연산자 종류(우선순위 순서대로).++, - -, !,강제 형 변환: (type) → 이때 boolean은 못 바꿈산술: * / % - +부호: - +비교: ==, !=, >, , 논리: &&, ||, 항1 ? 항2 : 항3대입: =, +=, -=, *=, … 점 연산자(참조 연산자): 멤버 접근 연산자라고도 하는데, 객체 지향의 핵심인 객체 안에 있는 변수나 메서드에 접근할 때 사용- 용도객체의 멤버 접근: 객체가 가진 필드(변수)나 메서드를 호출할 때 - 예: myCar.speed, myCar.drive()패키지 구분: 클래스가 속한 패키지 경로를 나타낼 때 - 예: java.util.Scanner클래스 멤버 접근 (Static): 인스턴스를 만들지 않고 클래스 자체의 변수나 메서드를 쓸 때 - 예:..

원시 타입과 참조 타입의 차이 1. 원시 타입(Primitive Type, 원시 타입 또는 기본형 타입)특징실제 데이터 값을 직접 저장 메모리 공간(Stack 메모리)에 10이나 ‘A’ 같은 실제 값을 저장메모리 크기 고정비어있는 상태(null)를 가질 수 없음 null 값 X → 값을 지정하지 않으면 0 이나 false 같은 기본값이 자동 저장종류숫자형:정수형: byte(1), short(2), int(4), long(8)long보다 큰 범위면 실수로 쓰거나 객체 생성→ 연산할 때 기본형인 int로 자동 변환되기에 byte, short는 잘 안 씀실수형: float(4), double(8) float v = 3.14; 는 오류 남! → 더 큰 double값을 작은 float형에 넣으려고 해서→ 기본형은..

그리디 알고리즘- 정의: 현재 상태에서 보는 선택지 중 최선의 선택지가 전체 선택지 중 최선의 선택지라고 가정함- 핵심 이론: 해 선택 -> 적절성 검사(제약 조건과 맞는지 확인) -> 해 검사 -> 최선의 선택지가 아닌 경우, 다시 해 선택! 소수 구하기1. 에라토스테네츠의 체- 핵심 이론: 구하고자 하는 소수의 범위만큼 1차원 배열 생성 -> 2부터 시작하며 현재 선택한 숫자가 지워지지 않는 숫자라면 해당 숫자의 배수에 해당하는 수를 배열에서 끝까지 탐색하며 제거함(처음으로 선택한 숫자는 지우지 않음)-> 2를 반복한 후 배열에 남은 수 모두 출력함 2. 오일러 피- 핵심 이론: 구하고자 하는 오일러 피의 범위만큼 배열을 초기화함 -> 2부터 시작해서 현재 배열의 값과 인덱스가 같으면 현재 선택된 숫..

이진 탐색 (Binary Search)정의: 정렬된 데이터 배열에서 탐색 범위를 절반씩 분할하며 원하는 타겟 값의 위치를 찾는 고속 탐색 알고리즘.핵심 원리:정렬 전제 조건: 탐색 수행 전 배열의 데이터가 반드시 오름차순이나 내림차순으로 정렬되어 있어야 함.포인터 활용 (분할 정복): 탐색 범위의 시작점(start), 끝점(end), 중간점(mid) 3개의 변수(포인터)를 설정하여 범위를 조작.범위 축소 방식: 타겟 값이 중간점(mid) 값보다 작으면 왼쪽 절반을 탐색(end = mid - 1), 크면 오른쪽 절반을 탐색(start = mid + 1)하는 과정을 반복.시간 복잡도 최적화: 매 비교마다 탐색 공간이 반으로 줄어들므로 시간 복잡도는 O(log N)을 보장. 데이터 규모가 커질수록 선형 탐색(..

