one Book a Day

1. 내 github에 추가할 상대 repository를 fork해오기(오른쪽 위에 포크모양 클릭) 2.fork해서 만들어진 내 github의 repository url을 복사 후 받아오기 (clone URL) 3. 원격 저장소 내 내부 저장소로 받아오기. git clone [Clone URL] 4. pull request작업 수행할 branch 생성 git checkout -b [branchName] 5. 원본 저장소를 원격 저장소에 추가. git remote add origin(branchname) [Clone URL] 6. 코드 수정 및 파일 추가 7. 수정사항을 add git add [fileName] 8.add 한 파일들을 commit git commit -sm "[commit mesagge]"..

자바의 main() 메서드 Java 프로그램은 특정 순서로 실행되는 Java 명령의 시퀀스기 때문에 시작과 끝이 있다. Java 프로그램을 실행하려면 JVM에 프로그램 실행을 시작할 위치를 신호해야한다. Java의 모든 명령어(코드)는 Java 클래스 내에 위치해야한다. 클래스는 함께 속한 데이터와 명령어를 그룹화하는 방법이다. 따라서 클래스는 변수와 메서드를 모두 포함 할 수 있다. 변수는 데이터를 포함할 수 있으며, 메서드는 데이터에 대한 작업 집합(명령어)을 함께 그룹화한다. 자바 클래스 선언 Java 코드는 클래스와 동일한 파일 이름을 가진 파일에 있어야하며 파일 접미사로 끝나야한다. 즉 파일이 클래스 이름과 일치하는 파일에 있어야 Java SDK의 Java 컴파일러 또는 Java IDE 내부에서..

Regular Expression 컴퓨터 과학의 정규 언어로 부터 유래 특정한 규칙을 가진 문자열의 집합을 표현, 형식언어 정해진 형식을 사용자가 제대로 입력했는지 검증 즉 입력값이 형식에 맞는지 검증할 때 자주 사용함. java.util.regex 패키지 안의 Pattern Class와 Matcher Class 사용 문법 ^ 문자열 시작 $ 문자열 종료 . 임의의 한 문자(단 \은 넣을 수 없음). (SQL Like에서 _) * 앞 문자가 없을 수도 무한정 많을 수도 있음 (SQL Like에서 %) + 앞 문자가 하나 이상 ? 앞 문자가 없거나 하나 있음 [ ] 문자의 집합이나 범위를 나타내며 두 문자 사이는 - 기호로 범위를 나타냅니다. [] 내에서 ^ 가 선행하여 존재하면 not을 나타냄 { } 횟..

주사위 굴리기 1이랑 비슷합니다. 주사위 좌표이동, 방향에 따른 회전, 위치에 따른 좌표 값 * cnt 만큼 최종합에 더해줌. 주사위 밑면과 지도값 비교에 따라 방향성 수정 위의 4가지 로직으로 이루어져 있습니다. 사실 새로운 지도 배열을 만든 후 거기에 미리 위치마다 더해야 하는 값을 미리 연산해 두면 같은 위치마다 bfs를 돌지 않아도 되지만 통과됐으니 생략.. 아래가 직관적인 로직이라고 생각합니다. import sys input = sys.stdin.readline from collections import deque def rotate_dice(d): if d == 0: dice['top'], dice['left'], dice['bottom'], dice['right'] = dice['left']..

편집거리 알고리즘 두 문자열의 유사도를 판단하는 알고리즘 유사도란? 어떤 문자열을 삽입, 삭제, 변경을 몇 번 해서 동일하게 바꿀 수 있는지의 최솟값. LCS와 같이 2차원 배열을 통해 문자열을 하나씩 비교. 최초는 공집합과 비교해 문자열 길이만큼 1씩 카운트를 준다(공집합에서 그 문자열이 되려면 열마나 삽입되어야 하는가?) 두 문자를 비교해 추가, 삭제, 변경의 소요마다 1씩 카운트. A[i]==B[j]일 때 편집거리 D(i,j) = D(i-1,j-1) 같은 문자가 나왔을 때는 대각선 왼쪽 위의 값을 가져온다. A[i]!=B[j] 면 D(i,j) = min(D(i-1,j),D(i,j-1),D(i-1,j-1)) + 1 즉 수정, 삽입, 삭제를 한 편집거리중 최소값을 가져온다. def editDistanc..

