🚀 Exit Code 0 - Algorithm Track

Exit Code 0 - Algorithm Track은 코딩테스트 문제 풀이 루틴을 만들고, 오답노트를 통해 풀이 과정을 복기하며, 제한 시간 안에서 문제를 해결하는 실전 감각을 기르는 것을 목표로 합니다.

단순히 많은 문제를 푸는 것보다, 꾸준히 기록하고 → 틀린 이유를 분석하고 → 다음 풀이에 반영하는 것을 중요하게 생각합니다.

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📌 스터디 개요

진행 기간

• 약 8~9주
• TF 진행 상황 및 참여자 성과에 따라 추가 운영 가능
• 세부 일정은 OT 이후 확정

제출 기한

• 매주 일요일 자정까지 제출

진행 방식

• 매주 주차별 알고리즘 주제 확인
• 개인별 목표 문제 수 설정
• 문제 풀이 및 오답노트 작성
• GitHub Pull Request로 제출
• PR 코멘트를 통해 풀이 과정, 어려웠던 점, 개선 포인트 공유
• 2주에 한 번 격주로 라이브 코딩테스트 진행 (선택사항)

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👥 TF원 소개

이윤서 TF장

구혜준 TF장

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🧭 진행 방식

본 TF의 핵심은 문제 풀이 인증과 오답노트 작성입니다.

매주 정해진 알고리즘 주제를 기반으로 간단한 개념 공유를 진행하고, 문제 풀이는 각자 본인의 목표와 난이도에 맞춰 진행합니다.

문제는 해당 주차 주제와 관련된 문제를 우선 권장하지만, 개인별 취업 목표나 부족한 유형에 따라 자유롭게 선택할 수 있습니다.

매주 진행 흐름

1. 주차별 알고리즘 주제 확인
2. 각자 목표 문제 수 설정
3. 일주일 동안 문제 풀이
4. GitHub에 풀이 인증 및 오답노트 제출
5. PR 코멘트를 통해 어려웠던 문제, 풀이 방식, 개선 포인트 공유
6. 격주로 라이브 코딩테스트 진행 (선택사항)

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🗓️ 주차별 주제

기본 유형은 초반에 빠르게 점검하고, DFS/BFS, 완전탐색/시뮬레이션, DP, 그래프처럼 시간이 오래 걸리는 유형에 더 많은 비중을 둡니다.

주차	주제	주요 내용
Week 01	OT / 구현 / 문자열 / 배열	스터디 규칙, GitHub 사용 방식, 기본 입출력, 문자열, 배열, 구현
Week 02	Stack / Queue / Hash / 정렬	기본 자료구조, 해시 활용, 정렬
Week 03	Greedy / 이분탐색 / 투 포인터 / 누적합	정렬 기반 사고, 탐색 범위 줄이기, 효율화
Week 04	DFS / BFS 1	기본 탐색, visited 처리, 그래프/격자 탐색
Week 05	DFS / BFS 2	최단거리, 상태 탐색, 다중 조건 탐색
Week 06	완전탐색 / 백트래킹 / 시뮬레이션 1	순열, 조합, 부분집합, 브루트포스
Week 07	완전탐색 / 시뮬레이션 2	구현량이 많은 문제, 조건 처리, 디버깅
Week 08	DP 기초 / 심화	1차원 DP, 2차원 DP, 점화식 도출
Week 09	그래프 / 최단거리 / 종합 실전	Union-Find, Dijkstra, Floyd-Warshall, 유형 혼합 문제

스터디 진행 상황에 따라 Week 08~09는 DP, 그래프, 실전 모의고사 중심으로 조정될 수 있습니다.

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💻 라이브 코딩테스트

라이브 코딩테스트는 2주에 한 번 격주로 신청인에 한해 진행합니다.

실제 코딩테스트와 비슷한 환경에서 제한 시간 안에 문제를 해결하는 연습을 목표로 하며, 대면 진행을 원칙으로 합니다.

기본 방식

• 정해진 시간과 장소에 모여 동시에 시작
• 제한 시간 내 각자 문제 풀이
• 종료 후 풀이 여부와 접근 방식 공유
• 풀지 못한 문제도 시도한 방식과 막힌 지점 공유
• 이후 오답노트 작성

문제 구성 예시

번호	유형
1번	기본 구현 / 자료구조
2번	주차 핵심 유형
3번	응용 문제
4번	SQL

문제 수와 난이도는 참여자들의 진행 상황에 따라 조정합니다.

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✅ 과제 및 인증 방식

매주 정해진 제출일까지 아래 내용을 제출합니다.

필수 제출 항목

• 문제 풀이 인증
• 오답노트
• 다음 주 목표 문제 수

참여자는 매주 최소 3문제 이상을 인증해야 합니다.

목표 문제 수를 채우지 못했더라도 제출은 반드시 진행합니다. 못 푼 문제도 막힌 지점과 시도한 방식을 작성하면 오답노트로 인정합니다.

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🔎 문제 선택 기준

문제는 본인의 실력과 목표에 맞춰 자유롭게 선택할 수 있습니다.

사용 가능한 플랫폼 예시는 다음과 같습니다.

• Programmers
• LeetCode
• BOJ
• PCCP
• SQL 문제
• 기업 기출형 문제

단, 해당 주차 주제와 관련된 문제를 최소 1문제 이상 포함하는 것을 권장합니다.

