성댕쓰 똑똑한 생활

Dead-lock이 무엇인지 이해하고 어떻게 해결 할 수 있는지 알아보자. 1. Dead-lock 정의 두 개 이상의 작업이 서로 상대방의 작업이 끝나기 만을 기다리고 있어 결과적으로 아무것도 완료되지 못하는 상태. Dead-lock 은 상호 배제, 점유 대기, 비선점, 순환 대기 4 가지 조건이 모두 만족하면 발생한다. 2. Dead-lock 발생 조건 a. Mutual exclusion (상호 배제) 자원은 한 번에 한 프로세스만 사용 가능함. b. Hold and wait (점유 대기) 어떤 프로세스가 최소 하나의 자원을 점유하고 다른 프로세스가 사용하는 자원을 할당받기 위해 대기하고 있음. c. No preemption (비선점) 다른 프로세스가 사용중인 자원을 강제로 뺏을 수 없음. d. Cir..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 2. 6. 14:33

Process 와 Thread를 이해하고 차이점을 알아보자. 1. Process와 Thread 정의 Process는 메모리 할당, PID를 부여받고 실행중인 프로그램의 인스턴스이다. Thread는 Process가 하나 이상 가지고 있는 실행 단위이다. Process는 고유의 Code, Data, Heap, Stack 메모리를 할당 받는다. Thread는 Code, Data, Heap 메모리는 공유하고 Stack 메모리는 각각 할당 받는다. Process는 공유 메모리가 없기 때문에 IPC를 이용하여 서로 데이터를 주고 받아야 한다. Thread는 공유 메모리 관리가 어렵기 때문에 잘 관리해야 한다. 한 어플리케이션에 대한 작업을 동시에 하기 위한 방법은 멀티 프로세스, 멀티 스레드 2 가지 방법이 있다...

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 2. 6. 12:59

1. 가상 메모리란 프로그램에 물리적인 메모리 주소가 아닌 가상의 메모리 주소를 할당하는 것을 말한다. 이를 통해 프로그램은 물리적인 용량보다 더 많은 용량을 사용할 수 있다. 2. Page Fault Page Fault는 찾으려는 페이지가 현재 memory에 없는 상황을 말한다. 운영체제는 Page Fault가 발생하면 동작하던 흐름을 멈추고 Disk에서 Page를 찾아 memory에 저장한다. 그리고 다시 이전 흐름으로 돌아가 동작한다. 위 그림에서 P1 프로세스가 사용하는 페이지 테이블을 볼 수 있다. 프로세스는 필요한 경우 4번 페이지가 Main Memory에 있는지 테이블에서 확인한다. 4번 페이지는 Valid bit가 0 이므로 현재 메모리에 없다. Page Fault가 발생한 것이다. 프로세..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 2. 5. 23:30

Index란 임의의 규칙으로 저장된 데이터를 가리키는 어떠한 값이다. 주로 검색할 때 활용한다. 데이터 베이스 Index의 종류에는 Clustered, Non-Clustered Index가 있다. Clustered, Non-Clustered Index를 이해하고 차이에 대해 알아보자. 1. Clustered Index Clustered Index는 해당 Index가 참조하는 칼럼을 기준으로 데이터를 정렬시킨다. 위 테이블은 ID 칼럼이 Clustered Index이다. 만약, 그림처럼 2번 넬 Row를 추가하면 기존 테이블에서 2번 이후 Row를 밀어내고 넬을 추가한 뒤 ID를 새로 부여할 것이다. 이처럼 Index가 다른 칼럼의 정보도 함께 이동시키기 때문에 Clustered Index라 부른다. 데이..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 2. 5. 21:17