비트문제라기엔 EOF출력이 더 어려웠다.. import sys input = sys.stdin.readline while True: memory = [0 for _ in range(32)] cal = 0 pc = 0 for i in range(32): try: memory[i] = int(input().rstrip(),2) except EOFError: exit() while True: adress = memory[pc] cmd = adress//32 value = adress%32 pc = (pc + 1)%32 if cmd == 0: memory[value] = cal elif cmd == 1: cal = memory[value] elif cmd == 2: if not cal: pc = value el..

Trie(트라이) = radix tree = prefix tree = digital search tree 탐색이라는 뜻의 retrieval에서 trie를 따온 것. 문자열 집합을 표현하는 트리 자료구조. 하나하나 비교가 아닌 key로 노드를 탐색. 원하는 원소를 찾는 작업을 O(M)에 해결 이진트리는 O(logN)*문자열의 길이 M => O(MlogN) 빠르지만 저장공간의 크기가 매우 크다.(자식들의 포인터를 모두 배열로 저장하고 있기때문.) 문자열 검색 문제에서 입력되는 문자열이 많을 경우 사용. 적용되는 기능. 검색엔진 사이트에서 제공하는 자동완성 및 검색어 추천기능에서 Trie 알고리즘 사용. 맞춤법 검사, IP라우팅 (라우터에서 packet을 포워딩해줄때 다음 라우터로 경로를 결정하기 위해 패킷의..

Cut Vertex ( 절단점 찾기 ) Cut Vertex(절단점) 그래프의 절단점이란 해당 정점을 삭제했을 때 그래프가 두 개 이상의 그래프로 나누어 지는 점을 말합니다. 이 때 그래프는 항상 undirected graph입니다. 1) 직관적으로 절단점을 찾는 방법을 생각해 봅시다. (러프한 방법. 직접 삭제해본다. 섬나누기 or 연구소 같은 방법.) 느낌상 모든 정점에 대해 그 정점을 삭제한 후의 그래프를 먼저 따로 구합니다. 그 다음 DFS 혹은 BFS 로 몇 번만에 전체 그래프를 cover할 수 있는지를 보면 될 것 같습니다. 그러나 이 방식은 각 정점마다 알고리즘을 돌려야 하니 정점이 많아 질수록 매우 불리해 집니다. 2) 무향그래프의 DFS Spanning tree를 보면 cross edge가..

고지식한 매칭 text = 'ABABCA' for i in range(len(text)-len(target)): for j in range(len(target)): if text[i+j] == target[j]: j+=1 else: break print('Identified') break KMP 알고리즘.(시작위치 후보를 잡아놓자) 불일치가 발생한 텍스트 스트링의 앞 부분에 어떤 문자가 있는지를 미리 알고 있으므로, 불일치가 발생한 앞 부분에 대하여 다시 비교하지 않고 매칭을 수행. 패턴을 전처리하여 배열 next[M]을 구해서 잘못된 시작을 최소화함. next[M]: 불일치가 발생했을 경우 이동할 다음 위치 패턴내에서 반복하는 구간이 있을것이라는 전제.. 하지만 없다면 무의미. 하지만 패턴이 길다는 전..

LCA 기본 형에 dists배열만 만들어주어 루트노드에서 각 정점까지의 거리를 저장해준 구조이다. dfs를 이용해 각 노드 본인의 depth를 기록함과 동시에 top-down으로 거리도 dp_dists에 기록한다. (여기까지의 거리 = 부모노드까지의 거리 + cost값이다.) 그럼 dists와 depth는 끝. sparse table을 통해 각 노드에서 2의 0승,1승,2승 위의 부모노드 번호에 대해 수집한다. LCA함수를 통해 2의 n승 단위로 부모를 빠르게 타고 올라가며 공통조상의 위치를 찾는다. 공통조상만 알면 거리 배열의 연산을 통해 각 정점 간 거리를 구할 수 있다. # 정점들 사이의 최단거리는 dist[a] - dist[lca] + dist[b] - dist[lca] # LCA를 지나는 거리가..