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📁 GitHub 제출 방식

본 스터디는 GitHub Pull Request 기반으로 인증을 진행합니다. (본 repo의 main 브랜치로 PR 해주세요.)

디렉토리 구조 예시

.
├── README.md
├── templates
│   └── weekly-submission-template.md
├── week01
│   ├── minsub.md
│   └── member-name.md
├── week02
│   ├── minsub.md
│   └── member-name.md
└── live-coding-test
    ├── week02
    └── week04

파일 위치

week{주차}/{영문이름}.md

예시:

week01/minsub.md

PR 제목

[Week01] 알고리즘 풀이 인증 - 이름

예시:

[Week01] 알고리즘 풀이 인증 - minsub

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📝 오답노트 작성 원칙

오답노트는 AI 답변이나 블로그 풀이를 그대로 복사하지 않고, 본인의 언어로 직접 작성하는 것을 원칙으로 합니다.

AI를 활용해 개념을 확인하거나 풀이를 비교하는 것은 가능하지만, 최종 제출물은 반드시 본인이 이해한 방식으로 정리해야 합니다.

오답노트에 포함할 내용

# n주차 문제 풀이 인증

## 기본 정보

- 이름:
- 목표 문제 수:
- 실제 풀이 문제 수:

## 푼 문제 목록

| 번호 | 문제 이름 | 난이도 | 링크 | 풀이 여부 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 |  |  |  |  |
| 2 |  |  |  |  |
| 3 |  |  |  |  |

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# 오답노트

## 문제 정보

- 문제명:
- 문제 링크:
- 사용한 알고리즘 / 자료구조:

## 처음 접근 방식

처음에 어떤 방식으로 문제를 이해했고, 어떤 풀이를 떠올렸는지 작성합니다.

## 풀이 방법

최종 풀이 방법을 단계별로 설명합니다.

## 어려웠던 지점

막혔던 부분, 시간초과, 반례, 구현 실수 등을 작성합니다.

## 해결 방법

어떻게 해결했는지, 또는 스터디 이후 어떤 방식으로 개선했는지 작성합니다.

## 시간복잡도 / 공간복잡도

- 시간복잡도:
- 공간복잡도:

## 새롭게 알게 된 점

다음에 비슷한 문제를 만났을 때 기억해야 할 포인트를 작성합니다.

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# 다음 주 목표

- 목표 문제 수:
- 집중할 유형:

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💰 보증금 및 벌금 안내

본 TF는 꾸준한 참여와 과제 제출을 위해 보증금 제도로 운영합니다.

보증금

• 20,000원

벌금

• 해당 주차 참여 기준 미충족 시 2,000원 차감
• 한 주 최대 차감 금액은 2,000원

환급 방식

• TF 종료 후 벌금을 제외한 나머지 금액 환급

벌금 기준

과제는 문제 풀이 인증과 오답노트 제출을 모두 포함합니다.

다음 중 하나에 해당할 경우 해당 주차 벌금이 차감됩니다.

• 문제 풀이 인증 미제출
• 오답노트 미제출
• 최소 3문제 미만 제출

여러 항목이 동시에 미충족되어도 한 주 최대 차감 금액은 2,000원입니다.

라이브 코딩테스트는 선택 참여이므로, 참여 여부와 관계없이 벌금 대상이 아닙니다.

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📌 운영 규칙

1. 매주 최소 3문제 이상을 풀이합니다.
2. 문제는 본인 난이도와 목표에 맞춰 자유롭게 선택할 수 있습니다.
3. 가능하면 해당 주차 주제와 관련된 문제를 최소 1문제 이상 포함합니다.
4. 문제 풀이 인증과 오답노트를 제출합니다.
5. 목표 문제 수를 달성하지 못했더라도 제출은 반드시 진행합니다.
6. 못 푼 문제도 시도한 방식과 막힌 지점을 작성하면 오답노트로 인정합니다.
7. 오답노트는 AI나 블로그 풀이를 그대로 복사하지 않고 본인의 언어로 작성합니다.
8. 질문할 때는 막힌 지점과 시도한 방식을 함께 공유합니다.
9. 라이브 코딩테스트에서는 풀이 여부보다 접근 과정과 복기를 중요하게 봅니다.
10. 스터디의 핵심은 완벽한 풀이가 아니라 꾸준한 문제 풀이 루틴 형성입니다.

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⚙️ LeetHub / BaekjoonHub 자동 커밋 안내

LeetHub 또는 BaekjoonHub를 사용하는 경우, 자동 커밋된 문제 풀이가 GitHub Actions를 통해 플랫폼별 디렉토리로 정리될 수 있습니다.

자동 정리 워크플로우는 .github/workflows 디렉토리에 별도로 관리합니다.

개인 환경 설정 시 아래 정보는 본인의 GitHub 계정에 맞게 수정합니다.

git config --global user.name "본인 GitHub 아이디"
git config --global user.email "본인 이메일"

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🎯 우리의 목표

No Record → Real Error
Wrong Answer → Review
Time Limit Exceeded → Optimize
Accepted → Exit Code 0

완벽한 사람보다, 꾸준히 기록하고 개선하는 사람이 성장한다고 생각합니다.

Algorithm Track의 목표는 단순히 문제 수를 채우는 것이 아니라, 매주 조금씩 더 빠르고 정확하게 문제를 해결할 수 있는 사람이 되는 것입니다.