BFS (너비 우선 탐색)정의: 시작 정점에서 가장 가까운 정점부터 먼저 방문하고, 멀리 떨어져 있는 정점을 나중에 방문하는 그래프 탐색 알고리즘.핵심 원리:선입선출(FIFO) 방식의 큐(Queue) 자료구조 활용.현재 노드와 인접한 모든 미방문 노드를 큐에 삽입하며 레벨 단위로 탐색 진행.중복 탐색을 막기 위해 노드를 큐에 삽입하기 직전(혹은 직후) 방문(visited) 여부 체크 필수.DFS와 BFS의 차이점탐색 방식: DFS는 한 우물을 끝까지 파고드는 방식(깊이 우선), BFS는 얕고 넓게 모든 방향을 고르게 탐색하는 방식(너비 우선).자료구조: DFS는 스택(Stack) 또는 재귀 호출 사용, BFS는 큐(Queue) 사용.주요 용도: DFS는 모든 경로 탐색, 백트래킹, 사이클 판별에 유리함...

DFS와 백트래킹 개념 및 차이DFS 개념: 그래프나 트리 구조에서 한 경로를 끝까지 탐색한 후 다른 경로를 탐색하는 완전 탐색 방식.백트래킹 개념: 탐색 과정 중 현재 경로가 조건에 맞지 않으면 더 이상 깊이 들어가지 않고 이전 상태로 돌아가 다른 경로를 찾는 알고리즘 기법.둘의 차이점: DFS는 조건과 무관하게 모든 노드를 맹목적으로 방문함. 백트래킹은 DFS를 기반으로 하되 유망하지 않은 노드는 사전에 배제(가지치기)함.백트래킹을 많이 쓰는 이유: 불필요한 탐색 경로를 조기에 차단하여 경우의 수가 폭발적으로 증가하는 문제의 실행 시간을 기하급수적으로 줄일 수 있기 때문임. [11724번: 연결 요소의 개수]고려 내용: 양방향 간선의 그래프 표현 및 방문 여부 체크 방식.문제 핵심: 방문 배열을 활용..

1. 병합 정렬 (Merge Sort)개념: 배열을 더 이상 나눌 수 없을 때까지 반으로 쪼갠 뒤(Divide), 두 개의 정렬된 부분 배열을 비교하며 하나의 정렬된 배열로 합치는(Merge) 방식을 재귀적으로 반복하는 알고리즘.핵심 원리 (분기 조건): 투 포인터(i, j)를 사용하여 두 부분 배열의 값을 비교.if (arr[i] else: 오른쪽 값이 작으면 임시 배열에 넣고 j++.한쪽 배열이 먼저 소진되면, 남은 배열의 원소들을 그대로 뒤에 이어 붙임.시간 복잡도: 최선, 평균, 최악 모두 O(N \log N) (항상 반으로 나누고 N번 비교하므로 보장됨).자주 쓰는 상황: 데이터의 상태와 무관하게 항상 일정한 정렬 속도가 필요할 때, 혹은 상대적인 순서가 유지되어야 하는 안정 정렬(Stable ..

1. 삽입 정렬 (Insertion Sort)개념: 미정렬 부분의 첫 원소를 정렬된 부분의 알맞은 위치에 끼워 넣으며 정렬을 확장하는 방식.핵심 원리 (분기 조건): 대상 데이터가 앞의 정렬된 데이터보다 작을 때(Target )만 위치 이동 이벤트 발생. 대상 데이터가 앞의 데이터보다 크거나 같다면 이벤트(반복문)에 진입하지 않고 그 자리에 머무름. 앞의 데이터들을 거꾸로 탐색하며 나보다 작은 값을 만나는 순간 즉시 탐색을 종료함.시간 복잡도: 최선 O(N) (이벤트 미발생 시), 최악 및 평균 O(N^2)자주 쓰는 상황: 데이터 크기가 작거나, 이미 거의 정렬되어 이동 이벤트가 적게 발생할 때. 2. 퀵 정렬 (Quick Sort)개념: 기준점(Pivot)을 잡아 작은 값은 왼쪽, 큰 값은 오른쪽으로 ..