우기의 알 블로그 저자 한승욱이라고 합니다.
스스로 알을 깨고 나오는 새처럼
언젠가 알을 깨고 온전한 나 자신이 되었을 때, 그때를 기다리며 제 속에서 솟아 나오는 것을 글로써 표현하고자 합니다.
'개발 기술블로그'를 위주로 저 한승욱의 다양한 관심사, 생각, 철학 등을 포스팅합니다.
트리 뿌리와 가지로 구성되어 거꾸로 세워 놓은 나무처럼 보이는 계층형 비선형 자료 구조 선형구조와 다르게 계층적 혹은 망으로 구성 자료를 표현하는데 초점이 맞춰져 있음 컴퓨터 폴더 구조와 같이 하나의 밑에 밑에 있는 계층적 구조가 중요하다면 트리를 쓰는 것이 맞음 큐, 스택 같은 경우는 선형구조인데 자료를 구성하고 있는 데이터들이 순차적으로 나열시킨 형태이다. 자료를 저장하고 꺼내는 것 에 초점이 맞춰져 있음 💡 Node: 트리에서 데이터를 저장하는 기본 요소 Root Node: 트리 맨 위에 있는 노드 Level: 최상위 노드를 Level 0으로 하였을 때, 하위 Branch로 연결된 노드의 깊이를 나타냄 Parent Node: 어떤 노드의 상위 레벨에 연결된 노드 Child Node: 어떤 노드의 하..
Q1. 쓱 최대로 할인 적용하기 ❓ Q. 다음과 같이 숫자로 이루어진 배열이 두 개가 있다. 하나는 상품의 가격을 담은 배열이고, 하나는 쿠폰을 담은 배열이다. 쿠폰의 할인율에 따라 상품의 가격을 할인 받을 수 있다. 이 때, 최대한 할인을 많이 받는다면 얼마를 내야 하는가? 단, 할인쿠폰은 한 제품에 한 번씩만 적용 가능하다. # 코드 스니펫 shop_prices = [30000, 2000, 1500000] user_coupons = [20, 40] def get_max_discounted_price(prices, coupons): # 이 곳을 채워보세요! return 0 print(get_max_discounted_price(shop_prices, user_coupons)) # 926000 이 나와야..
해쉬 해쉬 테이블이란? 컴퓨팅에서 키를 값에 매핑할 수 있는 구조인 연관 배열 추가에 사용되는 자료 구조 해시 함수를 사용하여 색인(index)을 버킷(bucket), 슬롯(slot)의 배열로 계산 데이터의 저장과 검색이 아주 빠르게 진행된다. 파이썬에서는 딕셔너리 = 해쉬 테이블 딕셔너리 키를 통해 바로 데이터를 받아올 수 있으므로 속도가 매우 빠름 찾는 데이터에 대해 배열을 전부 다 둘러보지 않고도 바로 값을 조회할 수 있는 자료구조 딕셔너리는 내부적으로 배열을 사용 class Dict: def __init__(self): self.items = [None] * 8 이와 같은 구조에서 해쉬 함수를 이용하여 저장과 검색을 진행 해쉬 함수 class Dict: def __init__(self): self..
큐 한쪽 끝으로 자료를 넣고, 반대쪽에서는 자료를 뺄 수 있는 선형구조 놀이기구가 한 줄로 서서 한줄로 나오는 것을 비유 가능 First In First Out 💡 큐가 제공하는 기능 enque(data): 맨 뒤에 데이터 추가 dequeue(): 맨 위의 데이터 뽑기 peek(): 맨 위의 데이터 보기 isEmpty(): 큐가 비었는지 안 비었는지 여부 반환 스택과 마찬가지로 데이터 넣고 뽑는 걸 자주하는 자료 구조이므로 링크드 리스트와 유사하게 구현 가능 스택과 다르게 끝과 시작의 노드를 전부 가지고 있어야 함 self.head, self.tail class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class Queue: d..
스택 한쪽 끝으로만 자료를 놓고 뺄 수 있는 자료구조 Last in First out, First in Last out(빨래통 구조) 넣은 순서를 쌓아두고 있기에 예를 들면 컴퓨터의 되돌리기 기능에 활용되는 구조 💡 스택이 제공하는 기능 push(data): 맨 위에 데이터 넣기 pop(): 맨 위의 데이터 뽑기 peek(): 맨 위의 데이터 보기 isEmpty(): 스택이 비었는지 안 비었는지 여부 반환해주기 데이터의 삭제와 삽입이 잦은 자료 구조기에 링크드 리스트와 유사하게 구현 class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class Stack: def __init__(self): self.head = None def..
