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[코딩 테스트] 28일차: 실전 모의고사 - 제한 시간 내 문제 풀기 2 제한 시간 내 문제 풀기 2이번 글에서는 제한 시간 내에 문제를 해결하는 연습을 계속합니다. 다양한 유형의 문제를 통해 실전 감각을 익혀보세요. 아래 예제 문제들을 제한 시간 내에 풀어보세요.문제 1: 세 수의 합 (Three Sum)주어진 배열에서 세 수의 합이 0이 되는 모든 고유한 조합을 찾으세요.예제입력: [-1, 0, 1, 2, -1, -4]출력: [[-1, 0, 1], [-1, -1, 2]]JavaScriptfunction threeSum(nums) { nums.sort((a, b) => a - b); const result = []; for (let i = 0; i 0 && nums[i] === nums[i - 1]) continue; let left = 0, right = nu.. 2024. 9. 28.
[코딩 테스트] 27일차: 실전 모의고사 - 종합 리뷰와 최종 준비 팁 종합 리뷰와 최종 준비 팁이번 글에서는 실전 모의고사에 대한 종합 리뷰와 최종 준비 팁을 다루겠습니다. 이제까지 배운 내용을 종합하여 최종 준비를 하는 방법을 알아보겠습니다.1. 종합 리뷰지금까지의 학습 내용을 리뷰하면서, 부족한 부분을 보완합니다.자료구조: 배열, 리스트, 스택, 큐, 트리, 그래프, 해시맵 등 주요 자료구조의 특성과 사용법을 복습합니다.알고리즘: 정렬, 탐색, 그리디 알고리즘, 동적 프로그래밍, 분할 정복, 백트래킹 등 다양한 알고리즘의 구현과 활용 방법을 복습합니다.문제 풀이: 다양한 문제를 풀어보며, 문제를 이해하고 해결하는 능력을 향상시킵니다.2. 최종 준비 팁코딩 테스트에서 좋은 결과를 얻기 위해 다음과 같은 준비 팁을 활용합니다.시간 관리: 제한 시간 내에 문제를 해결하기 위.. 2024. 9. 27.
[코딩 테스트] 26일차: 실전 모의고사 후 피드백 받기 실전 모의고사 후 피드백 받기코딩 테스트를 준비하는 과정에서 중요한 부분은 테스트 후 피드백을 통해 개선점을 찾고 보완하는 것입니다. 이번 글에서는 실전 모의고사 후 피드백을 받는 방법과 피드백을 반영하는 과정을 다루겠습니다.1. 테스트 후 피드백 받기테스트가 끝난 후에는 자신의 풀이를 돌아보고, 피드백을 받는 것이 중요합니다.자신의 풀이 분석: 제출한 코드를 다시 검토하고, 어떤 부분에서 실수했는지, 더 효율적인 방법은 없는지 분석합니다.코드 리뷰 요청: 친구나 동료, 또는 온라인 커뮤니티에서 코드 리뷰를 요청하여 피드백을 받습니다.피드백 수용: 받은 피드백을 바탕으로, 자신의 코드에서 개선할 점을 찾고 반영합니다.2. 개선점 찾기피드백을 통해 찾은 개선점을 반영하여 더 나은 코드를 작성합니다.효율성 .. 2024. 9. 26.
[코딩 테스트] 25일차: 실전 모의고사 - 모의 면접과 코드 리뷰 모의 면접과 코드 리뷰코딩 테스트뿐만 아니라 실제 면접 상황에서의 코드 리뷰와 피드백 받기 역시 중요합니다. 이번 글에서는 모의 면접과 코드 리뷰를 통해 문제 해결 능력을 향상시키고, 실제 면접에서의 대응 능력을 키우겠습니다.1. 모의 면접 준비모의 면접을 통해 실제 면접 상황에서의 긴장감을 줄이고, 자신감을 향상시킬 수 있습니다.면접 환경 조성: 실제 면접과 유사한 환경을 조성합니다.질문 리스트 준비: 자주 묻는 코딩 문제와 기술 질문 리스트를 준비합니다.면접관 역할: 친구나 동료에게 면접관 역할을 맡겨 실제 면접 상황을 연출합니다.2. 코드 리뷰와 피드백코드 리뷰는 작성한 코드를 다른 사람에게 검토받아, 개선할 점을 찾고 더 나은 코드를 작성하는 데 도움을 줍니다.코드 공유: 작성한 코드를 공유하고,.. 2024. 9. 25.
[코딩 테스트] 24일차: 실전 모의고사 - 제한 시간 내 문제 풀기 실전 모의고사코딩 테스트를 잘 준비하기 위해서는 실제 코딩 테스트 환경과 유사한 조건에서 문제를 풀어보는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 제한 시간 내에 문제를 해결하는 방법을 연습합니다. 아래 예제 문제들을 제한 시간 내에 풀어보세요.문제 1: 두 수의 합주어진 배열에서 두 수를 더해 특정 숫자가 되는 두 수의 인덱스를 찾으세요.JavaScriptfunction twoSum(nums, target) { const map = new Map(); for (let i = 0; i Pythondef two_sum(nums, target): num_map = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if c.. 2024. 9. 24.
