티스토리

AndroidTeacher

검색하기

블로그 홈

AndroidTeacher

hongcoding.tistory.com/m

안드선생 님의 블로그입니다.

구독자: 34

방명록 방문하기

주요 글 목록

바이비트 회원가입 방법 쉽게 따라하기 (2024 최신) 오늘은 바이비트 거래소 가입하는 방법을 알려드릴게요.그대로 따라오시면 됩니다! 참고로, 수수료 할인혜택을 받으려면 추천인 링크를 타고가야 하는데요최대할인 20%를 받을 수 있는 아래의 링크를 타고가셔야 혜택 적용이 가능합니다! 1. 바이비트 계정 생성https://partner.bybit.com/b/81636 https://www.bybit.com/en/sign-up www.bybit.com 먼저, 위 배너나 링크를 타고 들어가시면 아래와 같이 회원가입 창이 나옵니다. 직접 이메일 기입방식이나 Google, Apple 방식 중 하나를 택하여 양식을 작성합니다.그럼 아래와 같은 인증코드 입력창이 뜨게 됩니다. 이렇게, 이메일 인증코드 입력화면이 나오는데요올바르게 입력을 완료하면 가입이 완료 됩니다! .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 16.
[알고리즘] 기수 정렬(Radix Sort) 기수 정렬이란? 기수 정렬 (Radix Sort)은 자리수를 비교하며 정렬을 진행하는 알고리즘 이다. 기수 정렬의 종류 1. LSD (Least Significant Digit) 방식의 정렬 가장 작은 자릿수부터 정렬을 진행 (숫자로 치면 일의 자리수부터) 가장 작은 자릿수부터 큰 자릿수까지 비교해야 한다는 단점이 있지만, 코드 구현이 MSD에 비해 간결하다 2. MSD (Most Significant Digit) 방식의 정렬 가장 큰 자릿수부터 정렬을 진행 LSD와 비교했을 때 정렬 상태 확인등의 추가 작업이 필요하지만, 중간에 정렬이 완료될 수 있다는 장점이 있다 기수 정렬의 과정 기수 정렬의 과정을 배열 [134,224,232,122] 을 이용해 LSD방식과 MSD방식으로 각각 설명하고자 한.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 20.
[알고리즘] 힙 정렬(Heap Sort) 힙 정렬이란? 힙 정렬(Heap Sort)이란 최대 힙 트리나 최소 힙 트리를 구성해 정렬을 하는 방법으로서, 내림차순 정렬을 위해서는 최대 힙을 구성하고 오름차순 정렬을 위해서는 최소 힙을 구성한다. 힙 정렬은 1964년 J.W.J 윌리엄스에 의해 발명되었고, 같은 해 R.W. 플로이드가 제자리 정렬을 할 수 있는 개선판을 출판하였고 이 방법이 바로 트리정렬 알고리즘을 이용한 방식이다. 힙 정렬 시뮬레이션 아래의 그림은 힙 정렬을 시뮬레이션한 그림이다. 추가로 힙 정렬을 숫자와 함께 보고 싶다면 아래의 사이트를 가보는 것도 추천한다. 힙 정렬 Visualization 힙 정렬 과정 힙 정렬 과정을 알기 위해선 힙 자료구조에 대한 선행 공부가 필수적이다. 만약 힙에 대한 자료구조를 모른다면 [자료구.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 2. 20.
[알고리즘] 퀵 정렬(Quick Sort) 퀵정렬이란? 퀵정렬(Quick Sort)은 퀵이라는 이름답게 평균 속도 O(N*logN)을 자랑하는 매우 빠른 정렬 알고리즘이다. 퀵정렬은 분할정복(Divide & Conquer) 알고리즘의 하나로, 다른 원소와의 비교만으로 정렬을 수행하는 비교 정렬에 속하는 알고리즘이다. 퀵정렬의 전체적인 정렬 과정 퀵정렬은 임의의 pivot 값을 기준으로 pivot 의 좌측에는 pivot 보다 작은값을 두고 우측에는 pivot 보다 큰 값을 두는 방식으로 정렬을 진행한다. 전체적인 정렬 과정은 다음과 같다. 1. 리스트 안의 임의의 요소 하나를 선택한다. 이를 피봇(pivot) 이라고 하자. 2. pivot을 기준으로 pivot의 왼쪽에는 pivot보다 작은 원소를, pivot의 오른쪽에는 pivot보다 큰 원소.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 20.