1. Index를 만들면 생기는 일 데이터베이스 Index를 만들면 Index가 참조하는 칼럼의 값을 복사한 B-Tree를 만든다. 위와 같은 Table에 weight 칼럼을 기준으로 Index를 만들어 보자. 위 그림처럼 B-Tree 구조에 값을 복사, 정렬한 자료구조를 만든다. Index 만들기 전 쿼리 실행 속도는 4초 이상이 걸렸다. Index 만든 후 쿼리 실행 속도는 0초 대로 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 2. 주의할 점 테이블에서 weight가 30이상 50이하인 동물의 평균 height를 쿼리해보자. weight를 참조하는 Index를 만들어도 실행속도는 4초 이상이다. 왜냐하면 Index가 가진 정보는 weight인데 구하고자 하는 값은 height 가 필요하기 때문이다. 30에서 5..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 2. 5. 15:20

객체 지향 프로그래밍에서 많이 사용하는 SOLID 원칙에 대해 알아보자. SOLID 원칙은 읽기 쉽고 유연하면서 수정하기 쉬운 코드를 짜기 위한 5가지 원칙을 말한다. 1. Single Responsibility(단일 책임) 모든 함수와 클래스는 하나의 파트에 대해서만 책임을 가져야한다. class Cat: def __init__(self, age, name) -> None: self.age = age self.name = name def eat(self): print("eating...") def walk(self): print("walking...") def speak(self): print("meow~") # cat doesn't have printing or logging behavior # de..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 2. 3. 22:43

Byte Ordering 1차원 컴퓨터 메모리 공간에 여러 개의 연속된 데이터를 배열하는 방법. 빅 엔디언(Big Endian)과 리틀 엔디언(Little Endian)이 있다. Big Endian 큰 단위가 낮은 메모리 주소에 배열되는 방법 숫자 비교에 유리 디버깅에 유리 사람이 읽는 순서와 동일하게 메모리에 저장되므로 쉽게 디버깅 가능하다. 네트워크 바이트 오더에서 사용 TCP, UDP, IP 같은 많은 프로토콜에서 Big Endian 방식을 흔하게 사용한다. Little Endian 낮은 단위가 낮은 메모리 주소에 배열되는 방법 연산에 유리 올림수가 있는 경우 낮은 단위부터 계산하는 것이 유리한데 Little Endian 방식이 낮은 수부터 배열되어 있으므로 Big Endian보다 유리하다. 타입 ..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 2. 2. 09:42

# 두 배열의 원소 교체 N, K = map(int, input().split()) arrA = list(map(int, input().split())) arrB = list(map(int, input().split())) class EleChange: def __init__(self, arrA, arrB, _K) -> None: self.m_arrA = arrA self.m_arrB = arrB self.m_k = _K def Solve(self) -> int: self.m_arrA.sort() self.m_arrB.sort(reverse = True) for i in range(self.m_k): if self.m_arrA[i] < self.m_arrB[i]: self.m_arrA[i], self.m..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 1. 30. 12:03

정렬은 어떤 기준에 따라 데이터를 순서대로 나열하는 것. 여러 가지 정렬 방법에 대해 알아보자. 1. 선택 정렬 처리되지 않은 데이터 중 가장 작은 데이터를 선택하여 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸는 정렬방법이다. from typing import List # 선택 정렬 def SelectionSort(arr: List[int]) -> None: for i in range(len(arr)): minIndex = i for j in range(i+1, len(arr)): if arr[minIndex] > arr[j]: minIndex = j arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i] # 스와프 print(arr) array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2,..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 1. 29. 21:44

플로이드 워셜 알고리즘은 모든 출발점에서 모든 도착점까지 최단 경로를 구하는 알고리즘이다. 구하는데 시간복잡도가 O(N^3) 이기 때문에 N의 크기가 500이면 2억이 넘는다. N의 크기가 500 이상이면 알고리즘 수행 시간이 1초 이상 걸릴 수 있다. INF = int(1e9) # 무한을 의미하는 값으로 10억을 설정 # 노드의 개수 및 간선의 개수를 입력받기 n = int(input()) m = int(input()) # 2차원 리스트(그래프 표현)를 만들고, 무한으로 초기화 graph = [[INF]*n+1 for _ in range(n+1)] # 자기 자신에서 자기 자신으로 가능 비용은 0으로 초기화 for a in range(1, n+1): for b in range(1, n+1): if a =..

똑똑한 개발/Algorithm 과 Data Structure 2022. 1. 19. 21:14