[코딩 테스트] 23일차: 문제 풀이 전략과 팁 문제 풀이 전략과 팁이번 글에서는 코딩 테스트에서 문제를 효과적으로 해결하기 위한 전략과 팁을 다루겠습니다. 문제 이해와 분석, 효율적인 풀이 전략, 디버깅과 최적화, 연습과 복습 방법에 대해 알아보겠습니다.1. 문제 이해와 분석문제를 해결하기 위해서는 먼저 문제를 정확히 이해하고 분석하는 것이 중요합니다. 다음은 문제를 이해하고 분석하는 데 도움이 되는 단계들입니다.문제 읽기: 문제를 꼼꼼히 읽고 요구사항을 파악합니다.입력과 출력 확인: 입력과 출력 형식을 확인합니다.예제 이해: 제공된 예제들을 이해하고, 어떻게 작동하는지 파악합니다.제약 조건 확인: 문제의 제약 조건을 확인하여, 효율적인 알고리즘을 선택하는 데 참고합니다.2. 효율적인 풀이 전략효율적인 문제 해결을 위해 다음과 같은 전략을 사용할 수.. 2024. 9. 23.
[코딩 테스트] 22일차: 수학 문제 수학 문제수학 문제는 알고리즘 문제에서 자주 출제되며, 수학적 사고를 요구합니다. 이번 글에서는 소수 찾기, 최대 공약수와 최소 공배수, 수열 문제에 대해 알아보겠습니다.소수 찾기 (Prime Number)소수는 1과 자기 자신 외에 약수가 없는 자연수입니다. 소수 찾기 알고리즘으로는 에라토스테네스의 체가 자주 사용됩니다.예제: 소수 찾기 구현 (에라토스테네스의 체)JavaScriptfunction sieveOfEratosthenes(n) { const primes = Array(n + 1).fill(true); primes[0] = primes[1] = false; for (let i = 2; i { if (prime) acc.push(index); return acc; }, []).. 2024. 9. 22.
[코딩 테스트] 21일차: 그리디 알고리즘 문제 그리디 알고리즘 문제이번 글에서는 그리디 알고리즘을 이용한 문제 해결 방법에 대해 다뤄보겠습니다. 주로 거스름돈 문제와 활동 선택 문제를 예제로 사용하여 그리디 알고리즘의 적용 방법을 이해하겠습니다.거스름돈 문제거스름돈 문제는 가장 적은 수의 동전으로 거스름돈을 주는 방법을 찾는 문제입니다. 그리디 알고리즘을 이용하여 가장 큰 단위의 동전부터 거슬러주면 됩니다. 예제: 거스름돈 문제 구현JavaScriptfunction minCoins(coins, amount) { coins.sort((a, b) => b - a); let count = 0; for (let coin of coins) { while (amount >= coin) { amount -= coin; count++;.. 2024. 9. 21.
[JavaScript 문법] 50일차: 최종 프로젝트 최종 프로젝트 개요이번 단계에서는 지금까지 배운 모든 내용을 활용하여 자신만의 웹 애플리케이션 프로젝트를 기획하고 구현해봅니다. 프로젝트를 통해 JavaScript, HTML, CSS, 그리고 선택한 프레임워크(React, Vue, Angular)를 사용하여 실제 웹 애플리케이션을 만드는 과정을 경험할 수 있습니다.프로젝트 기획먼저, 어떤 종류의 웹 애플리케이션을 만들지 결정합니다. 예를 들어, 다음과 같은 프로젝트를 선택할 수 있습니다:Todo 리스트 애플리케이션날씨 정보 제공 애플리케이션간단한 블로그 플랫폼영화 검색 애플리케이션예제: Todo 리스트 애플리케이션기능 목록:할 일 추가할 일 삭제할 일 완료 표시필터링 (전체, 완료, 미완료)프로젝트 구조 설계프로젝트의 구조를 설계합니다. 컴포넌트와 페이.. 2024. 9. 20.
[코딩 테스트] 20일차: 동적 프로그래밍 동적 프로그래밍 (Dynamic Programming)동적 프로그래밍은 복잡한 문제를 더 작은 부분 문제로 나누어 해결하는 방법입니다. 부분 문제의 해결 결과를 저장하여 동일한 부분 문제를 다시 계산하지 않도록 합니다. 동적 프로그래밍은 주로 최적화 문제에 사용되며, 메모이제이션(Memoization)과 타뷸레이션(Tabulatioon) 두 가지 방법으로 구현할 수 있습니다.동적 프로그래밍의 주요 개념부분 문제(Subproblem): 원래 문제를 구성하는 더 작은 문제최적 부분 구조(Optimal Substructure): 부분 문제의 최적 해를 이용하여 원래 문제의 최적 해를 구할 수 있는 구조중복되는 부분 문제(Overlapping Subproblems): 동일한 부분 문제가 여러 번 반복되는 문제 .. 2024. 9. 20.
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