[알고리즘] 병합정렬(Merge Sort) 병합정렬(합병정렬) 이란? 비교 기반의 정렬로, 안정 정렬에 속하며 분할 정복(Divide and Conquer) 알고리즘 중 하나이다. ※ 분할 정복(Divde and Conquer) 이란? : 그대로 해결할 수 없는 문제를 작은 문제로 분할하여 해결한 후, 결과를 모아 원래의 문제를 해결하는 전략. 병합정렬의 전체적인 과정 그래서, 병합정렬의 전체적인 과정은 다음과 같이 요약할 수 있다. 정렬되지 않은 리스트를 각각 1개의 원소만 포함하는 n개의 부분리스트로 분할한다. 분할된 부분리스트들을 병합(Merge)하며 정렬한다. 그럼 다시 결국 1개의 리스트가 될 것이고 이 리스트는 정렬된 상태일 것이다. 병합정렬의 세부 과정 분할(Divide) : 정렬되지 않은 리스트를 절반으로 분할하여 비슷한 크기의 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 20.
[알고리즘] 삽입 정렬 (Insertion Sort) 삽입 정렬이란? 삽입 정렬(Insertion Sort)은 자료 배열의 모든 요소를 앞에서부터 차례대로 비교하면서 자리를 교환(swap)하는 정렬 방법이다. 삽입 정렬의 과정 1. 현재 타겟이 되는 숫자와 이전 위치에 있는 원소들을 비교한다. (첫번째 타겟은 두번째 원소부터 시작) 2. 타겟이 되는 숫자가 이전 위치에 있던 원소보다 작다면 위치를 서로 교환한다. 3. 그 다음 타겟을 찾아 위와 같은 방법으로 반복한다. 위와 같은 삽입 정렬의 과정을 토대로 삽입 정렬의 전체적인 과정에 대해서 설명하자면 다음과 같다. (a) : 첫번째 타겟은 두번째 원소부터 시작하므로 7이다. 7 이전 위치에 있는 원소인 3과 비교했을 때 3이 더 작으므로 위치를 스왑하지 않는다. (b) : 두번째 타겟인 2와 이전 위치.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 16.
[알고리즘] 버블 정렬(거품정렬, Bubble Sort) 버블 정렬이란 (거품 정렬, bubble sort) 버블 정렬은 서로 인접한 두 원소의 크기를 비교하여 정렬하는 방법이다. 구현은 간단하나 시간복잡도가 O(n^2) 으로 상당히 비효율적이다. 버블 정렬 예시 및 시간복잡도 증명 간단한 예시를 통해 버블 정렬 과정을 나타내면 다음과 같다. 위 그림에서 확인할 수 있듯이, 5개의 요소를 거품 정렬을 적용해서 정렬하면 비교연산이 4회 + 3회 + 2회 + 1회 = 10회 소요되는 것을 확인할 수 있고, 요소의 개수를 N개로 일반화하면 (N-1) + (N-2) + (N-3) + ... + 2 + 1 가 된다. 이를 공차가 1인 등차수열 공식에 대입해보면, 결과적으로 N*(N+1) / 2 임을 알 수 있다. 이를 시간복잡도로 표현해보면 O(n^2) 임을 확인할.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 2. 16.
[알고리즘] 선택정렬(Selection Sort) 선택 정렬 선택 정렬이란 제자리 정렬 알고리즘 중 한가지 방법이다. 보통 오름차순으로 정렬되는 선택 정렬은 다음과 같은 과정으로 이루어져 있다. 가장 작은 원소 값을 찾는다. 그 값을 맨 앞에 있는 값과 교체를 한다. 맨 처음 위치를 뺀 나머지 배열을 같은 방법으로 교체한다. 하나의 원소만 남을 때까지 위의 과정을 반복한다. 선택 정렬 예시 예시를 통해 좀 더 자세히 살펴보자. 위 그림과 같이, [5, 3, 8, 1, 2, 7] 로 구성된 배열이 있다고 하자. 앞에서부터 탐색하여, 가장 작은 원소 1을 찾은 후 맨 앞의 값 5와 교체한다. 1의 위치를 확정짓고 [3,8,5,2,7] 중 가장 작은 수 2를 맨 앞의 값 3과 교체한다. 같은 방법으로 [8,5,3,7] 중 가장 작은 수 3과 맨 앞의 값 8.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 16.