퀸은 열, 행, 대각의 검사를 통해 있으면 다음검사로 넘어가고 없으면 퀸을 일단 놓고 진행하는 방식이다. dfs를 통해 퀸의 갯수가 행의 갯수만큼 놓이면 검사를 결과의 횟수를 하나 추가해주고 dfs의 순회는 매행 1~n번 열의 칸이고 칸을 옮길때마다 isTrue를 통해 checkrow로는 같은 열상에 퀸이 존재하나를 체크, 1~x까지 그동안 순회했던 행들의 인덱스를 통해 대각선 검증까지 해준다. import sys input = sys.stdin.readline n = int(input()) check_row = [0 for _ in range(16)] result = 0 # 진입한 cnt값의 check[cnt]값은 지금 검사하는 열의 번호. # 이 열에 check_row[i]즉 같은 열에 퀸이있거나 #..

Symbol 뒤에 HTML Number를 붙혀주면 특수문자를 입력할 수 있다. Symbol HTML Number HTML Name Description ! ! exclamation point " " "\; double quotes # # number sign $ $ dollar sign % % percent sign & & &\; ampersand ' ' single quote ( ( opening parenthesis ) ) closing parenthesis * * asterisk + + plus sign , , comma - - minus sign - hyphen . . period / / slash : : colon ; ; semicolon > > greater than sig..

Tool - Preferences - Window Types - SQL Window 선택 - AutoSelect statement 를 진행한 후 원하는 쿼리 드래그 하고 F8 누르면 해당 부분만 실행된다.

PIO 통신 Parallel Input Output : 평행 입출력 통신 I/O 상태를 전당하는 입출력 =E84 통신 : SEMI 규약으로 장비 간 제품 이동 시 사용 물류장비들을 조작하는 AMHS(Controller), Equipments 간 통신 I/O 8 bit로 통신 Active는 IB 장비들, Passive는 STK 혹은 EQP Active와 Passive 장비들 간의 이동을 시나리오에 따라 통신하는 과정. LR, UR, READY, BUSY, COMPLETE 등. [예시 영상](https://www.youtube.com/watch?v=6qPP4I5hx3Q&t=5s) Reference [Youtube 깹 tv](https://www.youtube.com/watch?v=6qPP4I5hx3Q&t=5s)

hashmap에 tuple로 조합수를 구하는 것까지는 접근했는데 set으로 압축시키는 것은 생각을 못했음. 이러면 결국 tuple에 각 순위값이 들어가게 되는데 동일한 요소의 경우 묶여서 사라지기때문에 순위값의 갯수가 적어져 일일히 비교할 필요가 없어짐. 정렬과 indexing을 같이 사용해서 크기 비교를 해야할 때 유용하게 쓸 수 있을 것으로 보임 import sys input = sys.stdin.readline from collections import defaultdict m, n = map(int, input().split()) universe = defaultdict(int) for _ in range(m): planets = list(map(int, input().split())) keys ..

Hash 데이터를 효율적으로 관리하기 위해, 임의의 길이 데이터를 고정된 길이의 데이터로 매핑하는 것. 해시함수를 구현하여 데이터값을 해시값으로 매핑시킨다. 내부적으로 array를 사용해 데이터를 저장. 데이터 고유의 인덱스로 key의 고유 숫자 값이 저장됨. 특정 데이터만의 고유한 위치이기 때문에 삽입 연산 시 다른 데이터 사이에 끼어들어나 삭제시 다른 데이터로 채울 필요가 없음. 즉 추가적인 비용이 없도록 만들어진 구조. Hash Table 해시 테이블은 로 데이터를 저장하는 자료 구조 중 하나이다. Key값에 해시 함수를 적용해 index를 생성하고, index를 활용하여 값을 저장, 검색 할 수 있다. Key값을 해싱하여 검색, 저장하므로 평균 시간 복잡도는 O(1)이다. (항상 O(1)이 아닌 ..

