방로그

시간 복잡도란? 특정 알고리즘이 어떤 문제를 해결하는데 걸리는 시간 빅-오 표기법 시간 복잡도에는 여러 개념이 있지만 그중에서 '아무리 많이 걸려도 이 시간 안에는 끝날 것'의 개념이 제일 중요하다. 이 중에서 최악의 경우를 계산하는 방식을 빅-오(Big-O) 표기법이라고 부르며 이 방식을 가장 많이 사용한다. O(1) (Constant) 입력 데이터의 크기에 상관없이 언제나 일정한 시간이 걸리는 알고리즘 예) Array O(log₂ n) (Logarithmic) 입력 데이터의 크기가 커질수록 처리 시간이 로그(log: 지수 함수의 역함수) 만큼 짧아지는 알고리즘 예) 이진 탐색, 재귀가 순기능으로 이루어지는 경우 O(n) (Linear) 입력 데이터의 크기에 비례해 처리 시간이 증가하는 알고리즘 예) ..

식을 표현한 방법에 따라 나눈 것을 말한다. 참고 블로그 https://real2won0.tistory.com/m/11?category=490389

MYSQL 0~23 시간 출력시키기를 하기 위해서 아래와 같이 사용자 정의 변수 를 사용해서 문제를 풀었다. SET @hour := -1; SELECT @hour := @hour + 1 AS HOUR, ( SELECT COUNT(ANIMAL_ID) FROM ANIMAL_OUTS WHERE HOUR(DATETIME) = @hour ) AS COUNT FROM ANIMAL_OUTS WHERE @hour

개념 최소값을 앞으로 이동시키며 정렬하는 방식(오름차순 기준) 1. 주어진 배열에서 최소값을 찾는다. 2. 찾은 최소값을 배열의 맨 앞에 위치한 값과 교체한다. 3. 맨 처음 위치를 뺀 나머지 리스트를 같은 방법으로 교체한다. 처리과정 선택정렬은 인덱스가 중요한데 최소값을 인덱스를 0부터 마지막 인덱스까지 증가시키면서 최소값을 해당 인덱스의 값과 교체하면 된다. 위의 배열에서 최소값을 찾으면 7번 인덱스 값 2가 최소값인걸 확인 할 수 있다. 이 값을 0번 인덱스의 값 14와 교체한다. 기준점이 되는 인덱스를 1 올리고 그 다음 최소값을 찾아 같은 방법으로 정렬을 시작한다. 자세한 과정은 아래 그림을 참고하면 된다. package S_20210126; public class selectArray{ pub..

그래프의 개념 장점과 간선으로 이루어진 자료구조의 일종. G = (V, E) 그래프 탐색 하나의 장점으로부터 시작하여 차례대로 모든 장점들을 한 번씩 방문하는 것 깊이 우선 탐색 (DFS, Depth-First Search) 개념 로트 노드에서 시작해서 다음 분기(branch)로 넘어가지 전에 해당 분기를 완벽하게 탐색하는 방법 1. 미로를 탐색할 때 한 방향으로 갈 수 있을 때까지 계속 가다가 더 이상 갈 수 없게 되면 다시 가장 가까운 길로 돌아와서 이곳으로부터 다른 방향으로 다시 탐색을 진행하는 방법과 유사함 2. 즉 넓게(wide) 탐색하기 전에 깊에(deep) 탐색함 3. 모든 노드를 방문하고자 하는 경우에 이 방법을 선택함 4. 깊이 우선 탐색(DFS)이 너비 우선 탐색(BFS)보다 좀 더 간..