[자료구조] 트라이 (Trie) 트라이란? 문자열 집합에서 어느 한 개의 문자열을 탐색하는 알고리즘은 무엇이 있을까? 최대 길이가 m인 문자열 n개의 집합이 있다고 가정해 보자. 가장 간단하지만 시간복잡도가 높은 방식은 무작정 순회를 돌며 찾는 방식인 brute force이다. 최대 길이가 m인 문자열 n개의 집합에서, 원하는 문자열이 있는지 찾는다면 비교횟수는 O(mn)이 된다. 이를 좀더 개선하는 방식으로 이진 탐색을 활용하면 좀더 낮은 시간복잡도를 갖게 된다. 이진 탐색을 사용하면 O(mlogn)으로 단축 시킬 수 있지만, 정렬 과정 자체에 O(nmlogn)의 시간이 걸려서 이 또한 비효율적인 방식이라고 볼 수 있다. 이를 모두 개선하기 위한 문자열 집합 검색법이 바로 트라이(Trie)라는 자료구조이다. 이를 트라이 알고리즘이 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 16.
[자료구조] 해시 테이블 해시 테이블 해시 테이블이란 연관배열 구조를 이용하여 (Key, Value)로 데이터를 저장하는 자료구조로, 빠르게 데이터를 검색할 수 있는 자료구조이다. 기본 연산으로는 탐색, 삽입, 삭제가 있다. TIP 연관배열 구조란 키(Key) 1개와 값(Value) 1개가 1:1로 연관되어 있는 자료구조이다. 해시 테이블 연산 ① 삽입 해시 테이블에서 자료를 저장하기 위해서는 해시 함수(Hash Function)를 통하여 키(Key)를 -> 해시(Hash)로 변경해야 한다. 위 사진의 해시 함수는 input key를 7로 나눈 나머지이므로 첫 번째 데이터의 키는 76, 해시는 6이 된다. 미리 준비해놓은 0 ~ 6의 저장소 중에 맞는 해시값을 찾아 해당 값을 저장한다. 해시 함수로 해시를 얻어내는 과정에서.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 16.
[자료구조] 레드 블랙 트리 레드-블랙 트리 (Red-black tree) 란 ? 레드-블랙 트리는 자가 균형 이진 탐색 트리의 한 종류이며, 앞서 살펴본 이진 탐색 트리가 탐색 시 최악의 경우 시간복잡도가 O(n)인 부분을 몇 가지 조건을 통해 균형 잡힌 트리로 만들어 최악의 경우에도 탐색 시 O(logn) 을 보장하는 자료 구조이다. 레드-블랙 트리의 조건 이진 탐색 트리가 가진 조건에서 다음 조건을 만족해야 레드-블랙 트리라고 할 수 있다. 모든 노드는 Red이거나 Black이다. 루트 노드는 Black이다. 모든 리프노드(단말노드)는 Black이다. 노드가 Red이면 그 자식은 Black이다. No Double Red => Red 노드가 연속으로 나올 수 없음 루트노드에서 모든 리프노드까지의 경로에서 만나는 Black노드.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 16.
[자료구조] B-Tree & B+Tree 1. B-Tree란? B-Tree는 자식 노드의 개수가 2개 이상인 트리를 말한다. 이진트리가 자식 노드가 최대 2개인 트리를 말하는 것인데, 이 이진트리를 확장해서 더 많은 수의 자식을 가질 수 있게 일반화 시킨 것이 B-Tree이다. 2. B-Tree의 구조 그림의 네모 칸 하나 하나를 '노드' 라고 하며, 가장 상단의 노드를 '루트 노드(Root Node)', 중간 노드를 '브랜치 노드(Branch Node)', 가장 하단의 노드를 '리프 노드(Leaf Node)' 라고 한다. 안의 구조를 자세히 살펴보면 다음과 같다. 위 그림에서 보듯이, 노드당 데이터를 2개 이상 가질 수 있으며 자식 노드를 자신의 데이터 수 이상으로 가질 수 있다. 즉, 노드의 데이터가 N개이면, 자식 수는 N+1개가 된다.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 16.
[자료구조] 이진탐색트리 1. 이진탐색트리란? 이진탐색트리란 이진탐색(Binary Search)와 연결리스트(Linked List)를 결합한 자료구조의 일종이다. 이진 탐색 연결 리스트 장점 탐색에 소요되는 시간복잡도가 O(logN) 로 빠르다 삽입과 삭제에 걸리는 시간 복잡도가 O(1)로 빠르다 단점 삽입과 삭제가 불가능하다 탐색의 시간 복잡도가 O(N) 이다 위와 같은 이진 탐색과 연결리스트의 장점을 고안하기 위해 만들어졌으며, 이진 탐색의 효율적인 탐색 능력을 유지하면서도 빈번한 자료 입력과 삭제가 가능하기 위해 사용된다. 2. 이진탐색트리 특징 이진탐색트리는 이진트리의 일종으로 다음과 같은 규칙으로 구성한다. 모든 노드는 유일한 키를 갖음. (중복된 노드 X) 각 노드의 왼쪽 서브 트리에는 해당 노드의 값보다 작은 값.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 16.