프로그래밍 문제를 분석해 문제를 해결하는 방법과 과정. (Problem Solving) 조직화하는 것을 '설계'라 함. 구조적 프로그래밍에서의 분할기준은 프로시저(절차, 함수). 절차지향과 차이점은 캡슐화, 다형성, 상속 지원, 데이터 접근 제한을 걸 수 있는지 여부. 효율적으로 하기 위한 방법론 중 하나가 객체지향. 알고리즘은 수학적인 풀이. 하지만 이로 모든 문제를 해결 할 수 없음. 객체지향은 어떤 문제를 잘게 나눠서 각각의 능동적인 주체로 만들기 위함. 잘게 나눈 객체들을 조합해 큰 문제를 해결하는 Bottom-Up 지향 큰 문제를 10개로 나눠 할당하고 각 주체가 자기가 맡은 책임에 대해 해결을 위해 '자율적'으로 노력하고 '협업'하기 위한 패러다임. 즉 객체지향에서 우리가 배워야 할 것은 '협..

좀 무식하게 푼 느낌이 없잖아 있습니다. 달팽이 거꾸로 파고들면서 그렸습니다. 빈칸은 -1로 표기 빈칸 없을때와 빈칸이 있을 떄 1열로 펼치는 순서가 다릅니다. import sys input = sys.stdin.readline from collections import deque # 달팽이를 만든다. 시작좌표는 def make_snail(): row, col = n, n if n**2 - N >= n: col -= 1 matrix = [[0] * col for _ in range(row)] q = deque() q.append((row - 1, col - 1, 0)) blank_cnt = row * col - N start = N - 1 while q: x, y, d = q.popleft() matri..

물고기 움직이고 상어 움직이면 된다. import sys input = sys.stdin.readline def move_fish(arr): ret = [[[] for _ in range(4)] for _ in range(4)] for x in range(4): for y in range(4): while arr[x][y]: d = arr[x][y].pop() for i in range(d, d - 8, -1): i %= 8 nx, ny = x + delta[i][0], y + delta[i][1] if (nx, ny) != shark and 0

실상 온풍기를 돌리고 영역의 온도를 확산시키고 그런것들은 어렵지 않았으나 벽에 대한 분기의 처리가 조금 까다로웠다. 바람 방향에 따라 갈수없는 영역이 정해진다. 갈 수 없는 영역 정보에 대해선 key-value로 접근하도록 해 check하고 초콜릿 101개 이상 못먹는다는 문장을 못봐서 3시간정도 낭비한듯.. 그거 한문장이 안보여서 K가 1000인데 어떻게 101분기만에 목표를 달성하는지 말이 안된다고 생각했다.. from collections import defaultdict, deque import sys input = sys.stdin.readline def spread_temperature(): for warmer in warmers: q = deque() x, y = warmer d = warm..

가상메모리(VM != Virtual Machine) 다중 프로그래밍 = 많은 프로세스를 동시에 메모리에 올려야함. 프로세스 전체가 메모리에 올라오지 않더라도 실행이 가능하도록 하는 기법. 물리 메모리보다 프로그램이 커도 된다. 메모리 오버레이 기법에서 나머지를 관리하기 위한 공간 보통 SSD로 C드라이브가 아닌 D드라이브 등에 가상메모리를 설정하는게 좋음. 만약 C가 SSD고 D가 HDD면 그냥 C에 설정. 윈도우 가상메모리 파일 이름은 pagefile.sys 개발 배경 가상메모리 이전 : 모든 코드는 물리메모리에 존재. 메모리 용량보다 큰 프로그램 실행 불가. 용량의 한계, 페이지 교체 등 성능이슈. 가끔 사용하는 코드가 항상 메모리에 올라올 필요 x 가상 메모리를 사용하면? 물리 메모리 크기에 제약 ..

트리의 지름 문제. bfs 두번을 통해 최대 거리를 두번 산출해주면 된다. 조금 중요한게 graph배열을 1부터가 아니라 0부터 만들어 주어야 한다는점. (노드가 1개일때 내가 노드를 1로 설정해둬서.. 지금보니 그냥 target_node를 1로 설정해 주었다면 1부터 해도 될것같다) import sys input = sys.stdin.readline from collections import deque def bfs(start): q = deque() q.append((start, 0)) visited = [False for __ in range(10001)] visited[start] = True max_dist = 0 target_node = 0 while q: cur_node, cur_dist =..

