알고리즘 문제 풀이 프로젝트

Python을 사용한 알고리즘 문제 풀이를 위한 개발 환경입니다.

🚀 시작하기

1. 가상환경 활성화

# 가상환경 활성화
source venv/bin/activate

# 가상환경 비활성화 (작업 완료 후)
deactivate

2. 패키지 설치

# 필수 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

3. 프로젝트 구조

algorithm/
├── venv/                    # 가상환경
├── src/                     # 소스 코드
│   ├── data_structures/     # 데이터 구조 구현
│   │   ├── linked_list.py   # 연결 리스트
│   │   └── binary_tree.py   # 이진 트리
│   ├── algorithms/          # 알고리즘 구현
│   ├── problems/            # 문제 풀이
│   │   ├── leetcode/        # LeetCode 문제
│   │   ├── programmers/     # 프로그래머스 문제
│   │   └── baekjoon/        # 백준 문제
│   ├── utils/               # 유틸리티 함수
│   │   ├── timer.py         # 성능 측정
│   │   └── input_parser.py  # 입력 파싱
│   └── tests/               # 테스트 코드
├── requirements.txt         # 패키지 의존성
└── README.md               # 프로젝트 설명

🛠️ 사용법

성능 측정

from src.utils.timer import timer, PerformanceTimer

# 데코레이터 사용
@timer
def my_algorithm():
    # 알고리즘 코드
    pass

# 컨텍스트 매니저 사용
with PerformanceTimer("알고리즘 실행"):
    # 알고리즘 코드
    pass

입력 파싱

from src.utils.input_parser import read_int, read_ints, read_string

# 정수 하나 읽기
n = read_int()

# 정수 배열 읽기
arr = read_ints()

# 문자열 읽기
s = read_string()

데이터 구조 사용

from src.data_structures.linked_list import LinkedList, create_linked_list
from src.data_structures.binary_tree import BinaryTree, create_binary_tree

# 연결 리스트
ll = LinkedList()
ll.append(1)
ll.append(2)

# 이진 트리
tree = BinaryTree()
tree.insert(1)
tree.insert(2)

🧪 테스트 실행

# 모든 테스트 실행
pytest

# 특정 파일 테스트
pytest tests/test_linked_list.py

# 커버리지와 함께 실행
pytest --cov=src

📝 코드 포맷팅

# 코드 포맷팅
black src/

# import 정렬
isort src/

# 린팅
flake8 src/

📚 문제 풀이 가이드

1. 문제 분석

• 문제를 정확히 이해하고 요구사항 파악
• 입력/출력 형식 확인
• 시간/공간 복잡도 제약 확인

2. 접근 방법 설계

• 여러 접근 방법 고려
• 최적의 알고리즘 선택
• 예외 케이스 처리

3. 구현

• 깔끔하고 읽기 쉬운 코드 작성
• 변수명은 의미를 명확히 표현
• 주석으로 복잡한 로직 설명

4. 테스트

• 다양한 테스트 케이스 작성
• 엣지 케이스 확인
• 성능 측정

🔧 개발 도구

• Python 3.13.2: 최신 Python 버전
• pytest: 테스트 프레임워크
• black: 코드 포맷터
• flake8: 린터
• mypy: 타입 체커
• memory-profiler: 메모리 사용량 측정
• line-profiler: 라인별 성능 측정

📖 참고 자료

• Python 공식 문서
• LeetCode
• 프로그래머스
• 백준 온라인 저지

🤝 기여하기

1. 새로운 문제 풀이 추가
2. 데이터 구조나 알고리즘 구현 개선
3. 유틸리티 함수 추가
4. 테스트 케이스 보완

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Happy Coding! 🎉