Algorithms to Live By

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앱 정보

📘 Algorithms to Live By – (2025–2026 Edition)

📚 Algorithms to Live By (2025–2026 Edition)는 체계적인 교육과정 기반의 학술 자료로, 학사/컴퓨터공학, 학사/IT, 소프트웨어 공학 전공 학생과 알고리즘을 마스터하려는 학습자를 위해 설계되었습니다. 이 앱은 학습, 시험 준비, 면접 준비를 지원하는 상세한 노트, 객관식 문제, 퀴즈를 제공합니다. 체계적인 교육과정 구성을 통해 학생들은 탄탄한 문제 해결 능력을 키우고 실제 상황에 알고리즘 개념을 적용할 수 있습니다.

이번 개정판은 최적 중단, 스케줄링, 캐싱, 게임 이론, 무작위성, 베이지안 추론, 과적합, 네트워킹, 계산적 친절 등 기본 주제부터 고급 주제까지 다룹니다. 각 장은 이론적 지식과 실질적인 통찰력을 조화롭게 접목하도록 세심하게 구성되어 있어, 학생과 미래 전문가에게 필수적인 안내서입니다.

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📂 챕터 및 주제

🔹 1장: 최적 정지
- 비서 문제
- 37% 규칙
- 정지와 지속의 상충 관계
- 탐색 vs. 활용

🔹 2장: 탐색-활용
- 승-유지, 패-전환 휴리스틱
- 기틴스 지수
- 톰슨 샘플링
- 삶의 결정에서 탐색과 활용의 균형

🔹 3장: 정렬
- 일상생활 속 정렬 알고리즘
- 최근 사용 횟수(LRU) 전략
- 캐시 관리
- 효율적인 정보 정리

🔹 4장: 캐싱
- 페이지 교체 알고리즘
- 시간 지역성
- LRU vs. FIFO
- 메모리 및 저장 공간 최적화

🔹 5장: 스케줄링
- 베이즈 법칙
- 단일 태스킹 vs. 멀티태스킹
- 최단 처리 시간 우선
- 선점
- 스래싱 및 오버헤드

🔹 6장: 베이즈 법칙
- 조건부 확률
- 베이지안 추론
- 기본 비율 무시
- 불확실성 하에서의 예측

🔹 7장: 과적합
- 일반화 vs. 기억
- 편향-분산 상충 관계
- 곡선 적합
- 모델 복잡도 및 단순성

🔹 8장: 완화
- 제약 조건 완화
- 만족 vs. 최적화
- 계산적 난해성
- 의사 결정의 휴리스틱

🔹 9장: 네트워킹
- 프로토콜 설계
- 혼잡 제어
- TCP/IP 패킷 교환
- 통신의 공정성과 효율성

🔹 10장: 무작위성
- 무작위 알고리즘
- 부하 분산
- 몬테카를로 방법
- 전략에서 우연의 역할

🔹 11장: 게임 이론
- 내쉬 균형
- 죄수의 딜레마
- 메커니즘 설계
- 협력과 경쟁

🔹 12장: 계산적 친절
- 인지 부하 감소
- 타인을 돕기 위한 예측 가능성
- 타인을 위한 의사 결정 간소화
- 정보 공개

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🌟 이 앱을 선택해야 하는 이유
- 체계적인 학술 형식으로 전체 알고리즘 강의 계획을 다룹니다.
- 효과적인 연습을 위한 객관식 문제와 퀴즈가 포함되어 있습니다.
- 빠른 복습과 심층적인 개념 이해를 제공합니다.
- 프로젝트, 과제, 기술 면접 준비에 도움이 됩니다.
- 알고리즘적 사고와 의사 결정의 탄탄한 기반을 다집니다.

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✍ 이 앱은 다음에서 영감을 받았습니다.
Brian Christian, Tom Griffiths, Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavan, Fatima M. Albar, Antonie J. Jetter

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새로운 기능

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✨ What’s Inside:
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🎯 Suitable For:
👩‍🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & Data Science
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