매일 코딩 테스트 문제를 풀고 학습 과정을 기록하는 저장소입니다.
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문제를 푸는 과정을 게속해서 기록하자.
- 내가 어디까지 문제 풀이 과정을 생각했고, 왜 그 이상으로 넘어가지 못했는지 파악할 수 있도록 기록해야 한다.
- 문제를 보고 어떤 알고리즘을 사용하려 했는지, 그 근거와 과정을 코드로 어떻게 구현하려 했는지를 기록해야 한다.
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시험 치듯이 공부하자.
- 실제 시험 시간 처럼 제한된 시간내에 생각하고 테스트 케이스를 만들고, 구현하고 해결하자.
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이해할 때 까지 게속하자.
- 문제를 이해 하지 못했다면, 자료 조사를 하고 AI에게 물어보고, 왜 내가 이해하지 못했는지 등을 문서로 보관한다.
- 필요에 따라서는 글 뿐만 아니라 시각적인 텍스트, 이미지로 기록한다.
- 다양한 알고리즘과 자료구조 이해 및 습득
- 문제 해결 능력 및 사고 과정 정리
- 시간과 공간 복잡도 분석 능력 개발
- 꾸준한 학습과 성장 기록
| 번호 | 주제 | 문제명 | 난이도 | 플랫폼 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| 001 | |||||
| 002 | |||||
| 003 |
진행 상황에 따라 업데이트됩니다.
- #해시
- #스택 #큐
- #정렬
- #DFS #BFS #이진탐색
- #DP
- #그래프 #최단경로
- #그리디
- #문자열
- #구현
- #수학 #조합론
# 템플릿 폴더 복사 (번호_주제_문제명으로 이름 변경)
cp -r _template 001_해시_두개뽑아서더하기
cd 001_해시_두개뽑아서더하기# test.py에서 test_cases 배열을 채우기
test_cases = [
# 여러 매개변수: 튜플 사용
{"name": "...", "input": (1, 2, 3), "expected": 6},
# 단일 매개변수: 리스트/문자열/숫자 등
{"name": "...", "input": [1, 2, 3], "expected": [1, 2, 3]},
]
# 규칙: 튜플 = 언팩(여러 인자), 그 외 = 단일 인자# test.py 실행 (테스트 케이스 정의한 후)
python3 test.py
# 출력: 통과/실패, 시간, 메모리 측정
# test.py가 solution.py의 함수를 run_tests에 전달하여 실행다른 구현으로 테스트 (선택):
# test.py에 추가로 작성
def my_solution(nums):
return sorted(nums)
run_tests(my_solution, test_cases) # 다른 구현 테스트README.md: 문제명, 해시태그, 풀이 과정, 회고 작성solution.py: 순수 풀이 코드만 작성 (프로그래머스 제출용)
solution.py의solution함수 코드를 프로그래머스에 복사해서 제출
# 완료 후 메인 README.md 테이블에 추가하고 커밋
git add .
git commit -m "add(001_해시) : 두개뽑아서더하기 문제 풀이"폴더명 예시
001_해시_두개뽑아서더하기/002_해시_완주하지못한선수/003_스택_올바른괄호/004_정렬_가장큰수/
- 총 풀이 문제 수: 0
- 평균 풀이 시간: -
- 가장 자주 사용한 알고리즘: -
각 문제별 상세한 풀이 과정은 해당 폴더의 README.md를 참고하세요.