소프티어

C 프로그래밍 개요

- C 언어의 특징, 구조, 용도 등

실습 환경 설정

- C 언어를 실습할 수 있는 개발 환경을 구축

반복문

- while, for문을 이용하여 반복문을 작성하는 방법 등

포인터

- 포인터 변수의 선언과 활용법, 배열과의 관계, 동적 메모리 할당 등

조건&분기

- if, switch문을 이용하여 조건과 분기를 처리하는 방법

문자열

- 문자열 배열의 선언, 문자열 처리 함수 등

자료형

- C 언어에서 사용되는 자료형과 그 특징

함수

- 함수의 정의와 호출, 인수 전달, 반환 값 처리 등

구조체

- 구조체의 정의와 활용 방법을 학습합니다.

변수, 상수

- 변수와 상수의 선언과 활용 방법

배열

- 배열의 선언과 초기화, 다차원 배열 등

파일 입출력

- 파일 입출력 함수를 이용하여 파일을 읽고 쓰는 방법

입출력

- scanf, printf 함수를 이용하여 입출력을 처리하는 방법

다차원 배열

- 2차원, 3차원 배열의 선언과 초기화, 다차원 배열을 이용한 프로그래밍 방법

동적 메모리

- malloc 함수를 이용하여 동적 메모리를 할당하고, free 함수를 이용하여 해제하는 방법

C++ 프로그래밍 개요

- C++ 언어의 특징과 장단점, 사용 분야 등에 대한 개요

- C++ 프로그래밍 언어의 역사와 표준화 과정

실습 환경 설정

- C++ 개발을 위한 통합 개발 환경(IDE) 및 컴파일러 설치

- 프로그래밍에 필요한 기본적인 도구 및 라이브러리 설치

데이터

- 데이터의 종류와 표현 방법

- 기본 자료형과 데이터 형식 변환

- 상수와 변수

입출력

- 입출력 스트림과 입출력 연산자

- 사용자로부터 입력받고 화면에 출력하기

연산자

- 산술 연산자와 논리 연산자

- 비트 연산자와 비교 연산자

- 연산자 우선순위와 연산 순서

흐름 제어

- 조건문과 반복문

- break와 continue문의 활용

- switch문의 사용법

복합 데이터

- 배열과 구조체

- 배열과 포인터의 차이

- 구조체의 정의와 사용 방법

포인터

- 포인터의 개념과 용도

- 포인터와 배열의 관계

- 포인터 연산

참조

- 참조(reference) 개념과 활용

- 포인터와 참조의 차이점

함수

- 함수의 기본 개념과 구조

- 함수의 호출 방법과 매개 변수 전달 방식

- 함수의 반환 값과 반환형

범위

- 변수의 스코프(scope)와 라이프타임(lifetime)