처음 풀이는 다음과 같다. 모든 노드에 갔다가 돌아오는 각 합중 max값을 찾는 풀이 그리고 다른 분들의 풀이를 본 결과 역방향 그래프를 그리는 것이 반대로 도착지점에서 현지점까지 오는 거리를 측정할 수 있음을 깨달았다. import sys input = sys.stdin.readline from heapq import heappop, heappush def dijkstra(start): heap = [] visited = {i: float('inf') for i in range(1, N + 1)} visited[start] = 0 heappush(heap, (0, start)) while heap: time, cur_node = heappop(heap) if visited[cur_node] < time..

브라우저는 어떻게 동작하는가? 1편 파싱과 돔트리 구축 브라우저의 주요기능은 사용자가 선택한 자원을 서버에 요청하고 브라우저에 표시하는 것. 자원은 보통 HTML. 자원의 주소는 URI(Uniform Resource Identifier)에 의해 결정됨. 브라우저는 웹 표준화 기구가 정한 HTML과 CSS 명세에 따라 HTML파일을 해석해서 표시한다. 브라우저의 UI요소 URI 주소 표시 줄 이전, 다음 버튼 북마크 새로고침, 현재문서 로드를 중단하는 정지버튼 홈 버튼 브라우저의 기본 구조 UI : 주소 표시줄, 이전/다음버튼.. 등등 요청한 페이지를 보여주는 창을 제외한 나머지 모든 부분 브라우저 엔진 : UI와 렌더링 엔진사이 동작을 control 렌더링 엔진 : 요청한 컨텐츠를 표시. 보통 HTML요..

tree_dp 마지막 연습 우수마을. 기본형이다. import sys input = sys.stdin.readline sys.setrecursionlimit(10**5) def dfs(v): visited[v] = True dp[v][1] = citizen[v-1] for u in graph[v]: if not visited[u]: dfs(u) dp[v][0] += max(dp[u][0],dp[u][1]) dp[v][1] += dp[u][0] N = int(input()) citizen = list(map(int, input().split())) graph = {i: [] for i in range(1,N+1)} visited = {i: False for i in range(1,N+1)} for _ in..

라인스위핑 스위핑 알고리즘이란? 특정 선이나 공간을 한쪽에서부터 쓸어버리는 식의 알고리즘. 일정 좌표, 축기준 정렬 한 뒤 일정 시점의 좌우 가장 가까운 두 점사이의 거리보다 멀리떨어진 점은 조사하지 않는 방식. 가지치기를 하겠다는 이야기다.(O(NlogN)) 아래는 2261번 문제에 대한 분할정복 풀이. import sys input=sys.stdin.readline INF=sys.maxsize # 두 점 사이의 거리를 구하는 함수 def dist(a,b): return (a[0]-b[0])**2+(a[1]-b[1])**2 def divide(start,end): # 점 하나면 버림 if start==end: return INF # 점 두개면 거리구해서 리턴 elif end-start==1: retur..

색종이 덧칠하고 순회하며 갯수 세줬습니다. import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) matrix = [[0]*1001 for _ in range(1001)] for k in range(1,N+1): x,y,w,h = map(int, input().split()) for i in range(x,x+w): for j in range(y,y+h): matrix[i][j] = k cnt_color = [0] * (N+1) for i in range(1001): for j in range(1001): if matrix[i][j]: cnt_color[matrix[i][j]] += 1 for i in range(1,N+1): print(cnt_color[i])

1. 투포인터 후 큰 숫자부터 cnt 50점 통과 import sys input = sys.stdin.readline from collections import defaultdict N, M = map(int, input().split()) cards = list(map(int, input().split())) cards.append(cards[-1]) # 연속된 카드 묶기. 정확히 M개의 카드팩. 같은 종류 카드 두장되면 안됨. # 카드팩의 최대 길이. left = 0 pack_cnt = [] card_pack = defaultdict(int) for right in range(N+1): card_pack[cards[right]] += 1 if card_pack[cards[right]] > 1: pac..

소개 소프트웨어 소프트웨어 개발 작업 소프트웨어 공학의 접근법 소프트웨어 공학의 주제 연관 분야 프로세스와 방법론 소프트웨어 생명주기 프로세스 프로세스 모델 지원 프로세스 방법론 프로젝트 계획과 관리 프로젝트 시작 프로젝트 계획과 스케줄링 비용 예측 기법 프로젝트 팀 조직 실행과 모니터링 리스크 관리 요구 분석 요구 요구 추출 요구 분석 유스케이스 요구 명세 요구 검증 요구 모델링 모델링 기초 UML 정적 모델링 동적 모델링 제어 모델링 모델 검증 설계 설계 기본개념 품질 목표 전통적인 설계 원리 객체지향 설계 원리 설계 메트릭 아키텍처 설계와 패턴 소프트웨어 아키텍처란 아키텍처 표현 아키텍처 유형 디자인 패턴은 무엇이며 어떤 패턴 아키텍처 설계는 어떻게 평가 UI 설계 UI 설계 기본 개념 UI 설계 ..