[자료구조] 힙(Heap) 에 대하여 힙이란? 힙(Heap)이란, 완전 이진 트리에 있는 노드 중에서 키값이 가장 큰 노드나 키값이 가장 작은 노드를 찾기 위해서 만든 자료구조이다. 키 값이 가장 큰 노드를 찾기 위한 힙을 최대 힙(Max Heap)이라 하고, 키 값이 가장 작은 노드를 찾기 위한 힙을 최소 힙(Min Heap)이라고 한다. 아래 그림은 최대 힙과 최소 힙의 예시이다. 힙의 연산 힙에는 새로운 원소를 추가하는 삽입 연산, 루트 노드에 있는 원소를 삭제하는 삭제 연산 두가지가 존재한다. 다만, 힙은 항상 부모노드를 최대 힙일 경우 최대, 최소 힙일 경우 최소로 유지해주어야 하는 특성이 있다. 최대 힙 : 부모노드의 키 값 >= 자식노드의 키 값 최소 힙 : 부모노드의 키 값 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 16.
[자료구조] 스택(Stack), 큐(Queue) Stack의 정의 Stack이란, Stack이란 단어의 의미처럼 쌓아 올린다는 뜻이다. 한쪽에서만 원소를 삽입하고 삭제가 가능한 자료구조이다. 한쪽에서만 원소를 쌓아 올리고 꺼내고 하기 때문에 LIFO(Last In First Out) 구조로 되어있다. Stack의 기술 내용 Stack에는 두가지 중요한 기술인 Push와 Pop이 있다. 위 그림과 같이 입구와 출구가 동일한 바구니가 있다. Push를 하게 되면 바구니에 원소를 집어넣게 되며, 또 한번 Push를 하게 되면 첫 원소 위에 두번째 원소가 위치하게 된다. 여기서 첫번째 원소를 꺼내고 싶다면 Pop을 두번해야 한다. 결국 삽입을 할 때에도 맨 위(Top)에 삽입을 하게 되고 꺼낼때에도 맨 위에 있는 원소를 꺼내게 된다. 주로 문자열의 역순을.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 15.
[자료구조] 트리(Tree) 트리(Tree) 란? 트리는 노드로 이루어진 자료 구조 트리는 하나의 루트 노드를 갖음 루트 노드는 0개 이상의 자식 노드를 갖고 있음. 그 자식 노드 또한 0개 이상의 자식 노드를 갖고 있음. 노드와 노드는 서로를 연결하는 간선들로 구성. 트리에는 사이클(cycle)이 존재할 수 없음. 노드들은 특정 순서로 나열될 수도, 아닐 수도 있음. 각 노드는 부모 노드로의 연결이 있을 수도 있고 없을 수도 있음. 각 노드는 어떤 자료형으로도 표현 가능함. 비선형 자료구조로 계층적 관계를 표현함. 그래프의 한 종류 사이클(cycle)이 없는 하나의 연결 그래프(Connected Graph) DAG(Directed Acyclic Graph, 방향성이 있는 비순환 그래프)의 한 종류. 트리의 특징 그래프의 한 종.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 15.
[Android] MVP 패턴 살펴보기 안드로이드 개발 입문단계에서는, View( Activity, Fragment )에서 View의 동작과, 데이터 처리까지 모두 작성하는 방법으로 안드로이드 앱을 제작했을 것이다. 하지만 이렇게 작성하게 되면 코드 작성은 쉬울 수 있지만, 여러 사람들과 협업을 했을 때, 코드 가독성이나 관리, 로직 구현이 굉장히 까다로워진다. 또한 하나의 class에 모든 처리를 위한 수많은 코드들이 들어가게 되어 스파게티 코드로 변환될 가능성이 있다. 그리고 UI에서 모든 걸 처리하기 때문에 비즈니스 로직에 따른 UI의 변화들을 직접 개발자가 바꿔줘야 하는 까다로움이 존재한다. 이로 인해 테스트 코드의 작성이 어려워지게 되며 유지보수에 굉장히 큰 어려움이 따를 수 있다. 이러한 단점을 극복하고자 나온 패턴이 바로 MVP .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 7.