- 전역 변수와 지역 변수- 이름공간(namespace) 개념과 활용

Java 프로그래밍 개요

- Java의 역사, 특징, 활용 분야 등에 대한 개요

실습 환경 설정

- Java 개발을 위한 IDE(Integrated Development Environment)를 설치하고 설정하는 방법

문자열

- 문자열 데이터 타입과 문자열 다루는 방법

변수

- 변수의 개념과 선언, 초기화, 사용 방법 등

데이터 타입

- 기본 데이터 타입과 참조 데이터 타입의 개념, 사용 방법, 형 변환 등

연산자

- 산술 연산자, 관계 연산자, 논리 연산자, 비트 연산자 등의 종류와 사용 방법

조건문

- if문과 switch문을 사용한 조건문

논리 연산자

- &&(and), ||(or), !(not)의 개념과 사용 방법

배열

- 배열의 개념, 선언, 초기화, 사용 방법, 다차원 배열 등

입력과 출력

- Java에서 기본적으로 제공하는 입력과 출력 방법(System.in, System.out)과 Scanner 클래스를 사용한 입력 방법 등

Python 프로그래밍 개요

- Python의 역사, 특징에 대한 기본적인 개념

실습 환경 설정

- Python을 실행하기 위해 필요한 개발 도구를 설치하고 설정하는 방법

자료열

- Python에서 사용하는 기본 자료형과 변수의 개념- 자료형 변환에 대해 이해

제어문

- 조건문과 반복문

- 제어문을 사용하여 프로그램 실행 흐름을 제어하는 방법

함수

- 함수의 개념과 작성 방법, 매개변수와 반환값

- 함수를 활용하여 프로그램을 모듈화하는 방법

자료구조 리스트

- 리스트 자료형 및 리스트를 다루는 기능과 메소드

클래스

- 클래스를 선언하고 정의하는 방법

- 멤버 함수를 정의하는 방법

상속

- 상속의 개념과 다중 상속, 상속의 종류 등

연산자 오버로딩

- 연산자 오버로딩의 개념과 오버로딩 가능한 연산자, 연산자 함수 등

템플릿

- 함수 템플릿과 클래스 템플릿, 템플릿 특수화 등

예외 처리

- 예외 처리의 개념과 try-catch문, 예외 처리 방법 등

STL

- STL의 개념과 STL 컨테이너, 반복자, 알고리즘 등

C++ 14/17/20 버전별 팁

- C++14/17/20 버전에서 추가된 기능, 변경된 문법

- C++14/17/20에서 추가된 auto 키워드, range-based for문, constexpr 함수 등

메서드

- 메서드의 개념 및 선언하고 호출하는 방법

- 파라미터와 반환값을 다루는 방법

객체 지향 프로그래밍

- 객체 지향 프로그래밍의 개념과 특징

- 클래스와 인스턴스, 객체의 차이점

클래스와 인스턴스 그리고 객체지향

- 클래스와 인스턴스를 구분, 객체 지향의 개념을 이해

- 클래스와 인스턴스의 구성요소와 생성 방법

클래스 멤버, 인스턴스 멤버

- 클래스 멤버와 인스턴스 멤버의 차이

- 멤버 변수와 멤버 함수를 선언하는 방법

상속과 생성자

- 상속의 개념, 상속 관계를 구성하는 방법

- 생성자의 개념과 역할 및 상속과 생성자의 관계 이해

오버라이딩

- 메서드 오버라이딩의 개념과 필요성

- 부모 클래스의 메서드를 오버라이딩하는 방법

오버로딩

- 메서드 오버로딩의 개념과 필요성

- 메서드 이름과 파라미터 타입을 다르게 하여 메서드를 오버로딩하는 방법

클래스 패스

- 클래스 패스의 개념, 클래스 패스를 설정하는 방법

패키지

- 패키지의 개념과 필요성 및 패키지 생성 방법

- 패키지를 import하여 사용하는 방법

제네릭

- 제네릭의 개념과 필요성

- 제네릭 타입을 선언하는 방법

모듈과 패키지

- 모듈과 패키지 개념, 사용방법 및 내장 모듈 사용

자료구조_튜플

- 튜플 자료형 개념

- 튜플의 인덱싱과 슬라이싱

- 튜플의 연산과 함수

자료구조_셋, 딕셔너리

- 셋 자료형 개념

- 셋의 연산과 함수

- 딕셔너리 자료형 개념

- 딕셔너리의 연산과 함수

예외처리

- 예외 처리의 개념

- try-except 문

- 예외의 종류와 처리 방법

SW 문제해결

- 문제 해결 과정에 대한 이해

- 문제 해결을 위한 접근 방법과 과정

알고리즘 복잡도

- 알고리즘 성능 측정을 위한 복잡도 이론

- 시간 복잡도와 공간 복잡도 개념

- 복잡도 분석을 통한 알고리즘 효율성 판단 방법

비트 연산

- 비트 연산 개념

- 비트 연산을 활용한 문제 해결 방법

진법

- 진법의 개념과 이해

- 10진법, 2진법, 16진법 등 다양한 진법 변환 방법

실수

- 실수 데이터 타입의 특징

- 실수 계산 시 발생하는 오차와 오차 해결방법법

String

- String의 개념과 문자열 처리 방법 (문자열 분리, 문자열 합치기, 문자열 비교 등)

