#algorithm-optimization 아티클 모음

Dev.to

의존성 제로의 Pure Python 기반 과학 계산 및 MiniGPT 구현

I built a from-scratch Transformer + MiniGPT in pure Python (no PyTorch/TF/NumPy) to learn how it all fits feedback on the autograd?

AI/MLadvanced2 분 소요2026년 6월 28일

Dev.to

Multi-Source BFS 도입을 통한 시간 복잡도 O((M×N)²)에서 O(M×N)으로 최적화

Rotting Oranges

Backendintermediate10 분 소요2026년 6월 27일

Dev.to

Monotonic Deque 도입을 통한 Sliding Window Maximum 시간 복잡도 O(N·K)에서 O(N)으로 최적화

Sliding Window Maximum | Monotonic Deque

Backendintermediate9 분 소요2026년 6월 27일

Hacker News

Parallel Scan 알고리즘을 통한 괄호 매칭 작업의 O(log n) 시간 복잡도 달성

Parallel Parentheses Matching

Infrastructureadvanced2026년 6월 25일

Dev.to

Monotonic Stack 도입으로 배열 탐색 시간 복잡도 O(n²)에서 O(n)으로 단축

The Monotonic Stack: Like Gandalf's Staff for Array Problems

Backendintermediate12 분 소요2026년 6월 23일

Dev.to

Min Heap 기반 K-size 유지로 시간 복잡도 O(N log K) 달성

Kth Largest Element | Heaps

Backendbeginner4 분 소요2026년 6월 22일

Dev.to

O(log(min(N,M))) 시간 복잡도를 달성한 Binary Search 기반 Partition 설계

kth smallest element in sorted array

Backendintermediate9 분 소요2026년 6월 21일

Dev.to

Binary Search 기반 Partition 설계를 통한 O(log(min(N,M))) 시간 복잡도 달성

Median of the two sorted arrays.

Backendintermediate6 분 소요2026년 6월 21일

Dev.to

Index Pattern 분석을 통한 O(log N) 시간 복잡도 구현

Single Element in a Sorted Array

Backendintermediate7 분 소요2026년 6월 20일

Dev.to

Modified Binary Search를 통한 Rotated Sorted Array 탐색 시간 복잡도 O(log N) 달성

Search in Rotated Sorted Array | Modified Binary Search

Backendintermediate10 분 소요2026년 6월 20일

Dev.to

O(NM log(NM))에서 O(log(Max)N log M)로의 시간 복잡도 최적화

Median in a Row Wise Sorted Matrix | Binary Search on Answer

Backendintermediate9 분 소요2026년 6월 20일

Dev.to

Binary Search on Answer 도입으로 시간 복잡도 O(MN)에서 O(log M N)으로 최적화

N-th root of a number | Binary Search on Answer

Backendbeginner9 분 소요2026년 6월 20일

Dev.to

Brute-force의 지수적 복잡도를 O(m·n)으로 최적화한 DP 패턴 적용 사례

Pattern Recognition: The Secret Weapon of Top Coders – How I Learned to See the Matrix (and Got My Code to Sing)

Backendintermediate14 분 소요2026년 6월 20일

Dev.to

Brute Force의 O(N^N) 복잡도를 Backtracking으로 O(N!)까지 최적화한 N-Queens 설계

N Queens | Backtracking

Backendintermediate6 분 소요2026년 6월 18일

Dev.to

Boyer-Moore 알고리즘을 통한 Space Complexity O(n)에서 O(1)로의 최적화

Leetcode 150 | Day 4: Majority Element - Naive vs. Optimized

Backendintermediate12 분 소요2026년 6월 17일

Dev.to

O(n²) Brute-force를 O(n) Sliding Window로 최적화한 알고리즘 설계

How I Learned to See the Matrix: Boosting My Problem‑Solving Speed Under Pressure

