀드리면(지금도 그렇게 생각합니다) 알고리즘은 여전히 중요합니다. 다만, 중요성의 초점이 살짝 달라졌다? 고 할 수 있을 것 같아요.예전에는 우리가 직접 행동 하나하나를 정의하는 것이 중요햇다면, 반면에 지금은 Ai가 스스로 학습할 수 있도록 시스템을 최적화하는 역할이 더 중요해졌습니다. 요즘은 데이터가 ai의 연료라 불릴 만큼 중요해졌는데, 데이터가 아무리 많아도 이를 효율적으로 분류하고, 검색하고, 분석하는 알고리즘이 없다면 데이터는 그만큼의 값어치를 못할거예요. 특히 대규모 환경에서는 알고리즘의 비효율성이 비용과 속도 면에서 재앙적인 결과를 가져오기 때문에, 효율적인 데이터 구조와 알고리즘에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 또한 에이아이의 핵심인 머신러닝이나 딥러닝 모델 자체가 사실은 매우 복잡하고 정교하게 설계된 알고리즘의 집합체입니다. 학습된 모델이 좋은 성능을 내기 위해서는 밑바탕이 되는 알고리즘이 탄탄ㄴ해야 해요. 따라서 지금 배우신 자료구조와 알고리듬 지식은 AI나 빅데이터 분야에서 데이터를 다루고 근본적인 문제를 해결하는 데 많이 도움이 될 거예요. 계속 자신감을 가지고 이 지식을 활용해나가시면 됩니다! 즐거운 금요일과 주말 보내세요!!