R로 배우는 자료구조와 알고리즘
R의 자료구조를 물으면 대부분의 답은 벡터, 리스트, 행렬, 데이터 프레임, 팩터를 나열합니다. 이 경로는 다른 의미의 자료구조를 다룹니다. 알고리즘 강의에 나오는 스택, 큐, 연결 리스트, 힙, 트리, 그래프로, 기본 R에는 하나도 없습니다. 그 하나하나를 R로 만들고, 그것으로 정렬하고 재귀를 쓰고 그래프를 탐색한 뒤, 채점되는 인터뷰 문제로 마무리합니다. 무료이고, 브라우저에서 진행되며, 대부분의 강의에서 수료증이 나옵니다.
377 개 강의228 챌린지702 퀴즈 문제
- 초보자 환영
AI 코딩 도우미
실습 중심의 대화형 강의
모든 레슨에 음성 나레이션 제공
지식을 확인하는 퀴즈
경로 전체에서 무료 수료증 23개
R로 배우는 DSA, 단계별로
각 단계는 이미 있는 Coddy 강의들의 묶음이며, 모든 ‘시작’ 버튼은 강의를 R로 엽니다. 아직 R로 진행되지 않는 세 강의는 단계 목록 뒤에 따로 나와 있습니다.
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인터뷰 연습
이 단계 시작시작R로 푸는 인터뷰 챌린지 팩 10개와 코딩 문제 은행 2개. 이미 데이터 분석에 쓰고 있는 바로 그 언어로, 처음 보는 문제를 테스트 케이스로 채점받으며 해설 없이 풀어냅니다.시작12개 코스, 순서대로- 코딩 인터뷰 챌린지 - 팩 I3 개 강의3 챌린지
- 코딩 인터뷰 챌린지 - 팩 II3 개 강의3 챌린지
- 코딩 인터뷰 챌린지 - 팩 III3 개 강의3 챌린지
- 코딩 인터뷰 챌린지 - 팩 IV3 개 강의3 챌린지
- 코딩 인터뷰 챌린지 - 팩 V3 개 강의3 챌린지
- 인터뷰 코딩 챌린지 - 팩 VI3 개 강의3 챌린지
- 인터뷰 코딩 챌린지 - 팩 VII3 개 강의3 챌린지
- 코딩 인터뷰 챌린지 - 팩 VIII3 개 강의3 챌린지
- 코딩 인터뷰 챌린지 - 팩 IX3 개 강의3 챌린지
- 코딩 인터뷰 챌린지 - X3 개 강의3 챌린지
- 코딩 문제 풀이32 개 강의31 챌린지
- 코딩 문제집: 볼륨 225 개 강의24 챌린지
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A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.
In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.
The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.
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Certificate of CompletionPython Fundamentals
Add to LinkedInCoddy에서 R로 DSA를 배워야 하는 이유
- 다른 의미의 자료구조. 대부분의 R 튜토리얼이 말하는 자료구조는 R 고유의 타입이고, Coddy의 R 강의가 그것을 가르칩니다. 알고리즘 강의에서 말하는 자료구조는 스택, 큐, 연결 리스트, 힙, 트리, 그래프이며, 기본 R은 이것들을 제공하지 않습니다. 이것들을 R로 만들어 보는 것이, 분석가가 데이터 작업에서 흔히 건너뛰는 컴퓨터 과학의 나머지 절반을 익히는 방법입니다.
- R의 의미론이 치르는 비용. R은 수정할 때 복사하므로, 반복문 안에서
c(x, value)로 늘리는 벡터는 매번 복사됩니다. 선형으로 끝날 일에 제곱 시간이 드는 셈이고, 미리 할당하면 해결됩니다. 환경(environment)은 참조 의미론과 해시 조회를 갖추고 있어서, R의 해시 맵이자 제자리에서 바꿀 노드를 두기에 자연스러운 곳입니다. - 경로의 거의 전부를 R로. 모든 자료구조, 정렬, 그래프 알고리즘, 재귀 챌린지, 인터뷰 팩이 R로 진행됩니다. 세 강의는 다른 언어로 진행되며, 단계 목록 뒤에 각각의 링크와 함께 따로 나와 있습니다. 동적 계획법과 Python 인터뷰 시리즈(Python), 그리고 비트 연산(C++)입니다. R에서는
&와|가 논리 연산자이고 비트 연산은bitwAnd같은 함수이므로, 비트 연산 강의는 다르게 읽힙니다. - 면접처럼 채점됩니다. 모든 레슨은 테스트 케이스로 확인하는 R 챌린지로 끝나고, 실패하면 Bugsy가 여러분의 코드를 읽고 정답을 알려 주지 않으면서 해결 방향으로 이끌어 줍니다. 대부분의 강의에서 무료 수료증이 나오고, 각각 고유 URL에서 검증할 수 있습니다.
R DSA 학습에 대해 자주 묻는 질문
이 경로는 벡터나 데이터 프레임 같은 R의 자료구조를 다루나요?
R은 자료구조와 알고리즘에 적합한가요?
R에서 해시 맵은 어떻게 만드나요?
h <- new.env()로 만든 뒤 h[[key]] <- value로 저장하고 h[[key]]로 읽으며, 없는 키에는 NULL이 돌아옵니다. 환경은 해시되고, 문자열을 키로 쓰며, 참조 의미론을 가지므로, 벡터나 리스트와 달리 함수가 환경을 바꾸면 호출한 쪽에서도 바뀝니다. 이름 있는 리스트는 딕셔너리처럼 보이지만 값처럼 동작합니다. 함수 안에서 바꿔도 호출한 쪽의 복사본은 그대로입니다.R에서는 깊은 재귀가 실패하나요?
options(expressions = 5000)이 평가가 중첩될 수 있는 깊이를 제한하므로, 긴 사슬을 따라 내려가는 깊이 우선 탐색 같은 깊은 재귀는 evaluation nested too deeply 오류로 멈춥니다. 이 옵션을 올리면 여유가 조금 생기지만, 확실한 해결책은 반복문 안에서 명시적인 스택을 쓰는 것입니다. 1단계에서 만드는 바로 그 자료구조입니다.이 경로에서 R로 진행되지 않는 강의는 무엇인가요?
&, |, ^, <<는 각각 bitwAnd, bitwOr, bitwXor, bitwShiftL 함수가 됩니다.이 경로를 시작하기 전에 R을 알아야 하나요?