기술개발/Algorithm 2021. 2. 3. 19:57
트리 뿌리와 가지로 구성되어 거꾸로 세워 놓은 나무처럼 보이는 계층형 비선형 자료 구조 선형구조와 다르게 계층적 혹은 망으로 구성 자료를 표현하는데 초점이 맞춰져 있음 컴퓨터 폴더 구조와 같이 하나의 밑에 밑에 있는 계층적 구조가 중요하다면 트리를 쓰는 것이 맞음 큐, 스택 같은 경우는 선형구조인데 자료를 구성하고 있는 데이터들이 순차적으로 나열시킨 형태이다. 자료를 저장하고 꺼내는 것 에 초점이 맞춰져 있음 💡 Node: 트리에서 데이터를 저장하는 기본 요소 Root Node: 트리 맨 위에 있는 노드 Level: 최상위 노드를 Level 0으로 하였을 때, 하위 Branch로 연결된 노드의 깊이를 나타냄 Parent Node: 어떤 노드의 상위 레벨에 연결된 노드 Child Node: 어떤 노드의 하..
기술개발/Algorithm 2021. 2. 1. 16:45
Q1. 쓱 최대로 할인 적용하기 ❓ Q. 다음과 같이 숫자로 이루어진 배열이 두 개가 있다. 하나는 상품의 가격을 담은 배열이고, 하나는 쿠폰을 담은 배열이다. 쿠폰의 할인율에 따라 상품의 가격을 할인 받을 수 있다. 이 때, 최대한 할인을 많이 받는다면 얼마를 내야 하는가? 단, 할인쿠폰은 한 제품에 한 번씩만 적용 가능하다. # 코드 스니펫 shop_prices = [30000, 2000, 1500000] user_coupons = [20, 40] def get_max_discounted_price(prices, coupons): # 이 곳을 채워보세요! return 0 print(get_max_discounted_price(shop_prices, user_coupons)) # 926000 이 나와야..
기술개발/Algorithm 2021. 1. 29. 21:11
해쉬 해쉬 테이블이란? 컴퓨팅에서 키를 값에 매핑할 수 있는 구조인 연관 배열 추가에 사용되는 자료 구조 해시 함수를 사용하여 색인(index)을 버킷(bucket), 슬롯(slot)의 배열로 계산 데이터의 저장과 검색이 아주 빠르게 진행된다. 파이썬에서는 딕셔너리 = 해쉬 테이블 딕셔너리 키를 통해 바로 데이터를 받아올 수 있으므로 속도가 매우 빠름 찾는 데이터에 대해 배열을 전부 다 둘러보지 않고도 바로 값을 조회할 수 있는 자료구조 딕셔너리는 내부적으로 배열을 사용 class Dict: def __init__(self): self.items = [None] * 8 이와 같은 구조에서 해쉬 함수를 이용하여 저장과 검색을 진행 해쉬 함수 class Dict: def __init__(self): self..
기술개발/Algorithm 2021. 1. 28. 20:52
큐 한쪽 끝으로 자료를 넣고, 반대쪽에서는 자료를 뺄 수 있는 선형구조 놀이기구가 한 줄로 서서 한줄로 나오는 것을 비유 가능 First In First Out 💡 큐가 제공하는 기능 enque(data): 맨 뒤에 데이터 추가 dequeue(): 맨 위의 데이터 뽑기 peek(): 맨 위의 데이터 보기 isEmpty(): 큐가 비었는지 안 비었는지 여부 반환 스택과 마찬가지로 데이터 넣고 뽑는 걸 자주하는 자료 구조이므로 링크드 리스트와 유사하게 구현 가능 스택과 다르게 끝과 시작의 노드를 전부 가지고 있어야 함 self.head, self.tail class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class Queue: d..
기술개발/Algorithm 2021. 1. 27. 17:55
스택 한쪽 끝으로만 자료를 놓고 뺄 수 있는 자료구조 Last in First out, First in Last out(빨래통 구조) 넣은 순서를 쌓아두고 있기에 예를 들면 컴퓨터의 되돌리기 기능에 활용되는 구조 💡 스택이 제공하는 기능 push(data): 맨 위에 데이터 넣기 pop(): 맨 위의 데이터 뽑기 peek(): 맨 위의 데이터 보기 isEmpty(): 스택이 비었는지 안 비었는지 여부 반환해주기 데이터의 삭제와 삽입이 잦은 자료 구조기에 링크드 리스트와 유사하게 구현 class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None class Stack: def __init__(self): self.head = None def..