- 문자열 검색과 치환 (strstr(), strcmp(), strtok() 등)

패턴 매칭 (Naive)

- 패턴 매칭의 개념과 Naive 알고리즘

- Naive 알고리즘의 시간 복잡도와 한계점

- 패턴 매칭 알고리즘의 개선(Rabin-Karp, KMP 등)

Array

- Array의 개념과 배열의 선언 및 활용 방법

- 다차원 배열의 선언과 활용 방법

- Array의 시간 복잡도와 공간 복잡도

2차원 Array

List

- List의 개념과 종류

- List의 삽입, 삭제, 검색 등의 기본 연산과 시간 복잡도

- List의 활용 방법과 예시

삽입 정렬 (Insertion Sort)

- 삽입 정렬의 개념과 원리

- 시간 복잡도와 최선/최악의 경우 시간 복잡

- 삽입 정렬의 구현 방법

버블 정렬 (Bubble Sort)

- 버블 정렬의 개념과 원리

- 시간 복잡도와 최선/최악의 경우 시간 복잡도

- 버블 정렬의 구현 방법

선택 정렬 (Selection Sort)

- 선택 정렬의 개념과 원리

- 시간 복잡도와 최선/최악의 경우 시간 복잡도

- 선택 정렬의 구현 방법

Queue 자료 구조 개념

- Queue의 개념과 구조

- Queue의 특성과 장단점

- Queue의 구현 방법

Queue의 활용

- BFS(Breadth-First Search) 알고리즘에서의 활용

- 캐시, 버퍼, 대기열 등 다양한 용도에서의 활용

- 실제 프로그래밍에서 Queue를 활용한 문제 해결 방법

Queue의 종류

- 일반 Queue와 Deque의 차이점

- Circular Queue의 개념과 구현 방법

- PriorityQueue의 개념과 구현 방법

Stack 자료구조 개념

- Stack의 개념과 구조

- Stack의 특성과 장단점

- 구현방법

Stack의 응용

- DFS(Depth-First Search) 알고리즘에서의 활용

- 괄호 짝 맞추기, 후위 표기법 등 다양한 알고리즘에서의 활용

- 실제 프로그래밍에서 Stack을 활용한 문제 해결 방법

완전 탐색 기법

- 완전 탐색의 개념과 특징

- 대표적인 완전 탐색 알고리즘인 Brute Force의 구현 방법

순열과 조합

- 순열과 조합의 차이와 개념

- 순열과 조합의 구현 방법 및 응용 방법

조합적 문제

- 조합의 개념과 구현 방법

- 조합을 이용한 문제 해결 방법

그래프 기본(묵시적 그래프_격자)

- 그래프의 개념과 종류

- 묵시적 그래프(격자)의 구현과 활용

그래프 탐색(BFS/DFS)

- 그래프 탐색의 개념과 특징

- BFS(Breadth First Search) 알고리즘의 구현 방법과 활용

- DFS(Depth First Search) 알고리즘의 구현 방법과 활용

최대공약수(GCD)와 최소공배수(LCM)

- GCD와 LCM의 개념과 정의

- GCD와 LCM을 구하는 방법과 알고리즘

소수

- 소수의 개념과 특징

- 소수 판별 방법 및 알고리즘

피보나치 수

Tree

- Tree의 개념과 용어(노드, 루트, 리프, 부모, 자식 등)

- Tree의 종류- Tree의 활용 (파싱, 그래프 등)

Binary Tree

- Binary Tree의 개념과 구조

- 이진 트리 순회 방법(전위 순회, 중위 순회, 후위 순회)

- 이진 트리의 높이, 균형, 완전성 등

Expression Tree

- 개념과 구조

- Expression Tree의 활용(수식 계산 등)

Binary Search Tree

- Binary Search Tree의 개념과 특징

- 삽입, 삭제, 탐색 등의 연산

- Balanced Binary Search Tree(AVL Tree, Red-Black Tree 등)

Heap

- Heap의 개념과 구조

- Heap의 종류 (Max Heap, Min Heap 등)

- Heap의 활용 (우선순위 큐 등)

