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[네트워크 프로그래밍] Week 3: 네트워크 프로토콜 심화 (TCP) 네트워크 프로토콜 심화 (TCP) Day 1: TCP 연결 설정과 해제 강의 내용:TCP 프로토콜의 기본 개념TCP의 역할과 특징신뢰성 있는 데이터 전송 보장TCP 연결 설정 (3-Way Handshake)SYN, SYN-ACK, ACK 패킷연결 설정 과정의 상세 설명TCP 연결 해제 (4-Way Handshake)FIN, ACK 패킷연결 해제 과정의 상세 설명실습:TCP 연결 설정과 해제 과정 실습# TCP 서버import socketdef start_tcp_server(): server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind(('localhost', 12345)) server_socke.. 2024. 6. 4.
[코딩테스트] 6주차: 탐욕 알고리즘과 최적화 탐욕 알고리즘과 최적화학습 주제탐욕 알고리즘의 개념과 적용 방법탐욕 알고리즘을 사용한 문제 풀이 (활동 선택 문제, 최소 신장 트리 - Kruskal, Prim)학습 목표탐욕 알고리즘의 원리를 이해하고 다양한 문제에 적용할 수 있다.탐욕 알고리즘을 사용하여 최적의 해를 찾는 문제를 해결할 수 있다.활동 선택 문제, 최소 신장 트리 등의 대표적인 탐욕 알고리즘 문제를 해결할 수 있다.학습 자료탐욕 알고리즘 개요와 원리활동 선택 문제 설명 및 구현최소 신장 트리 알고리즘 (Kruskal, Prim) 설명 및 구현실습 문제1. 활동 선택 문제주어진 활동들의 시작 시간과 종료 시간을 기반으로 최대한 많은 활동을 선택하는 문제를 탐욕 알고리즘을 사용하여 해결하는 함수를 작성하세요.def activity_selec.. 2024. 6. 4.
[코딩테스트] 5주차: 백트래킹과 분할 정복 백트래킹과 분할 정복학습 주제백트래킹의 개념과 활용 (N-Queen 문제, 퍼즐 문제)분할 정복 알고리즘 (Merge Sort, Quick Sort 재방문, Fast Exponentiation)학습 목표백트래킹의 개념과 다양한 문제에서의 활용 방법을 이해하고 구현할 수 있다.분할 정복 알고리즘의 원리를 이해하고 구현할 수 있다.N-Queen 문제, 퍼즐 문제 등의 대표적인 백트래킹 문제를 해결할 수 있다.학습 자료백트래킹 개요와 원리분할 정복 알고리즘 설명 및 구현실습 문제1. N-Queen 문제 해결N x N 체스판에 N개의 퀸을 놓는 문제를 백트래킹을 사용하여 해결하는 함수를 작성하세요.def is_safe(board, row, col): for i in range(col): if .. 2024. 6. 4.
[코딩테스트] 4주차: 트리와 이진 탐색 트리 트리와 이진 탐색 트리학습 주제트리의 기본 개념과 순회 방법 (전위, 중위, 후위 순회)이진 탐색 트리 (BST)의 삽입, 삭제, 탐색균형 잡힌 트리 (AVL 트리, 레드-블랙 트리)학습 목표트리 자료구조의 기본 개념을 이해하고 구현할 수 있다.이진 탐색 트리의 삽입, 삭제, 탐색 연산을 구현할 수 있다.균형 잡힌 트리의 개념을 이해하고 기본적인 구현을 할 수 있다.학습 자료트리의 기본 개념 설명 및 구현이진 탐색 트리 (BST) 설명 및 구현AVL 트리와 레드-블랙 트리의 기본 개념 설명실습 문제트리 순회 (전위, 중위, 후위 순회)주어진 트리를 전위, 중위, 후위 순회하는 함수를 작성하세요.class Node: def __init__(self, key): self.left = Non.. 2024. 6. 4.
[코딩테스트] 3주차: 그래프 알고리즘 그래프 알고리즘학습 주제:그래프의 표현 방법 (인접 행렬, 인접 리스트)그래프 탐색 알고리즘 (DFS, BFS)최단 경로 알고리즘 (Dijkstra, Floyd-Warshall)학습 목표:그래프의 표현 방법을 이해하고 구현할 수 있다.깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS) 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있다.다양한 최단 경로 알고리즘을 이해하고 문제에 적용할 수 있다.학습 자료:그래프의 표현 방법 설명 및 구현깊이 우선 탐색(DFS) 알고리즘 설명 및 구현너비 우선 탐색(BFS) 알고리즘 설명 및 구현Dijkstra 알고리즘 설명 및 구현Floyd-Warshall 알고리즘 설명 및 구현실습 문제:1. 그래프 표현 방법인접 행렬과 인접 리스트를 사용하여 그래프를 구현하세요.# 인접 행렬def .. 2024. 6. 4.
