child order·degree·level occupancy·leaf depth를 분리한 shape certificate
structure 계약 20, 방문·변이 trace 20, reachability·order/priority 20, height·work·space boundary 20, human verdict·claim limit 20점. 계약·반례·판정 중 하나가 없으면 통과하지 않는다.
내가 해낸 과정을 남겨보기
child 순서, 최대 child 수와 실제 shape property는 독립 축이며 binary·full·complete·perfect를 같은 뜻으로 사용하지 않는다. 이를 생략하면 각 node가 두 child 이하라는 사실만으로 complete·perfect 또는 BST라고 판정한다.에서도 작은 그림은 맞아 보일 수 있지만 skew·delete·rotation·tie·metadata 경계에서 재현 가능한 판단은 남지 않습니다.
아직 답을 몰라도 괜찮아요. 아래 작은 예시를 보고 먼저 예상해 보세요.01 · 내가 한 일을 남겨요
structure 계약 20, 방문·변이 trace 20, reachability·order/priority 20, height·work·space boundary 20, human verdict·claim limit 20점. 계약·반례·판정 중 하나가 없으면 통과하지 않는다.
02 · 인공지능 도움은 여기까지
AI는 그럴듯한 알고리즘과 복잡도 설명을 빠르게 생성하지만 입력 차원 누락, 평균·최악 혼동, hidden copy, reversed bound와 noisy benchmark를 자동으로 막지 못한다. 학습자는 AI의 가정을 독립 계산·반례·실행 evidence로 감사하고 최종 판단을 소유해야 한다.
03 · 이 기록이 말해 주는 것
CS2023 AL의 binary·N-ary·search·balanced tree, heap, AVL·Red-Black·2-3·B-tree, traversal, HeapSort·Huffman과 관련 invariant·complexity만 trace·implementation·counterexample로 평가한다. 언어 API·IOI 고급 구조·concurrency·AI 감사·production ADR을 CS2023 직접 범위로 확대하지 않는다.
연결 근거를 다시 확인했어요IOI 2025 DS5의 ✓q tree·rooted-tree terminology와 PF3의 ✓q tree implementation strategy·data-structure choice만 연습한다. center·centroid는 ✓p, 구체 balanced implementation·대회 성과는 이 alignment로 주장하지 않는다.
연결 근거를 다시 확인했어요AI가 생성한 tree invariant·traversal·rotation·heap·comparator·complexity·runtime 주장을 사람이 먼저 봉인한 model, adversarial fixture, official source와 human disposition으로 검증한다.
연결 근거를 다시 확인했어요guided-child는 성인·교사 동반과 FND-02의 입출력·제약·반례·비용 기초 확인 후 진입한다. canonical 열 개 모듈과 720개 레슨·5,760개 문제 blueprint는 작성됐지만 완전 공개 specification은 gold 레슨의 80개뿐이고 specialized visual은 10개뿐이다. private variant·server grader·전문가 검토·다세대 학습자 pilot·접근성·성능·보안 검증이 남아 있으므로 review·noindex를 유지한다. VAIRODE 학습 기록은 특정 대회·면접·자격·취업 결과나 모든 언어·runtime의 성능을 보장하지 않는다.
04 · 잊기 전에 다시 보기
이름과 모양을 바꾼 새 문제로 다시 확인해요.
이름과 모양을 바꾼 새 문제로 다시 확인해요.
이름과 모양을 바꾼 새 문제로 다시 확인해요.
1·7·30일 지연 평가에서 한 축이라도 80% 미만이면 관련 입력 모델·비용 계산·bound·반례 node를 다시 열고 표면과 수치가 다른 미공개 변형으로 재평가한다.