◆ 자료구조

- 배열(Array)

- 큐(Queue)

- 스택(Stack)

- 링크드리스트(LinkedList)

• 싱글 링크드리스트(Single LinkedList)
• 더블 링크드리스트(Double LinkedList)

- 해쉬(Hash)

• 개방 해쉬(Open Hashing), Chaining 기법
• 폐쇄 해쉬(Close Hashing), Linear Probing 기법

- 트리(Tree)

• 이진트리(Binary Tree)

- 힙(Heap)

※ Big-O 표기법

O(1) < O(log n) < O(n) < O( n log n) < O(n^2) < O(2^n) < O(n!)

◆ 알고리즘

- 정렬

• 버블정렬(Bubble Sort)
• 선택정렬(Selection Sort)
• 삽입정렬(Insertion Sort)

- 재귀용법

• 재귀호출(Recursive Call)

- 동적계획법(Dynamic Programming, DP)

• DP 활용 피보나치 수열 구현

- 고급 정렬 알고리즘

• 병합 정렬(Merge Sort)
• 퀵 정렬(Quick Sort)
• 순차 탐색(Sequential Search)
• 이진 탐색(Binary Search)

- 그래프 기본 탐색 알고리즘

• 너비 우선 탐색(BFS)
• 깊이 우선 탐색(DFS)
• 탐욕(Greedy) - 동전문제

- 그래프 고급 탐색 알고리즘

• 탐욕(Greedy) - 부분 배낭 문제 : 이해가 잘안됨... 복습 필요
• 최단 경로 알고리즘 - 다익스트라(Dijkstra) : 이해가 잘안됨... 복습 필요

- 다익스트라, 크루스칼 알고리즘

• 다익스트라 복습
• 최소 신장 트리 - 크루스칼(Kruskal) : 이해가 잘안됨... 복습 필요

- 프림 알고리즘, 백트래킹

• 최소 신장 트리 - 프림(Prim) : 이해가 잘안됨... 복습 필요
• 백트래킹 : 이해가 잘안됨... 복습 필요

◆ 알고리즘 유형별 문제

- 완전 탐색(Brute Force)

• N과 M (3)
• N과 M (1)
• N과 M (4)
• N과 M (2)

- 완전 탐색 응용 (Advanced Brute Force)

• 연산자 끼워넣기
• N Qeen
• 부분 수열의 합

- 정렬 (Sort Application)

• 국영수

- 정렬 응용 (Advanced Sort Application)

• 수열 정렬
• 카드
• 화살표 그리기

- 이분 탐색(Binary Search)

• 먹을것인가 먹힐 것인가
• 두 용액

- 이분 탐색 - 매개 변수 탐색(Parametric Search)

• 나무 자르기
• 공유기 설치

- 투 포인터(Two Pointer)

• 부분 합
• 두 용액

- 투 포인터 응용

• List Of Unique Numbers
• 좋다
• 고냥이

- 그래프(Graph) & 탐색(Search)

• 그래프에서의 탐색 : DFS , BFS
• DFS 와 BFS - 인접 행렬 사용
• DFS 와 BFS - 인접 리스트 사용

- 그래프 & 탐색 응용

• 미로 탐색
• 숨바꼭질
• 탈출
• 단지번호 붙이기
• 물통
• 연구소

- 트리(Tree)

• 트리의 부모 찾기
• 트리 (boj.1068)

- 위상 정렬(Topological Sort)

• 줄 세우기
• ACM Craft

- 최단 거리(Shortest Path)

• 최소비용 구하기

- 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)

• 1, 2, 3 더하기
• 2 X N 타일링
• 계단 오르기
• 오르막 수
• 파일 합치기
• 트리와 쿼리
• 우수 마을