[코딩테스트] 코딩테스트 교육과정(8주) 1주차: 고급 정렬 알고리즘과 탐색학습 주제:고급 정렬 알고리즘 (퀵 정렬, 병합 정렬)이진 탐색과 변형된 이진 탐색실습 문제:퀵 정렬과 병합 정렬 구현 및 성능 비교이진 탐색을 활용한 문제 풀이 (예: 특정 값 찾기, 범위 내 값 찾기)2주차: 동적 프로그래밍 (Dynamic Programming)학습 주제:동적 프로그래밍의 기초 (Memoization, Tabulation)대표적인 DP 문제 풀이 (피보나치 수열, 배낭 문제)실습 문제:피보나치 수열 (Top-Down, Bottom-Up)배낭 문제 (0/1 Knapsack)최대 부분합 문제 (Kadane’s Algorithm)3주차: 그래프 알고리즘학습 주제:그래프의 표현 방법 (인접 행렬, 인접 리스트)그래프 탐색 알고리즘 (DFS, BFS)최단 경.. 2024. 6. 3.
[알고리즘] Week 10: 최신 연구 동향 Day 1: 기계 학습 (Machine Learning)강의 내용:기계 학습의 개념기계 학습이란 무엇인가?기계 학습의 주요 응용 분야기계 학습의 분류지도 학습 (Supervised Learning)비지도 학습 (Unsupervised Learning)강화 학습 (Reinforcement Learning)기계 학습의 기본 원리데이터 준비 및 전처리모델 훈련 및 평가주요 알고리즘선형 회귀 (Linear Regression)로지스틱 회귀 (Logistic Regression)결정 트리 (Decision Tree)실습:파이썬을 사용한 선형 회귀 및 로지스틱 회귀 예제import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import .. 2024. 6. 2.
[알고리즘] Week 9: 선형 계획법과 비선형 계획법 Day 1: 선형 계획법 (Linear Programming)강의 내용:선형 계획법의 개념선형 계획법이란 무엇인가?선형 계획법의 특성과 응용 사례선형 계획법의 기본 원리목적 함수 (Objective Function)제약 조건 (Constraints)변수 (Variables)단체법 (Simplex Method)알고리즘의 원리와 단계별 설명시간 복잡도 분석단체법의 복잡도 및 효율성실습:파이썬을 사용한 단체법 구현 및 예제from scipy.optimize import linprog# 예제: 선형 계획법 - 단체법 사용c = [-1, -2] # 목적 함수 계수A = [[2, 1], [1, 1], [1, 2]] # 제약 조건 계수b = [20, 16, 18] # 제약 조건 한계result = linprog.. 2024. 6. 2.
[알고리즘] Week 8: MiniMax Algorithm과 Nash Equilibrium Day 1: MiniMax Algorithm강의 내용:MiniMax Algorithm의 개념MiniMax Algorithm이란 무엇인가?게임 이론에서 MiniMax의 역할MiniMax Algorithm의 기본 원리재귀적 탐색 및 게임 트리최대화 및 최소화 전략시간 복잡도 분석MiniMax Algorithm의 복잡도 및 효율성실습:파이썬을 사용한 간단한 MiniMax Algorithm 구현 예제import mathdef minimax(depth, node_index, maximizing_player, values, alpha, beta): if depth == 3: return values[node_index] if maximizing_player: best = .. 2024. 6. 2.
[알고리즘] Week 7: Planar Graphs와 Planar Separator Theorem Day 1: 평면 그래프 (Planar Graphs)강의 내용:평면 그래프의 개념평면 그래프란 무엇인가?평면 그래프의 특성 및 응용 사례평면 그래프의 기본 원리Euler's Formula (오일러의 정리)그래프의 평면성 판정시간 복잡도 분석평면 그래프 알고리즘의 복잡도 및 효율성실습:파이썬을 사용한 평면 그래프 생성 및 시각화 예제import networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt# 평면 그래프 생성G = nx.Graph()G.add_edges_from([(0, 1), (1, 2), (2, 3), (3, 0), (0, 2)])# 평면성 판정is_planar, embedding = nx.check_planarity(G)print("그래프는 평면 그래프인가?", i.. 2024. 6. 2.
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