Grokking Algorithms

Android 앱 분석 및 검토 : Grokking Algorithms, StudyZoom에서 개발했습니다. 교육 카테고리에 나열되어 있습니다. 현재 버전은 1.0이며 25/09/2025 에 업데이트되었습니다. Google Play : Grokking Algorithms에서 사용자 리뷰에 따르면. 2 이상의 설치를 달성했습니다. Grokking Algorithms는 현재 1 리뷰, 평균 등급 5.0 스타를 보유하고 있습니다

📘 알고리즘 그로킹(Grokking Algorithms) – (2025–2026년판)

📚 알고리즘 그로킹(Grokking Algorithms)(2025–2026년판)은 체계적인 강의 계획 기반 학습 자료로, 학사/컴퓨터공학, 학사/IT, 소프트웨어 공학 전공 학생들과 알고리즘을 마스터하고자 하는 독학 학습자들을 위해 설계되었습니다. 이 판은 알고리즘 학습을 간단하고 시각적으로 이해하며 시험 대비할 수 있도록 상세한 노트, 객관식 문제, 퀴즈를 제공합니다. 체계적인 강의 계획표를 통해 학생들은 문제 해결 능력을 강화하고 프로젝트, 면접, 실제 상황에서 알고리즘 개념을 적용할 수 있습니다.

이 판은 재귀, 정렬, 검색, 그래프 순회, 탐욕적 접근, 동적 프로그래밍, 머신러닝 기초 등 기본 및 고급 알고리즘 개념을 모두 다룹니다. 각 장은 이론과 실제적인 이해를 조화롭게 접목하도록 세심하게 설계되어 있어 학습에 필수적인 자료입니다.

📂 장 및 주제

🔹 1장: 알고리즘 소개

- 알고리즘이란 무엇인가
- 알고리즘이 중요한 이유
- 알고리즘 효율성 측정

🔹 2장: 선택 정렬

- 선택 정렬의 작동 방식
- 단계별 연습
- Big O 표기법
- 선택 정렬을 사용하는 경우

🔹 3장: 재귀

- 재귀 이해
- 기본 케이스와 재귀 케이스
- 호출 스택
- 재귀적 사고 vs. 반복적 사고

🔹 4장: 퀵 정렬

- 분할 정복 전략
- 퀵 정렬의 작동 방식
- 피벗 선택
- 성능 분석

🔹 5장: 해시 테이블

- 키-값 쌍
- 충돌 방지
- 해시 함수
- 해시 테이블의 실제 활용

🔹 장 6: 너비 우선 탐색

- 그래프 순회
- 최단 경로 찾기
- 큐와 그래프
- 코드 구현

🔹 7장: 다익스트라 알고리즘

- 가중치 그래프
- 가중치 그래프에서의 최단 경로
- 우선순위 큐
- 다익스트라의 단계별 실행

🔹 8장: 탐욕 알고리즘

- 최적 지역 선택하기
- 활동 선택
- 집합 커버 문제
- 탐욕 접근법의 한계

🔹 9장: 동적 프로그래밍

- 문제를 부분 문제로 나누기
- 겹치는 부분 문제
- 메모이제이션
- 예: 배낭 문제, 최장 공통 부분 수열

🔹 10장: K-최근접 이웃

- 분류 알고리즘
- 거리 측정
- K 선택
- 응용 분야 추천 시스템

🔹 11장: 다음 학습 방향

- 추가 자료 및 주제
- 트리 및 그래프 알고리즘
- 고급 정렬
- 머신러닝 및 그 이상

🌟 이 앱을 선택해야 하는 이유

- Grokking Algorithms의 전체 강의 계획을 체계적인 학술 형식으로 제공합니다.
- 효과적인 연습을 위한 객관식 문제와 퀴즈가 포함되어 있습니다.
- 빠른 복습과 명확한 이해를 위한 설명을 제공합니다.
- 프로젝트, 과제, 기술 면접 준비에 이상적입니다.
- 알고리즘 문제 해결 및 사고의 탄탄한 기반을 구축합니다.

✍ 이 앱은 다음에서 영감을 받았습니다.
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

📥 지금 다운로드하세요!
지금 당장 Grokking Algorithms(2025–2026 Edition)을 구매하고 자신감을 가지고 알고리즘을 마스터해보세요!

Read more