WoohyunKing의 개발 성장일지

DFS DFS는 Depth-First Search, 깊이 우선 탐색이라고 부르며 그래프에서 깊은 부분을 우선적으로 탐색하는 알고리즘이다. 그래프의 기본 구조: 노드(Node) or 정점(Vertex) 간선(Edge) 그래프의 탐색이란 하나의 노드를 시작으로 다수의 노드를 방문하는 것을 말한다. 또한 두 노드가 간선으로 연결되어 있다면 두 노드는 인접(Adjacent)하다고 표현한다. 프로그래밍에서는 그래프를 크게 2가지 방식으로 표현할 수 있는데, 코딩테스트에서는 이 2가지 방식 모두 필요하니 두 개념에 대해 확실하게 알고 있도록 하자. 인접 행렬(Adjacency Matrix) : 2차원 배열로 그래프의 연결 관계를 표현하는 방식 인접 리스트(Adjacency List) : 리스트로 그래프의 연결 관계..

저희가 CSS를 작성할 때, 전통적으로는 style.css라는 별도의 파일을 생성하고 HTML의 태그를 사용해서 적용하였습니다. 하지만 웹이 점점 복잡해지고 동적 기능 요구가 증가하면서 HTML과 CSS만으로는 화면의 모든 스타일을 제어할 수 없는 상황에 이르게 됩니다. 이를 해결하기 위한 여러 가지 웹 애플리케이션 스타일 구성 방식이 나타났으며 크게 두 갈래로 나뉘어집니다. CSS-in-JS와 CSS-in-CSS가 그것입니다. 또한 React에서는 컴포넌트(Component) 단위로 아키텍처를 설계하기 때문에 컴포넌트 간의 의존성을 최소화하고, 내부 응집도를 높이는 것이 중요시 되기 때문에 기존의 방법보다 css-module이나 css-in-js로 Javascript를 이용하여 CSS를 만드는 것이 좋..

Javascript Module 이란? 개발을 하면서 애플리케이션의 규모가 커지다보면 파일을 여러 개로 분리해야 하는 시점이 오는데, 이때 분리된 파일 각각을 모듈(Module)이라고 부릅니다. 모듈은 대부분 하나의 Class나 특정한 목적을 가진 복수의 함수로 구성된 라이브러리 하나로 구성됩니다. 모듈은 하나의 파일, 하나의 스크립트라고 할 수 있는데, 모듈에 import/export를 적용하면 다른 모듈을 불러와서 모듈에 있는 함수를 호출하는 것과 같은 기능 공유가 가능합니다. 모듈은 크게 두 종류로 나뉩니다. 복수의 함수가 있는 라이브러리 형태의 모듈 개체 하나만 선언되어있는 모듈 대개는 두 번째 방식으로 모듈을 만드는 걸 선호하기 때문에 함수, 클래스, 변수 등의 개체는 전용 모듈 안에 구현됩니다..

import sys input = sys.stdin.readline r,c = map(int,input().split()) area = [] result = 0 for _ in range(r): area.append(list(input().strip())) dx = [-1,0,1] dy = [1,1,1] def dfs(x,y): global result area[x][y] = 'o' if y == c-1: result += 1 return True for k in range(3): nx = x + dx[k] ny = y + dy[k] if 0

n = int(input()) solution = 0 weight_list = [] for i in range(n): weight_list.append(int(input())) weight_list.sort() list_len = len(weight_list) for i in range(list_len): temp = (list_len-i)*weight_list[i] if temp > solution: solution = temp print(solution) 이번 문제는 로프의 개수를 임의로 정하여 로프가 버틸 수 있는 최대 중량을 구하는 문제이다. 이 문제의 핵심은 로프들을 사용하여 각 로프가 w/k 만큼의 중량이 걸리게 된다면, 아무리 평균이 높더라도 결국 (각 로프 중량의 최소 값 * 나머지 로프의..

const MyComponent = React.memo(function MyComponent(props) { /* props를 사용하여 렌더링 */ }); 컴포넌트가 동일한 props로 동일한 결과를 렌더링해낸다면, React.memo를 호출하고 결과를 메모이징(Memoizing)하도록 래핑하여 경우에 따라 성능 향상을 누릴 수 있습니다. 즉, React는 컴포넌트를 렌더링하지 않고 마지막으로 렌더링된 결과를 재사용합니다. React.memo는 props 변화에만 영향을 줍니다. React.memo로 감싸진 함수 컴포넌트 구현에 useState, useReducer 또는useContext 훅을 사용한다면, 여전히 state나 context가 변할 때 다시 렌더링됩니다. 이 메서드는 오직 성능 최적화를 위..

n = int(input()) change = 1000 - n money_unit = [500,100,50,10,5,1] count = 0 for i in money_unit: if change//i > 0: count += (change//i) change %= i print(count) 이번 문제는 그리디 알고리즘의 대표적인 기본 문제로, 그리디 알고리즘을 처음 공부할 때 내용을 이해하기 좋은 문제이다. 이 문제의 핵심은 잔돈을 최대한 적은 개수의 잔돈으로 거슬러주는 것인데, 위 문제와 같은 경우에는 모든 돈의 단위가 서로 배수 관계를 가지고 있기 때문에 단순히 금액이 큰 순서대로 거슬러 주어도 문제없이 풀 수 있다. 만약에 잔돈이 800원이고 가진 돈의 단위가 [500, 400, 100] 이라면 단..

expression = input() # '-'를 기준으로 분할 # ex) ['00009','00009+00008'] split_exp = expression.split('-') for i in range(len(split_exp)): # 분할된 문자열들을 순서대로 '+'를 기준으로 분할 후 합을 구하기(내부는 +로만 이루어져 있기 때문) # 그리고 동시에 앞에 0으로 채워진 문자열들을 정수화 시킨다 # ex) [9, 17] split_plus = list(map(int,split_exp[i].split('+'))) split_exp[i] = sum(split_plus) # 첫 번째 원소를 제외한 나머지 원소들은 '-'를 기준으로 파싱되었기 때문에 모두 빼주면 된다. # ex) 9 - 17 print(s..

n = int(input()) a = list(map(int,input().split())) b = list(map(int,input().split())) a.sort() a_resort = [0] * n b_index = [] for i in range(n): b_index.append((i,b[i])) b_index.sort(key=lambda x:-x[1]) for i in range(n): a_resort[b_index[i][0]] = a[i] sum = 0 for i in range(n): sum += (a_resort[i] * b[i]) print(sum) 이번 문제는 전형적인 Greedy 알고리즘 문제로 난이도는 크게 어렵지 않았다. 이 문제의 핵심은 배열 A의 원소와 B의 원소간의 곱이 최..

# 회의실 배정 n = int(input()) list = [] count = 0 last_time = 0 for i in range(n): start, end = map(int,input().split()) list.append((start,end)) # 시작시간 기준으로 오름차순 정렬 list.sort(key=lambda x:x[0]) # 종료시간 기준으로 오름차순 정렬 list.sort(key=lambda x:x[1]) # 회의 시간이 겹치지 않도록 회의 선정 for i in list: if i[0] >= last_time: count += 1 last_time = i[1] print(count) 이번 문제는 본인이 문제를 잘못 읽게 되어 많이 헤맸던 문제였다. 여태까지 그리디 문제를 풀 때 주어진..