마나커 알고리즘의 핵심은 #을 삽입해 짝수 펠린드롬에 대비하는것, 중심점과 반지름 a배열의 관리. a배열의 관리는 r과 현재 인덱스now값에 의거해 관리되며 r과c값은 펠린드롬 범위 내 외에서 출발지점 인덱스 0에서 얼마나 멀어졌냐에 따라 관리된다. import sys input = sys.stdin.readline def manacher(string): n = len(string) a = [0] * n # i번째 문자를 중심으로 하는 가장 긴 팰린드롬 반지름 크기. c = 0 # 중심점(center) 초기화 r = 0 # 시작점에서 가장 먼 반경(펠린드롬 끝나는 인덱스중 가장 큰 값.) for now in range(n): # i번째 문자가 now 아래쪽에 있는 문자를 중심으로 하는 팰린드롬 범위 밖의..

크누스 최적화(Knuth's optimization) 특수한 DP 점화식에 대해 적용할 수 있는 최적화. 조건 어떤 2차원 배열 C DP를 사용하는 2차원 배열 dp C는 i부터 j까지 합치는데 드는 비용. 여기서 비용은 이전 비용에 현재 비용을 누적해서 계산하는 문제이다. quadrangle inequeality : 사각부등식으로 (a,b,c) + (b,c,d)

배열 회전 알고리즘. 노가다 회전 def rotate(key, N): def getNewValue(i, j, x, y): key[j , N-i-1] = key[i ,j] if (i == x and j == y): return getNewValue(N-j-1, i, x, y) for i in range(0, int(N/2)): for j in range(i, N-i-1): print(i,j ) tmp = key[i,j] getNewValue(N-1-j, i, i, j) key[j, N-1-i] = tmp ZIP을 사용한 깔끔한 회전 def zip_rotate(original): rotated = np.array(list(zip(*original[::-1]))) return rotated numpy를 이용해..

DNS(domain name server) Domain name을 ip주소로 바꿔주는 시스템(서비스) IP로 통신하던 방식-> SRI-NIC에서 전세계의 IP와 도메인을 수집해서 유저는 그곳을 통해서 hosts파일을 받도록 바뀜(개인이 hosts파일을 관리하기에는 너무 소요가 많아서.) ->DNS가 고안됨. -> hosts파일에 domain name과 IP주소를 적어놓고 대응하는 방식 IP주소 없이 도메인 네임을 통해 우리는 원하는 웹 사이트로 갈 수 있음. 쿼리를 통한 매핑. DNS통신 구성 요소 다른 서버들과 메세지를 통해 소통하기 위한? DNS 서버에 질의 dev.taggle.kr A IN (Query name string : 질의를 하고싶은 대상. / Type : 어떤 데이터를 받고싶은지 (A는a..

그 전단계에 비해 실제 LIS 리스트 까지 뽑아내야 하는 문제이다. 전 문제는 LIS길이만을 측정하기에 배열 순서 상관없이 이분탐색으로 자기위치에 삽입, 계속 LIS배열을 초기화 새롭게 덮어씌우는 방법으로 길이를 측정했지만 이번문제는 temp배열에 삽입되는 모든 인자를 인덱스값과 인자를 묶어 전부 삽입해준 후 재검사를 통해 queue에 들어간 배열과 temp에 들어간 인덱스값을 비교해 동일하면 temp에서 그 값을 ans에 넣어주는 방식이다. 즉 이분탐색으로queue에서 index값을 관리하고 temp에서 그 값에 일치하는 x값들을 모두 관리하는 방식. import sys from bisect import bisect_left input = sys.stdin.readline n=int(input()) a..

