chapter 01 문제 해결을 위한 기초 지식 1.1 생각을 모델로 나타내기 1.2 논리적으로 따져 보기 1.3 꼼꼼하게 세는 법 1.4 확률 계산하기 chapter 02 복잡도 측정하기 2.1 계산에 드는 시간 측정하기 2.2 빅-오 표기법: 복잡도의 핵심만 나타내기 2.3 지수 시간 알고리즘을 피해야 하는 이유 2.4 계산에 드는 메모리 측정하기 chapter 03 문제 해결 전략 3.1 반복 전략 3.2 재귀를 이용해 반복하기 3.3 무식하게 풀기: 모든 후보 검사하기 3.4 역추적: 불필요한 탐색 그만두기 3.5 발견법: 정답에 가까운 답 구하기 3.6 분할 정복: 더 작은 문제로 나누어 풀기 3.7 동적 계획법: 계산 결과를 기억하며 풀기 3.8 분기한정법: 답의 범위를 좁히며 풀기 chapter 04 데이터 취급하기 4.1 추상 데이터 유형: 데이터를 취급하기 위한 명세 4.2 추상 데이터 유형의 종류 4.3 데이터 구조: 데이터를 실제로 취급하는 방법 chapter 05 여러 가지 알고리즘 5.1 정렬 알고리즘 5.2 탐색 알고리즘 5.3 그래프 다루기 5.4 운용 과학 chapter 06 데이터베이스 6.1 관계형 데이터베이스 6.2 비관계형 데이터베이스 6.3 분산 데이터베이스 6.4 지리 정보 저장하기 6.5 정보 교환을 위한 직렬화 형식 chapter 07 컴퓨터의 동작 원리 7.1 컴퓨터의 기본 구조 7.2 컴파일이란 무엇이며 왜 필요한가 7.3 효율적인 정보 저장을 위한 메모리 계층 구조 chapter 08 프로그래밍 기법 8.1 프로그래밍 언어의 세 가지 기본 요소 8.2 값을 가리키는 변수 8.3 프로그래밍 패러다임