Chap1 - 0. 학습 목표 및 방법

학습 목표 정리

• 알고리즘의 정의와 구성 요소 이해
• 효율적인 알고리즘의 필요성과 사례 비교
• 시간 복잡도 분석 (Worst, Average, Best)
• Big-O 표기법과 순서의 수학적 의미 이해

학습 흐름 구성

주제	설명	외부 자료 활용 팁
1.1 알고리즘	문제, 인스턴스, 해답, 알고리즘의 정의	유튜브에서 “What is an Algorithm” 검색 (ex. Computerphile 채널)
1.2 효율적인 알고리즘의 중요성	Sequential Search vs Binary Search, Fibonacci 알고리즘 비교	시각적 설명이 좋은 영상 검색: “Binary Search vs Linear Search animation”
1.3 알고리즘 분석	입력 크기, 기본 연산, 시간 복잡도 개념 (T(n), W(n), A(n), B(n))	“Time complexity explained simply” 검색 (Big-O 시각자료 활용)
1.4 순서(Order)의 개념	직관적인 소개와 수학적 정의 (한계값으로 순서 구하기 등)	MIT OpenCourseWare: “Big O Notation” 영상 참고
1.5 전체 책 구성 미리보기	알고리즘 설계 전략과 챕터 간 연계	전체 큰 흐름 파악용, 너무 오래 머무를 필요는 없음

공부 방식 제안

• 📚 1차 학습: 교재의 예제, 알고리즘 설명, 분석 부분을 한 번 정독하며 필기하기
• 🔁 2차 학습: 유튜브나 블로그를 통해 개념을 시각적으로 다시 이해하기
• ✏️ 정리 노트: 각 개념별로 본인이 이해한 내용을 간단한 말과 코드/수식으로 정리
• 🧠 퀴즈 만들기: 각 섹션 끝나고 스스로 퀴즈를 만들어보고 풀어보기
• 💬 스터디 or GPT 활용: 모호하거나 헷갈리는 부분은 GPT에게 질문해서 피드백 받기

🎯 마무리 목표

• 각 알고리즘의 시간 복잡도를 직관적으로 설명할 수 있어야 하고,
• Big-O 표기법을 이용해 알고리즘의 성능을 분석하고 비교할 수 있어야 한다.