백트래킹

- 백트래킹의 개념과 특징

- 백트래킹을 사용한 문제 풀이 방법과 알고리즘

- 대표적인 백트래킹 문제(N-Queen, 스도쿠, 알파벳)

순열과 조합

- 순열과 조합의 개념과 특징

- 순열과 조합을 구하는 방법과 알고리즘

- 순열과 조합을 활용한 문제 풀이

비트 마스크

- 비트 마스크의 개념과 특징

- 비트 마스크를 사용한 문제 풀이 방법과 알고리즘

- 대표적인 비트 마스크 문제들 (부분 집합의 합, 집합의 표현)

부분 집합

- 부분 집합의 개념과 특징

- 부분 집합을 구하는 방법과 알고리즘

- 부분 집합을 활용한 문제 풀이 (조합, 스타트와 링크)

동전 거스름돈 문제

- 동전 거스름돈 문제의 개념과 특징

- 동전 거스름돈 문제를 해결하는 방법과 알고리즘

그래프 중급(인접행렬/인접리스트)

- 그래프 표현 방법별 학습

유니온 파인드

- 서로소 집합 (Disjoint Set)을 관리하기 위한 자료구조

- find와 union 연산의 개념과 구현 방법

최소 신장 트리(V^2 프림 알고리즘, 크루스칼 알고리즘)

- 알고리즘 동작 방식과 시간 복잡도

최단 경로(V^2 다익스트라 알고리즘)

- 하나의 시작 노드에서 다른 모든 노드까지의 최단 경로를 찾는 문제

- 알고리즘 동작 방식과 시간 복잡도

하노이 타워 및 변형 문제

- 그래프 표현 방법별 학습

분할 정복 기법

- 개념과 원리 이해

병합 정렬

- 병합 정렬 알고리즘 이해 및 구현

퀵 정렬

- 퀵 정렬 알고리즘 이해 및 구현

이진 검색

- 이진 검색 알고리즘 이해 및 구현

수학적 귀납법과 비둘기 집

- 수학적 귀납법은 자연수에 대한 증명 기법으로, 초학 과정에서 배우는 내용 중 하나

동전 거스름돈 문제와 이항계수

- 동전 거스름돈 문제는 지불해야 할 금액과 사용 가능한 동전의 종류가 주어졌을 때, 지불해야 할 금액을 최소한의 동전으로 거슬러 주는 문제

메모이제이션과 동적계획법

- 메모이제이션은 동적 계획법의 핵심 기술 중 하나

- 이미 계산한 값을 저장해 두었다가 나중에 필요할 때 다시 사용

배낭 문제

- 배낭 문제는 가방에 넣을 수 있는 무게의 제한이 있을 때, 가방에 담을 수 있는 물건들의 가치의 합을 최대화하는 문제

탐욕 알고리즘

- 각 단계에서 최적이라고 생각되는 선택을 하며 전체적인 결과를 도출하는 알고리즘

배낭 문제

- 가방에 담을 수 있는 무게 제한이 있을 때, 각 물건의 가치와 무게가 주어졌을 때, 가방에 담을 수 있는 물건들의 가치의 최대값을 구하는 문제

동전 거스름돈 문제

- 거스름돈을 동전의 단위로 나누어 지불할 때 필요한 동전의 최소 개수를 구하는 문제

활동 선택 문제

- 일정한 자원을 이용하여 최대한 많은 활동을 수행할 때, 가능한 많은 활동을 선택하는 문제

Tree DP

- Tree DP의 개념과 활용

- Tree DP를 이용한 문제 풀이

LCA (Lowest Common Ancestor)

- LCA의 개념과 활용- LCA 알고리즘 (최소 공통 조상 알고리즘) (Tarjan's algorithm, RMQ algorithm 등)

- LCA를 이용한 문제 풀이

Tree 탐색

- Tree 탐색의 종류 (DFS, BFS)

- DFS (Depth First Search)의 종류 (전위 순회, 중위 순회, 후위 순회)

