Hello Ocean! 🌼

정렬 (Sort) n개의 숫자가 주어졌을 때, 이를 특정한 기준(오름차순, 내림차순 등)에 맞게 정렬하여 출력하는 알고리즘 매우 다양한 정렬 알고리즘이 존재하고, 각 알고리즘마다 수행시간이 다르다. 삽입정렬 k번째 원소를 1부터 k-1까지의 숫자와 비교해 적절한 위치에 끼워 넣고, 그 뒤의 자료를 한 칸씩 뒤로 밀어내는 방식. 자료구조에 따라서 뒤로 밀어내는데 걸리는 시간이 클 수 있다. 그리고 역순으로 정렬되어있을 경우에 매우 오래걸린다. 반면에 이미 정렬되어 있는 자료구조에 자료를 하나씩 삽입/삭제하는 경우에는 최고의 정렬 알고리즘이 된다. 구현이 매우 쉽다. 이미지 출처 - 나무위키 이진 삽입 정렬 이진 탐색을 활용해서 새로운 원소가 위치할 곳을 미리 찾아서 정렬하는 방식 원소 크기 비교하는 부분을..

비트 조작 비트 연산자 AND 둘 다 1이면 1, 둘 중 하나라도 0이면 0이다. 1010 AND 1110 = 1010 연산자 : & OR 둘 중 하나라도 1이면 1, 둘다 0이면 0이다. 1010 OR 1110 = 1110 연산자 : | NOT 모든 bit값을 반대로 바꾼다 NOT ( 1010 ) = 0101 연산자 : ~ XOR 값이 같으면 0, 다르면 1이다. 1010 XOR 1110 = 0100 연산자 : ^ 비트 시프트 산술 우측 시프트 값을 2로 나눈 것과 같다. 연산자 : >> 부호 비트는 바뀌지 않음. 논리 우측 시프트 일반적으로 비트를 옮길 때 처럼 동작한다. 연산자 : >>> 비트를 우측으로옮긴 후에, 최상위 비트에 0을 넣는다. 추가 정보 0s : 모든 bit가 0 1s : 모든 bi..

1.트리, 그래프 비선형 구조 선형구조는 자료를 저장하고 꺼내는 것에 초점이 맞춰져 있고, 비선형구조는 표현에 초점이 맞춰져 있습니다. 트리 트리의 구성 요소 Root Node : 트리 구조에서 최상위에 존재하는 노드 (A) Node : 트리의 구성요소에 해당하는 요소 (A,B,C,D,E,F,G) Edge : 노드와 노드를 연결하는 선 Terminal Node(Leaf Node) : 트리의 맨 밑에 있는 자식을 가지지 않는 노드 Sub-Tree : 전체 트리에 속하는 작은 트리 Level : 트리에서 각 층별로 숫자를 매김 (root node = level 0) Height : 트리의 최고 레벨 트리의 종류 이진트리 (binary tree) 어떤 한 노드가 2개 이하의 자식만을 가지는 트리 포화이진트리 ..

배열 정적배열 우리가 생각하는 일반적인 배열. 크기가 고정되어 있다. 동적배열 (vector) 중간에 값을 추가하거나 삭제할 수 있다. https://blockdmask.tistory.com/70 이 링크에서 배열의 사용법을 자세하게 배울 수 있다. 문자열 배열 여러 글자로 이루어진 문자 그룹을 하나의 자료로 취급하여 메모리에 연속적으로 저장하는 자료 형식. https://blockdmask.tistory.com/338 연결리스트 연결 자료구조는 순차 자료구조 (ex배열)과 달리 원소의 논리적인 순서와 물리적인 순서가 일치하지 않아도 된다. 연속한 물리주소에 의해 원소 순서를 표현하는 것이 아니라, 각 원소에 저장되어 있는 다음 원소의 주소(링크)에 의해 순서가 연결되는 구현 방식이기 때문이다. 노드 단..

설치 후에 cmd -> go , go env 두개 명령어로 잘 설치되었는지 확인 go 코드를 저장할 폴더를 원하는 위치에 생성한 후 환경변수 등록 (GOPATH) 메모장으로 코드를 작성한 후 .go 확장자로 저장 cmd에서 위치를 코드가 저장된 폴더로 옮긴 후에 go build test.go -> go run test.go (binary 코드 생성 후에 실행) go run test.go (binary 코드 생성하지 않고 실행) go install test.go (기본 bin폴더에 생성 후 실행) package main //기본 패키지 import "fmt" //기본 라이브러리 func main() { fmt.Println("hello world!") } 공식 문서 : https://golang.org T..

문제 https://www.algospot.com/judge/problem/read/QUANTIZE algospot.com :: QUANTIZE Quantization 문제 정보 문제 Quantization (양자화) 과정은, 더 넓은 범위를 갖는 값들을 작은 범위를 갖는 값들로 근사해 표현함으로써 자료를 손실 압축하는 과정을 말한다. 예를 들어 16비트 JPG 파일을 4컬러 GIF 파일로 변환하는 것은 RGB 색 공간의 색들을 4컬러 중의 하나로 양자화하는 것이고, 키가 161, 164, 170, 178 인 학생 넷을 '160대 둘, 170대 둘' 이라고 축약해 표현하는 것 또한 양자화라고 할 www.algospot.com 요약하자면 주어진 수열을 s개의 숫자로 양자화 할 때, 각 숫자별 오차제곱의 합..