최대힙과 최소힙을 써 중앙 인덱스를 반출하기 쉬운 자료구조를 만든다. 양쪽 큐의 길이값 조절에 따라 중앙 인덱스뿐만아니라 일정 순위의 아이템에 접근하기도 용이하게 짤 수 있따. import sys import heapq n = int(sys.stdin.readline()) max_h, min_h = [], [] # max_h[0][1]값을 기준으로 큰 값은 min_h, 같거나 작은 값은 max_h에 삽입 for _ in range(n): num = int(sys.stdin.readline()) if len(max_h) == len(min_h): heapq.heappush(max_h, (-num, num)) else: heapq.heappush(min_h, (num, num)) # 왼쪽 힙의 큰값이 오른쪽..

https://stackoverflow.com/questions/68191392/password-authentication-is-temporarily-disabled-as-part-of-a-brownout-please-us Password authentication is temporarily disabled as part of a brownout. Please use a personal access token instead I was using a username password for pushing my code, it was working for several months but suddenly I'm not able to do it and getting this error: Username for ..

이진트리?? 최대 두개의 자식 노드를 가지는 트리형태의 자료구조. 단순 저장보다는 탐색혹은 정렬을 위함. 힙도 이진트리의 일종. 이진 탐색트리? 이진트리의 특수한 경우. 모든 노드에 대해 그 왼쪽 자식들의 값이 현재 노드보다 작거나 같으며 오른쪽 자식들의 값이 현재 노드의 값보다 크다는 조건을 만족하면 이진 탐색 트리가 된다(작은값은 왼쪽 큰값은 오른쪽에 저장.) 가장 처음 입력된 값이 root 클래스 정의, 초기화 노드 클래스 정의 class Node(object): def __init__(self, data): self.data = data self.left = self.right = None 이진 탐색 트리 클래스 정의 class BinarySearchTree(object): def __init__..

최단 경로 알고리즘. 주요 알고리즘 BFS (완전탐색 알고리즘) 가중치가 없거나 모든 가중치가 동일한 그래프에서 최단경로를 구하는 경우 가장 빠르다 다익스트라 알고리즘 (Dijkstra Algorithm) 음이 아닌 가중 그래프에서의 단일 쌍, 단일 출발, 단일 도착 최단 경로 문제 벨만-포드 알고리즘 (Bellman-Ford-Moore Algorithm) 가중 그래프에서의 단일 쌍, 단일 출발, 단일 도착 최단 경로 문제 플로이드-워셜 알고리즘 (Floyd-Warshall Algorithm) 전체 쌍 최단 경로 문제, 다수출발, 단일도착 하나의 정점에서부터 다른 하나의 정점까지의 최단 경로를 구하는 경우 A*알고리즘이 적합하다. 다익스트라 특정 노드에서 다른 모든 노드로 가는 최단경로를 갱신. 음의 간..

미스터코 님의 10분 테코톡 시청 후 작성하였습니다. 간단한 정의 MPM(multi-Processing-modules) 서버는 시스템의 네트웍 포트에 연결하고, 요청을 받아들이며, 받아들인 요청을 처리하기 위해 자식들에게 분배하는 다중처리 모듈(MPM)을 선택할 수있다. NGINX - 웹서버 Node.js : Chrome V8 Javascript 엔진으로 빌드된 JavaScript 런타임. [언제 어떤 것을 선택해야 하는가???????] 세가지 모두 '웹서버'의 역할을 할 수 있다. (Node.js는 웹서버역할도 WAS(Express.js)도 가능함. 때문에 결이 좀 다름.) 동시성은 예전이나 지금이나 중요하다. (어느정도 기간동안 무시하지 않을 수 있는 연결들(+요청들)) -옛적엔 너무느린 네트워크(1..

img{ -webkit-filter: opacity(.5) drop-shadow(0 0 0 gray); filter: opacity(.5) drop-shadow(0 0 0 gray); } 그림에 필터씌우는 코드. gray는 색상코드로 변경가능. opacity는 필터 두께 filter는 흐림이나 색상변형 등 이미지, 배경, 테두리 렌더링. drop-shadow(offset-x offset-y blur-radius color) filter 속성 /* SVG 필터를 가리키는 URL */ filter: url("filters.svg#filter-id"); /* 값 */ filter: blur(5px); filter: brightness(0.4); filter: contrast(200%); filter: drop..