- DFS를 이용한 문제 풀이

- BFS (Breadth First Search)를 이용한 문제 풀이

세그먼트 트리

- 세그먼트 트리의 구조와 원리, 구현 방법 학습

펜윅 트리

- 구간 합을 빠르게 구하는 데에 사용되는 자료구조

- 펜윅 트리의 구조와 원리, 구현 방법 등을 학습

세그먼트 트리_Lazy Propagation

- 세그먼트 트리에서 값을 업데이트할 때, 필요한 부분만 업데이트하는 기술

- 구간 쿼리를 할 때, Lazy Propagation을 이용하여 구간 업데이트를 먼저 수행해 놓고, 나중에 필요할 때 계산하는 방법을 학습

해싱

- 문자열을 숫자로 변환하여 빠른 탐색을 가능하게 하는 기법에 대하여 학습

문자열 매칭

- 두 문자열을 비교하여 일치하는 부분을 찾는 알고리즘

KMP

- 문자열 매칭 알고리즘 중 하나로, 비교 대상 문자열과 패턴 문자열을 비교하면서 일치하지 않는 부분을 최소화하여 탐색 속도를 높이는 방법

트라이

- 문자열 집합을 저장하고 탐색하는데 사용되는 자료구조

문자열 압축 (허프만)

- 문자열을 압축하여 저장하고 해제하는 알고리즘

라빈카프

- 해싱 기법을 이용한 문자열 매칭 알고리즘 중 하나로, 일치하는 부분을 해싱 값을 이용하여 검사하는 방법

P와 NP

- P 문제는 다항식 시간 안에 해결할 수 있는 문제

- NP 문제는 다항식 시간 안에 해결하기 어려운 문제

근사해

- 근사 알고리즘은 다항식 시간 안에 문제를 근사적으로 해결하는 알고리즘

NP Complete

- NP 문제 중에서 가장 어려운 문제

- 대표적인 NP Complete 문제로는 여행하는 외판원 문제(TSP)와 배낭 문제 등

모의 담금질 기법

벨만포드 알고리즘

- 음수 가중치 그래프에서 최단 경로를 찾는 알고리즘

플로이드 알고리즘

- 모든 정점 쌍 사이의 최단 경로를 찾는 알고리즘

최단경로(PQ다익스트라 알고리즘)

- 음수 가중치 그래프에서는 사용할 수 없지만, 양수 가중치 그래프에서 다른 모든 정점까지의 최단 경로를 찾는 가장 효율적인 알고리즘 중 하나

SPFA 알고리즘

- 음수 가중치 그래프에서 최단 경로를 찾는 알고리즘

위상 정렬

- 방향 그래프의 정점들을 일렬로 나열하는 알고리즘으로, DAG(Directed Acyclic Graph)에서 사용

카달란 수

- 괄호 문제와 같은 여러 가지 조합 문제에서 사용되는 수열

오일러 피 함수

- 정수 n과 서로소인 양의 정수의 개수를 구하는 함수

고급 다이나믹 프로그래밍

- 좀 더 복잡한 점화식을 활용하여 문제를 푸는 다이나믹 프로그래밍 기법

페르마 정리

- 거스름돈을 동전의 단위로 나누어 지불할 때 필요한 동전의 최소 개수를 구하는 문제

유클리드 알고리즘

- 두 수의 최대공약수를 구하는 알고리즘

확률

- 랜덤 변수와 확률 분포, 기대값과 분산 등을 이해하고 문제를 푸는 기초적인 확률 이론

CCW

- 3개의 점이 주어졌을 때, 이들이 반시계 방향으로 주어지는지, 시계 방향으로 주어지는지, 일직선상에 위치하는지를 판별하는 알고리즘

단순 닫힌 경로

- 평면 상의 점들이 주어졌을 때, 이들이 한 번 이상 교차하지 않는 선분으로 연결된 경로

Convex Hull(그라함 스캔)

- 평면 상의 점들 중에서 가장 바깥쪽에 위치한 볼록 다각형을 찾는 알고리즘

상태 공간 트리의 탐색

- 동적 계획법은 상태 공간 트리(State Space Tree)를 효율적으로 탐색하여 최적해를 구하는 데 사용

- 상태 공간 트리의 개념과 탐색 알고리즘(예: 백트래킹, 분기 한정법)