[Android] 코루틴(Coroutine) 사용법 및 예제 오늘 안드로이드 코틀린의 코루틴에 대해 알아보고자 한다. Coroutine vs Thread를 통해 Coroutine을 사용하는 이유 알아보기 Coroutine Dispatcher Coroutine Context Coroutine Scope Coroutine Builder + Job suspend(일시 중단 함수) Coroutine 직접 사용해보기 Coroutine vs Thread Thread Task단위 => Thread 각 작업에 Thread를 할당 각 Thread는 자체 Stack 메모리를 가지며, JVM Stack 영역 차지 Context Switching Blocking (Thread1이 Thread2의 결과가 나올 때 까지 기다려야 한다면 Thread1은 Blocking되어 사용하지 못함) .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 2. 2.
[Android] RecyclerView와 ListAdapter, DiffUtil 예제 및 정리 - Kotlin ListAdapter + DiffUtil 사용 이유 기존에는 RecyclerView의 Adapter는 RecyclerView.Adapter를 이용하여 구성하였다. 이는 RecyclerView에서 데이터가 변경되었을 경우 notifyDatasetChanged()를 사용하게 되는데 이 경우, 리스트 내의 데이터를 모두 바꾸게 된다. 따라서, 데이터가 매우 많을 경우 시간 지연이 발생하게 된다. 이러한 불편한 점을 해소하기 위해 ListAdapter + DiffUtil을 활용하게 된다. DiffUtil은 현재 데이터 리스트와 교체할 데이터 리스트를 비교하여 변경이 필요한 부분만을 뽑아내어 변경을 하기 때문에 notifyDatasetChanged() 보다 훨씬 빠른 시간내에 리스트를 변경할 수 있게 되기 때문이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 2.
[Android] ViewModel 사용법 및 예제 오늘은 안드로이드의 MVVM 패턴의 핵심이라고 할 수 있는 ViewModel에 대해 알아보려고 한다. 학습내용 ViewModel의 개념 ViewModel과 생명주기 ViewModel의 사용목적 직접 ViewModel 사용해보기 ViewModel UI관련 데이터 저장 및 UI로직을 처리 및 관리하기 위해 만들어짐 LifeCycle 패키지에 포함된 것에서 알 수 있듯이 생명주기를 고려해서 동작하도록 구현됨 ViewModel과 생명주기 View의 생명주기는 안드로이드 FrameWork에 의해 관리됨 화면 회전이나 글씨 크기 변경 등 구성 변경 발생시 View는 Destroy되고 다시 재생성 ViewModel은 View의 Lifecycle에 scoping되어 View가 완전히 종료될 때 까지 객체가 유지됨 Vi.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 2.
[Android] Room DB 사용법 및 예제 - Kotlin 오늘은 안드로이드의 Room을 이용해 LocalDB를 구성한 예제를 소개하려고 한다. Room에는 다음과 같은 3가지 개념이 존재한다. Database (데이터베이스) Entity ( 데이터베이스 내의 테이블 ) DAO ( 데이터베이스에 접근하는 함수. insert, update, delete 등등 ) 이 개념을 가지고 Room을 이용해 보자. 먼저, Room을 이용하기 위해선, build.gradle에 다음과 같이 추가하자. implementation 'androidx.room:room-runtime:2.2.6' kapt 'androidx.room:room-compiler:2.2.6' 그리고 Entity를 구성해보자. 다음과 같이 History라는 데이터클래스 파일을 만들고 class위에 Entity .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 2.
[Android] View Binding(뷰바인딩) - Kotlin 오늘은 안드로이드의 View Binding(뷰바인딩)에 대해 알아보려고 한다. ViewBinding ViewBinding(뷰 바인딩)은 뷰와 상호작용하는 코드를 보다 쉽게 작성할 수 있는 기능이다. 뷰바인딩을 사용함으로써, 기존에 사용하던 findViewById를 대체할 수 있다. 뷰 바인딩을 이용하기 위해서는 build.gradle에 다음과 같이 명시하여야 한다. viewBinding { enabled = true } 그럼 이제 실제로 뷰 바인딩을 이용해보자. 먼저 예시에서는 메인 액티비티에서 사용을 하려고 한다. 기존에는 MainActivity와 activity_main_xml을 연결하기 위해 override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { super.o.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 2.
