[Review] 2020-03-03 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

[Review] 2020-03-03 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL Angeles는 LA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

·         문의메일 : Leo.Sungwook.Kang@gmail.com

·         KAKAO : SQLMVP

·          SQL Angeles 공식 홈페이지 : http://SQLAngeles.com

·          공식 Facebook 그룹 : https://www.facebook.com/groups/SQLAngeles/

 

오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 8주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만 아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

2주차 스터디 주제는 Selection Sort로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search (2/11/2020)

·          Week 7: Dijkstra's algorithm (2/18/2020)

·          Week 8: Greedy algorithms (3/3/2020)

·          Week 9-10: Dynamic programming

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 주제는 Greedy Algorithm 입니다.

Greedy 알고리즘이란 : 탐욕 알고리즘은 최적해를 구하는 데에 사용되는 근사적인 방법으로, 여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때마다 그 순간에 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 방식으로 진행하여 최종적인 해답에 도달한다. 순간마다 하는 선택은 그 순간에 대해 지역적으로는 최적이지만, 그 선택들을 계속 수집하여 최종적(전역적)인 해답을 만들었다고 해서, 그것이 최적이라는 보장은 없다. 하지만 탐욕알고리즘을 적용할 수 있는 문제들은 지역적으로 최적이면서 전역적으로 최적인 문제들이다.

(참고 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%83%90%EC%9A%95_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98)

 

 

 

SQL Angeles의 알고리즘 스터디를 시작하기 앞서 공지 사항입니다.

 

오늘은 8주차 입니다. 원래는 9주차 이지만, 지난주 사정으로 휴강을 하였습니다. 그래서인지 오늘 참여자가 부쩍 줄어서 슬펐습니다.

 

 

오늘 다루게 될 내용입니다.

 

 

가장 많은 수업을 들으려면 어떻게 스케줄링을 해야 할까요?

 

 

갑자기 어려워졌습니다. P-NP 문제는 어떻게 풀어야 할까요…(멍하니 듣기만 했습니다 ㅠㅠ)

 

 

이론의 마지막은 실습과 함께.

 

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

2020-03-03 / http://sqlangeles.com

 

 

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