Backendintermediate13 분 소요2026년 6월 15일

Dev.to

O(n²) Brute-force를 O(n) Linear Time으로 최적화한 Sliding Window 패턴 분석

Sliding Window: The Force Awakens – Detect the Pattern and Never Get Stuck Again

Backendintermediate16 분 소요2026년 6월 14일

Dev.to

O(N²) Brute Force를 O(N) Running Count로 최적화한 연속성 분석 알고리즘

Max Consecutive Ones

Backendbeginner6 분 소요2026년 6월 14일

Dev.to

Floyd's Algorithm 적용을 통한 Space Complexity O(N)에서 O(1)로 최적화

Linked List Cycle II

Backendintermediate10 분 소요2026년 6월 12일

Dev.to

Merge Sort 기반의 Two-Pointer 전략을 통한 O(N²)에서 O(N log N)으로의 성능 최적화

Reverse Pairs

Backendintermediate10 분 소요2026년 6월 6일

#algorithm-optimization

의존성 제로의 Pure Python 기반 과학 계산 및 MiniGPT 구현

Multi-Source BFS 도입을 통한 시간 복잡도 O((M×N)²)에서 O(M×N)으로 최적화

Monotonic Deque 도입을 통한 Sliding Window Maximum 시간 복잡도 O(N·K)에서 O(N)으로 최적화

Parallel Scan 알고리즘을 통한 괄호 매칭 작업의 O(log n) 시간 복잡도 달성

Monotonic Stack 도입으로 배열 탐색 시간 복잡도 O(n²)에서 O(n)으로 단축

Min Heap 기반 K-size 유지로 시간 복잡도 O(N log K) 달성

O(log(min(N,M))) 시간 복잡도를 달성한 Binary Search 기반 Partition 설계

Binary Search 기반 Partition 설계를 통한 O(log(min(N,M))) 시간 복잡도 달성

Index Pattern 분석을 통한 O(log N) 시간 복잡도 구현

Modified Binary Search를 통한 Rotated Sorted Array 탐색 시간 복잡도 O(log N) 달성

O(N*M log(NM))에서 O(log(Max)*N log M)로의 시간 복잡도 최적화

Binary Search on Answer 도입으로 시간 복잡도 O(M*N)에서 O(log M * N)으로 최적화

Brute-force의 지수적 복잡도를 O(m·n)으로 최적화한 DP 패턴 적용 사례

Brute Force의 O(N^N) 복잡도를 Backtracking으로 O(N!)까지 최적화한 N-Queens 설계

Boyer-Moore 알고리즘을 통한 Space Complexity O(n)에서 O(1)로의 최적화

O(n²) Brute-force를 O(n) Sliding Window로 최적화한 알고리즘 설계

O(n²) Brute-force를 O(n) Linear Time으로 최적화한 Sliding Window 패턴 분석

O(N²) Brute Force를 O(N) Running Count로 최적화한 연속성 분석 알고리즘

Floyd's Algorithm 적용을 통한 Space Complexity O(N)에서 O(1)로 최적화

Merge Sort 기반의 Two-Pointer 전략을 통한 O(N²)에서 O(N log N)으로의 성능 최적화

의존성 제로의 Pure Python 기반 과학 계산 및 MiniGPT 구현

Multi-Source BFS 도입을 통한 시간 복잡도 O((M×N)²)에서 O(M×N)으로 최적화

Monotonic Deque 도입을 통한 Sliding Window Maximum 시간 복잡도 O(N·K)에서 O(N)으로 최적화

Parallel Scan 알고리즘을 통한 괄호 매칭 작업의 O(log n) 시간 복잡도 달성

Monotonic Stack 도입으로 배열 탐색 시간 복잡도 O(n²)에서 O(n)으로 단축

Min Heap 기반 K-size 유지로 시간 복잡도 O(N log K) 달성

O(log(min(N,M))) 시간 복잡도를 달성한 Binary Search 기반 Partition 설계

Binary Search 기반 Partition 설계를 통한 O(log(min(N,M))) 시간 복잡도 달성

Index Pattern 분석을 통한 O(log N) 시간 복잡도 구현

Modified Binary Search를 통한 Rotated Sorted Array 탐색 시간 복잡도 O(log N) 달성

O(N*M log(NM))에서 O(log(Max)*N log M)로의 시간 복잡도 최적화

Binary Search on Answer 도입으로 시간 복잡도 O(M*N)에서 O(log M * N)으로 최적화

Brute-force의 지수적 복잡도를 O(m·n)으로 최적화한 DP 패턴 적용 사례

Brute Force의 O(N^N) 복잡도를 Backtracking으로 O(N!)까지 최적화한 N-Queens 설계

Boyer-Moore 알고리즘을 통한 Space Complexity O(n)에서 O(1)로의 최적화

O(n²) Brute-force를 O(n) Sliding Window로 최적화한 알고리즘 설계

O(n²) Brute-force를 O(n) Linear Time으로 최적화한 Sliding Window 패턴 분석

O(N²) Brute Force를 O(N) Running Count로 최적화한 연속성 분석 알고리즘

Floyd's Algorithm 적용을 통한 Space Complexity O(N)에서 O(1)로 최적화

Merge Sort 기반의 Two-Pointer 전략을 통한 O(N²)에서 O(N log N)으로의 성능 최적화

O(NM log(NM))에서 O(log(Max)N log M)로의 시간 복잡도 최적화

Binary Search on Answer 도입으로 시간 복잡도 O(MN)에서 O(log M N)으로 최적화

O(NM log(NM))에서 O(log(Max)N log M)로의 시간 복잡도 최적화

Binary Search on Answer 도입으로 시간 복잡도 O(MN)에서 O(log M N)으로 최적화