[Android] Retrofit 사용 예제 (Kotlin) 오늘은 간단한 예제를 통해, 안드로이드에서 Retrofit을 사용하는 방법에 대해 알아보려고 한다. 학습내용 Kotlin을 이용한 Retrofit 사용법 숙지 Retrofit을 이용해 인터파크 도서 api 데이터 가져오기 받아온 api 데이터를 바탕으로 안드로이드 뷰 그려보기 코틀린에서 Retrofit 사용 먼저 사용하기 전에, gradle에 코드를 추가하여 셋팅을 하자. implementation 'com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0' implementation 'com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.0' 그럼 본격적으로, Retrofit을 이용해 인터파크 도서 api의 데이터를 받아오자. 먼저, 이번 학습에서는 데이터를 받아오기만 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 1.
[Oracle] 오라클 parallel 힌트 (병렬처리) 오늘은 오라클 DML을 병렬처리 하는 기술인 Parallel 힌트에 대해 알아보려고 합니다. parallel 힌트란? 하나의 DML을 여러개의 쓰레드에 분산하여 병렬처리하는 기술이다. 하나의 코어로 처리하던 SQL을 여러개의 코어로 처리하기 때문에 시간은 훨씬 단축된다는 장점이 있어 대용량의 데이터 처리시 사용된다. 하지만, 그만큼 시스템 자원을 많이 쓰기 때문에 주의해서 사용해야 한다. 사용방법 1. 사용 전 해당 Session에 대해 Parallel DML을 Enable 시키는 명령어 수행 alter session enable parallel dml; 2. 다음과 같이 DML 수행 select /*+ parallel(A,4) */ from tmp A; 위의 쿼리처럼, /*+ parallel(테이블, .. 공감수 4 댓글수 0 2023. 1. 11.
[Oracle] 오라클 테이블 사이즈 조회 오늘은 오라클 DB의 테이블 사이즈를 조회 하는 방법과 인덱스 사이즈 그리고 1Row 별 사이즈 까지 조회하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 테이블 사이즈 조회 아래 쿼리는 소유자 별로 소유한 테이블들의 사이즈를 조회하는 쿼리이다. SELECT owner, segment_name, segment_type, sum(bytes)/1024/1024 as MB FROM dba_segments WHERE segment_type='TABLE' AND owner = '소유자명' GROUP BY owner, segment_name, segment_type ORDER BY MB desc; ex) 쿼리 조회 결과 OWNER SEGMENT_NAME SEGMENT_TYPE MB HONGCODING MY_TABLE1 TAB.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 1. 9.
[Dart] final과 const의 차이 final vs const final과 const의 공통점 변수를 한 번 선언하면 값을 변경할 수 없다. final과 const의 차이점 final 실행 중에 값이 결정된다. 즉, 코드를 컴파일 하는 시점이 아닌, 컴파일이 완료된 후 실제 프로그램을 실행하여 final 변수가 실행될 때 값이 결정된다. const 컴파일 시에 값이 결정된다. 즉, 코드를 컴파일 하는 시점에 값이 결정된다. 둘의 차이를 DateTime.now()라는 함수를 통해서 좀 더 쉽게 이해해보자. DateTime.now() 함수는 컴파일이 완료된 후 해당 코드가 실행될 때의 현재 시간을 불러오는 함수이다. 그래서 아래와 같은 코드를 실행했을 때, final Datetime nowDate = DateTime.now(); const D.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 10. 21.
