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간선에 하한/상한 제약이 있는 플로우, 변환으로 max-flow 활용

4개 구간 [1,4], [2,5], [3,6], [7,8] 의 최대 겹침 수를 이벤트 정렬 + 수평선 스윕으로 O(N log N) 에 계산

기본 push/pop 시퀀스 + 단조 감소 스택 (Next Greater Element) 예시

길이 5 배열 [1,2,3,4,5] 에서 크기 3 윈도우가 슬라이드. 각 윈도우 합 계산.

3×3 보드에서 로봇이 명령 RRDD 를 순서대로 실행. 경계를 벗어나면 명령 무시.

선형계획법 primal과 dual의 대칭 관계, 행↔열 변환

체스판 (r, c) 에서 나이트 이동. (r+c) % 2 패리티로 같은 색 / 다른 색 판별 O(1).

source 와 target 에서 동시에 BFS 진행, 중간 지점에서 만나면 종료

FP32 가중치 분포를 16개 격자에 매핑한다. 균등 격자 (INT4) 와 정규분포 친화 격자 (NF4) 의 차이를 시각화. NF4 는 0 근처에 더 많은 bin 을 배치해 정규분포 데이터에 효율적.

head -> node1 -> node2 -> ... 포인터 구조. 중간 삽입 O(1), 삭제 O(1) (위치 알 때).

모든 간선을 정확히 한 번씩 지나는 경로, Hierholzer 알고리즘

DFS 타임스탬프로 서브트리를 구간으로 변환: [tin, tout]

4개 도시, 시작=0. DP[mask][last] 채우며 최소 비용 경로 탐색. 최적 경로: 0->1->3->2->0 = 80.

Max-Heap: 완전 이진 트리, 부모 ≥ 자식. push (sift-up) 와 pop (sift-down) 시각화.

진입 차수 0인 노드를 큐에서 꺼내며 DAG 선형 순서를 만듭니다

서로소 집합을 트리 형태로 표현하며, Find 연산 시 경로 압축(Path Compression)을 수행합니다.

gcd(a, b) = gcd(b, a mod b) 반복으로 O(log min(a,b))

사이클이 없는 방향 그래프, 위상 정렬로 선형 순서 계산

정점을 두 그룹으로 나눠 같은 그룹 내 간선이 없도록, BFS로 2-coloring 판별

이분 그래프에서 최대 매칭 찾기, DFS로 augmenting path 탐색

a^x ≡ b (mod p) 의 x를 O(√p) 에 찾기

x^3 ≡ 8 (mod 11). 원시근 g=2 로 지표화 → BSGS 로 이산로그 → exgcd 로 모든 해. p=11, k=3, a=8.

DFS로 low-link 계산, 단절점과 이중 연결 요소 찾기

정렬 배열에서 target 을 O(log n) 에 찾는 알고리즘. lo/hi/mid 포인터로 절반씩 좁힘.