분류 전체보기37 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기법 (개념, 차이점) 알고리즘 문제 해결, 특히 데이터 분석이나 네트워크 패킷 처리와 같이 연속된 데이터 스트림을 다루는 분야에서 성능 최적화는 필수적인 과제입니다. 특정 구간의 합계나 평균을 구하기 위해 매번 구간 내의 모든 값을 다시 계산하는 '브루트 포스(Brute Force)' 방식은 데이터의 크기가 커질수록 기하급수적으로 속도가 느려집니다. 이러한 비효율을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 기법입니다. 창문을 옆으로 밀듯이 데이터 구간을 이동시키며 연산량을 획기적으로 줄이는 이 기술은 $O(N^2)$의 복잡도를 $O(N)$으로 최적화하는 핵심 알고리즘입니다.1. 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)의 핵심 개념슬라이딩 윈도우는 배열이나 리스트와 같은 선형 자료구조에서.. 2026. 2. 3. 투 포인터(Two Pointers) 알고리즘 (원리, 예제) 알고리즘 코딩 테스트나 실무에서 대용량 데이터를 처리할 때, 가장 빈번하게 마주치는 성능 저하의 원인은 이중 반복문(Nested Loop)입니다. $N$개의 데이터에 대해 $O(N^2)$의 시간 복잡도를 가지는 코드는 데이터가 10만 개만 넘어가도 수백억 번의 연산을 수행하게 되어 '시간 초과(Time Limit Exceeded)' 판정을 받게 됩니다. 이러한 비효율적인 탐색 로직을 획기적으로 개선하여 선형 시간(O(N)) 내에 문제를 해결할 수 있도록 돕는 강력한 기법이 바로 투 포인터(Two Pointers) 알고리즘입니다. 이 글에서는 투 포인터의 작동 원리와 대표적인 유형, 그리고 실제 코드 구현을 통해 그 효율성을 입증해 보겠습니다.1. 투 포인터(Two Pointers)의 핵심 원리투 포인터 .. 2026. 2. 2. 희소 행렬(Sparse Matrix) 이해 (저장 방식, 효율성) 빅데이터 분석과 머신러닝, 특히 자연어 처리(NLP)나 추천 시스템 분야에서 다루는 데이터는 대부분 '0'으로 가득 찬 경우가 많습니다. 예를 들어, 넷플릭스의 수억 명 사용자와 수만 개의 영화 콘텐츠를 행렬로 표현한다면, 한 명의 사용자가 시청한 영화는 극소수일 것이며 나머지 공간은 모두 '시청 안 함(0)'으로 채워질 것입니다. 이처럼 행렬의 원소 중 대다수가 0인 행렬을 희소 행렬(Sparse Matrix)이라고 합니다. 이를 일반적인 2차원 배열로 저장하면 막대한 메모리 낭비와 연산 비효율을 초래합니다. 이 글에서는 희소 행렬의 개념과 이를 효율적으로 저장하기 위한 COO, CSR 형식의 기술적 원리를 심층 분석합니다.1. 희소 행렬(Sparse Matrix) vs 밀집 행렬(Dense Matri.. 2026. 2. 2. 배열 회전(Array Rotation) 알고리즘 (최적화 방법) 배열(Array)은 연속된 메모리 공간을 사용하는 자료구조로, 인덱스를 통한 조회 속도는 빠르지만 데이터의 위치를 변경하는 연산에는 상대적으로 많은 비용이 듭니다. 특히 코딩 테스트나 시스템 최적화 과정에서 빈번하게 등장하는 배열 회전(Array Rotation) 문제는 단순해 보이지만, 입력 크기(N)와 회전 횟수(K)가 커질수록 알고리즘의 효율성 차이가 극명하게 드러납니다. 단순한 반복문으로 구현할 경우 시간 복잡도가 급증하여 타임아웃(Time Limit Exceeded)이 발생하기 쉽습니다. 이 글에서는 배열 회전의 비효율적인 접근 방식을 분석하고, 시간 복잡도 O(n)과 공간 복잡도 O(1)을 동시에 달성하는 최적화된 역전 알고리즘(Reversal Algorithm)을 상세히 다룹니다.1. 배열 .. 2026. 2. 2. 연결 리스트의 사이클 탐지 (Floyd's Tortoise and Hare) 연결 리스트(Linked List)를 다루다 보면 가장 치명적인 버그 중 하나인 '무한 루프(Infinite Loop)', 즉 사이클(Cycle) 문제에 직면하게 됩니다. 리스트의 마지막 노드가 NULL이 아닌 이전의 특정 노드를 다시 가리키게 되면, 프로그램은 영원히 종료되지 않고 시스템 자원을 고갈시키게 됩니다. 이를 방지하기 위해 사이클 존재 여부를 판별해야 하는데, 단순히 방문한 노드를 기록하는 방식(Hash Set)은 O(n)의 추가 메모리를 소모합니다. 오늘은 추가 메모리를 거의 사용하지 않고(O(1)), 속도는 매우 빠른 '플로이드의 토끼와 거북이 알고리즘(Floyd's Tortoise and Hare)'의 원리와 구현 방법을 심층 분석합니다.1. 알고리즘의 핵심 원리: 속도 차이를 이용한 .. 2026. 2. 1. 큐(Queue)를 활용한 스케줄링 기법 (버퍼, 프로세스) 컴퓨터 시스템과 네트워크 서버는 제한된 자원(CPU, 메모리, 대역폭)을 효율적으로 관리해야 하는 숙명을 안고 있습니다. 수많은 요청이 동시에 쏟아질 때, 시스템이 마비되지 않고 안정적으로 서비스를 제공할 수 있는 비결은 바로 큐(Queue) 자료구조를 활용한 스케줄링(Scheduling)과 버퍼링(Buffering) 기술에 있습니다. 이 글에서는 큐가 운영체제의 프로세스 관리와 데이터 통신에서 어떻게 '완충 지대' 역할을 수행하는지, 그리고 대표적인 스케줄링 알고리즘인 FCFS와 라운드 로빈(Round Robin)이 큐를 통해 어떻게 구현되는지 심층 분석합니다.1. 시스템 안정성의 핵심: 버퍼(Buffer)로서의 큐하드웨어 장치 간, 혹은 소프트웨어 모듈 간에는 필연적으로 속도 차이가 존재합니다. 예를.. 2026. 2. 1. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