[백준] 11660 구간 합 구하기 5 (Python 파이썬) https://www.acmicpc.net/problem/11660 11660번: 구간 합 구하기 5 첫째 줄에 표의 크기 N과 합을 구해야 하는 횟수 M이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 1024, 1 ≤ M ≤ 100,000) 둘째 줄부터 N개의 줄에는 표에 채워져 있는 수가 1행부터 차례대로 주어진다. 다음 M개의 줄에는 네 www.acmicpc.net 문제 설명 N×N개의 수가 N×N 크기의 표에 채워져 있다. (x1, y1)부터 (x2, y2)까지 합을 구하는 프로그램을 작성하시오. (x, y)는 x행 y열을 의미한다. 예를 들어, N = 4이고, 표가 아래와 같이 채워져 있는 경우를 살펴보자. 1 2 3 4 2 3 4 5 3 4 5 6 4 5 6 7 여기서 (2, 2)부터 (3, 4)까지 합을 구하.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 8. 12.
[백준] 16139 인간 (Python 파이썬) https://www.acmicpc.net/problem/16139 16139번: 인간-컴퓨터 상호작용 첫 줄에 문자열 $S$가 주어진다. 문자열의 길이는 $200,000$자 이하이며 알파벳 소문자로만 구성되었다. 두 번째 줄에는 질문의 수 $q$가 주어지며, 문제의 수는 $1\leq q\leq 200,000$을 만족한다. 세 번째 www.acmicpc.net 문제 설명 특정 문자열 S, 특정 알파벳 α와 문자열의 구간 [l,r]이 주어지면 S의 l번째 문자부터 r번째 문자 사이에 α가 몇 번 나타나는지 구하는 프로그램을 작성하자. 문자열의 문자는 0번째부터 세며, l번째와 r번째 문자를 포함해서 생각한다. 풀이 과정 이 문제는 누적 합 으로 풀어야 시간초과 없이 해결할 수 있다. 만약, 매번 l부터 r.. 공감수 1 댓글수 2 2022. 8. 11.
[백준] 2559 수열 (Python 파이썬) https://www.acmicpc.net/problem/2559 2559번: 수열 첫째 줄에는 두 개의 정수 N과 K가 한 개의 공백을 사이에 두고 순서대로 주어진다. 첫 번째 정수 N은 온도를 측정한 전체 날짜의 수이다. N은 2 이상 100,000 이하이다. 두 번째 정수 K는 합을 구하기 www.acmicpc.net 문제 설명 그림과 함께 제공되는 문제이니 자세한 문제설명은 위 링크를 참조해주세요. 풀이 과정 이 문제는 누적 합 으로 푸는 문제이다. 누적합을 이용하지 않고 단순 합계를 이용한다면 시간초과 오류가 나게 된다. 한번 구간합을 구하는 시간복잡도는 O(n)이고 m번동안 수행을 하게 된다면 총 시간복잡도는 O(nm)이 되는데 데이터가 10만개가 되면 시간초과 오류가 나게 된다. 그래서 매번.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 17.
[백준] 11659 구간 합 구하기4 (Python 파이썬) https://www.acmicpc.net/problem/11659 11659번: 구간 합 구하기 4 첫째 줄에 수의 개수 N과 합을 구해야 하는 횟수 M이 주어진다. 둘째 줄에는 N개의 수가 주어진다. 수는 1,000보다 작거나 같은 자연수이다. 셋째 줄부터 M개의 줄에는 합을 구해야 하는 구간 i와 j www.acmicpc.net 문제 설명 수 N개가 주어졌을 때, i번째 수부터 j번째 수까지 합을 구하는 프로그램을 작성하시오. 풀이 과정 이 문제는 누적 합 으로 푸는 문제이다. 누적합을 이용하지 않고 단순 합계를 이용한다면 시간초과 오류가 나게 된다. 한번 구간합을 구하는 시간복잡도는 O(n)이고 m번동안 수행을 하게 된다면 총 시간복잡도는 O(nm)이 되는데 데이터가 10만개가 되면 시간초과 오류.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 5. 17.

문의안내

티스토리
로그인
고객센터

티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.