모든 쌍 최단 경로 문제

- 그래프에서 모든 정점 쌍 사이의 최단 경로를 구하는 문제

- 상태 공간 트리의 개념과 탐색 알고리즘(예: 백트래킹, 분기 한정법)

최장 증가 수열

- 주어진 수열에서 가장 긴 증가하는 부분 수열을 찾는 문제

순회 외판원 문제

- 여러 도시 사이의 거리가 주어졌을 때, 모든 도시를 한 번씩 방문하고 출발 도시로 돌아오는 최단 경로를 찾는 문제

관련 문제 풀이

- 최소 신장 트리

- 최적 스케줄링

- 배낭 문제

- 최단 경로 문제

세그먼트 트리 2차원

- 세그먼트 트리 2차원은 2차원 배열에서의 구간 최소/최대/합 등의 연산을 효율적으로 처리하기 위한 자료구조

- 트리의 각 노드에는 해당 구간의 최소/최대/합 등의 정보를 저장하며, 각 노드에서 자식 노드들의 정보를 조합하여 상위 노드의 정보를 구성

펜윅 트리_Lazy Propagation

- 펜윅 트리에 Lazy Propagation 기법을 적용한 자료구조로 구간 합을 빠르게 구할 수 있음

접미어 트리

- 문자열의 접미어들을 트리 형태로 저장하여 문자열 탐색에 활용하는 자료구조

- Suffix Trie라고도 부르며, 문자열 탐색, 패턴 매칭, 문자열 압축 등에 활용

아호-코라식

- 여러 개의 패턴 문자열을 한 번에 탐색하기 위한 알고리즘

- 트라이 구조와 큐를 이용하여 구현되며, 문자열 탐색, 자연어 처리 등에 활용

접미어 배열

- 문자열의 모든 접미어를 사전순으로 정렬한 배열

- 문자열 탐색, 패턴 매칭 등에 활용

최대 유량

- 유량을 최대한으로 이동시키는 문제

- 포드-풀커슨 알고리즘, 에드몬드-카프 알고리즘, 디닉의 알고리즘 등을 학습

최소 컷

- 네트워크에서 최소 비용으로 연결을 끊어내는 문제

- 포드-풀커슨 알고리즘 등을 학습

최대 독립 집합

- 그래프에서 서로 인접하지 않는 정점 집합 중 가장 큰 집합을 구하는 문제

- 이분 그래프에서 이분 매칭을 활용하는 방법 등을 학습

최소 비용 최대 유량(Minimum Cost Maximum Flow, MCMF)

- 유량을 최대로 흐르게 하면서 그 비용이 최소가 되도록 구하는 문제

- 에드몬드-카프 알고리즘과 벨만-포드 알고리즘을 결합한 알고리즘 등을 학습

이분매칭

- 이분 그래프에서 각 정점 사이에 매칭을 만드는 문제

- 헝가리안 알고리즘 등을 학습

최소 버텍스 커버

- 그래프에서 최소한의 정점으로 모든 간선을 커버하는 문제

- 이분 매칭, 정점 분할 등을 학습

모델링

- 네트워크 플로우 문제를 현실 세계의 문제로 바꾸어 풀이하는 방법 학습

확장 유클리드

- 두 정수 a, b에 대해 최대공약수(greatest common divisor, GCD)를 구하는 알고리즘

- 일반적인 유클리드 알고리즘의 확장 버전

중국인 나머지 정리

- 한정된 모듈러 연산의 묶음에서 대규모 정수나 분수에 대한 문제를 해결하는 데 유용한 방법

- 암호학, 네트워크, 컴퓨터 보안, 정보 이론, 수치 해석 등 다양한 분야에서 활용

라인 스위핑

- 2차원 평면상의 점들을 처리하기 위한 알고리즘으로 다양한 기하학적 문제를 해결

- 다각형 교차 판정, 삼각형 교차 판정, 중복되는 선분 제거, 최대 직사각형 찾기 등의 문제가 있음