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4/23 예정(링철가능) 2024 탑스팟 알고리즘 7급 이론+기출 - 김강현 적립금

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4/23 예정(링철가능) 2024 탑스팟 알고리즘 7급 이론+기출 - 김강현 기본 정보
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저자/출판사 김강현/탑스팟
발행/판형/쪽수 2024.4.30/212*298/260
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도서소개
Ⅰ. 서 문
안녕하세요, 본 교재의 저자입니다. 사회와 경제의 불확실성이 심화되는 시대에 공직자의 길에 도전한 여러분을 응원합니다. 자신의 목표를 이루기 위해 노력하는 것은 그 자체로도 아름다운 일입니다. 수험생 여러분의 노력이 결실을 얻을 수 있도록 본 교재가 도움이 되었으면 좋겠습니다.

Ⅱ. 본교재의 특징
 기출문제의 완벽한 분석 및 수록
기출문제는 2023년 최초 시행 이래 국가직 7/9급 시험의 기출문제를 분석하여 수록하였습니다. 학습에 도움이 되도록 본 문 사이사이에 예제로 배치하였습니다.
주요 대학 교재의 단권화
주요 대학 교재들을 요약·정리하여 본 교재 한 권만으로도 시험에 대비할 수 있도록 집필하였습니다.
Ⅲ. 최근 출제경향
 이해력과 응용력을 검증하는 문제가 자주 출제된다.
최근 7급 및 9급 시험에서는 기본 원리나 개념을 묻는 문제가 자주 출제되고 있습니다. 9급 시험에서도 7급 시험에서와 마찬가지로 정확한 이해력과 응용력을 필요로 하는 문제의 비중이 높고, 이에 대한 철저한 준비가 요구됩니다.

Ⅳ. 책의 구성 및 활용법
◈ 기본이론 6단원과 심화이론 2단원으로 구성되어있으며, 단원별로 예상문제를 수록하였습니다. 본문 사이사이에는 관련 기출문제를 수록하였습니다.
① 기본이론은 그동안의 출제빈도를 고려하여 9/7급 시험 공통적으로 중점적으로 학습해야 할 사항을 빠짐없이 수록했으며, 주요 대학 교재를 완벽하게 분석하고, 요약·정리하여 단권화 시켰으므로 수험생들에게도 최단 시간에 최대의 효과를 볼 수 있게 하였습니다.
② 예상문제는 국가직 및 지방직 9/7급 문제 유형을 분석하여 직접 제작했습니다. 개념 이해에 큰 도움이 될 것입니다.
③ 심화이론은 7급 시험에만 출제될 만한 심화 개념을 학습하고 고난도 문제에 대비할 수 있도록 별도로 수록하였습니다.

Ⅴ. 감사의 글
본 교재의 기술적, 이론적 배경은 Thomas H.Cormen, Charles E.Leiserson, Jay Wengrow 교수님의 저서에 근간하였습니다. 본 교재와 함께하는 모든 수험생 여러분들의 합격을 간절히 기원합니다. 끝으로, 본서를 출간하기까지 물심양면으로 도와준 탑스팟 임직원 여러분들께 고마운 마음을 전하고 싶습니다.

목차
(기본 이론)
PART 01 알고리즘이란?
 LESSON 01 알고리즘이란?  
 LESSON 02  재귀적 알고리즘  
 
PART 02 빅-오 표기법과 마스터 정리
 LESSON 03  빅-오 표기법  
 LESSON 04  점화식과 마스터 정리  
 
PART 03 주요 자료구조
 LESSON 05  배열, 스택, 큐  
 LESSON 06  트리, 힙  
 LESSON 07  레드블랙 트리, AVL트리  
 
PART 04 정렬 알고리즘
 LESSON 08  거품 정렬, 삽입 정렬, 선택 정렬  
 LESSON 09  힙 정렬  
 LESSON 10  퀵 정렬  
 LESSON 11  병합 정렬  
 LESSON 12  계수 정렬  
 LESSON 13  기수 정렬  
 LESSON 14  버킷 정렬  
 
PART 05 그래프 알고리즘
 LESSON 15  깊이우선탐색, 너비우선탐색  
 LESSON 16  위상 정렬  
 LESSON 17  크루스칼 알고리즘, 프림 알고리즘  
 LESSON 18  벨만포드 알고리즘, 다익스트라 알고리즘  
 LESSON 19  플로이드-워샬 알고리즘
 
PART 06 알고리즘의 종류
 LESSON 20  동적 프로그래밍  
 LESSON 21  그리디 알고리즘, 허프만 코드  
 LESSON 22  분할 정복  
 LESSON 23  정수론, 문자열 알고리즘
 
(심화 이론)
PART 07 심화 자료구조
 LESSON 24  우선순위 큐  
 LESSON 25  레드블랙 트리  
 LESSON 26  B트리    
 
PART 08 기타 심화 개념
 LESSON 27  점화식과 재귀 트리  
 LESSON 28  행렬과 스트라센 알고리즘  
 LESSON 29  리틀-오 표기법  
 LESSON 30  P/NP문제  
 LESSON 31  랜덤화 알고리즘  
 LESSON 32  선형 계획법, 심플렉스 알고리즘  
 LESSON 33  분기 한정법    

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