Computer Science65

🥪Array 1. Fundamentals★ Stores items(C/C++) or their references(Python) at contiguous locations / a linear data structure that stores similar elements in contiguous memory locations. ★(1) Random Access: i-th item can be accessed in O(1) Time as we have the base address and every item or reference is of same size(2) Cache Friendliness: since items/references are stored at contiguous locations, we get th.. Computer Science/Data Structures 2025. 1. 17.
💐Operating Systems Fundamentals 2 - Process 1/2 Process & Thread 🚀 Process: 컴퓨터에서 실행중인 하나의 프로그램. 프로그램은 특정 작업을 수행하기 위한 명령어의 집합. 각 프로세스마다 RAM의 독립된 메모리 영역(코드, 데이터, 힙, 스택)을 할당 받는다. 따라서 다른 프로세스의 메모리 영역에 존재할 수 없다(위 프로세스 A 연두색 메모리와 프로세스 B 노란색 메모리가 별도로 존재한다) 🚀 그리고 각 프로세스마다 PCB(프로세스 제어 블록)이 만들어진다. PCB는 RAM 내에서 커널 메모리 영역에 별도 관리되며, kernel mode에서만 접근 가능하다(앞의 포스팅에서 kernel mode와 user mode에 대해서 배웠다. user mode일 때는 프로세스 메모리까지 접근 가능하지만, 실제 중요한 PCB는 접근이 불가능하다.. Computer Science/Basics 2024. 11. 1.
💐 Operating Systems Fundamentals 1 intro🚀 운영체제(OS)란, 하드웨어 위에 설치되어 하드웨어(HW) 계층과 다른 소프트웨어(SW) 계층을 연결하는 SW 계층. 🚀① 컴퓨터 시스템의 자원 관리② 사용자가 컴퓨터를 사용할 수 있는 환경 제공: CPU, 메모리 같은 컴퓨터 자원은 제한적이므로 자원 관리는 매우 중요! 이를 OS가 담당③ 사용자 컴퓨터 간 인터페이스 제공 → 사용자가 컴퓨터를 편리하게 사용할 수 있는 환경 제공ex) 대표적인 OS: Windows, macOS, Linux, Unix 🚀 4가지 목적① 처리능력(throughput) 향상: 자원 관리를 통해 일정 시간 내에 시스템 처리량 향상② 반환시간(turnaround time) 단축: 사용자가 시스템에 요청한 작업 완료 시간 단축③ 사용 가능도(availability.. Computer Science/Basics 2024. 10. 30.
🎢 Topology Sort intro🎢 위상 정렬 = 사이클이 없는 방향 그래프(DAG; Directed Acyclic Graph)의 모든 노드를 방향성에 거스르지 않도록 순서대로 나열하는 것→ 위상 정렬은 DAG에 대해서만 수행할 수 있다→ 여러 가지 답이 존재할 수 있다. 한 단계에서 큐에 새롭게 들어가는 원소가 2개 이상인 경우(문제에서 오름차순, 내림차순 명시 없다면) 여러 가지 위상정렬 노드 결과가 존재 가능→ 모든 원소를 방문하기 전에 queue가 빈다면 사이클이 존재한다고 판단 가능(사이클에 포함된 원소 중에서 어떠한 원소도 queue에 들어가지 못한다) (또는 queue에서 노드를 뽑을 때마다 뽑은 노드의 개수가 카운트 되어서, 최종 카운트 된 노드의 개수와 그래프 전체 노드의 개수가 같은 지 다른 지 비교로도 알.. Computer Science/Algorithms 2024. 10. 11.
➡️ Linked List intro➡️ Linked List(연결 리스트)는 배열이라는 자료구조와 비교하며 이해하면 쉽다. 연결 리스트는 배열과 달리 연속된 메모리 공간에 데이터를 저장하지 않고, 각 데이터가 다음 데이터의 위치를 가리키는 방식으로 저장한다. (선형 자료 구조). 이 때의 각 데이터 단위를 node라고 하고, node는 데이터를 저장하고, 다음 노드를 가리키는 참조(주소)를 포함한다. ➡️ 연결 리스트는 아래와 같은 3가지 특징이 존재한다.① 동적 크기: 배열과 달리 연결 리스트는 크기가 고정 x. 따라서 노드를 언제나 추가 / 삭제를 쉽게 할 수 있어 크기가 가변적.② 삽입 / 삭제 쉬움: 배열의 경우 삽입 / 삭제 연산을 진행할 때 해당 위치 이후의 모든 요소를 이동시켜야 하는 번거로움이 있으나, 연결 리스트.. Computer Science/Data Structures 2024. 9. 26.
🌉 Monotonic Stack intro🌉 stack의 (파이썬 코드 기준 append()와 pop()) 연산이 O(1)임을 감안해 한 곳에서 넣고 빼고를 반복하는 과정에서 stack의 원소가 오름차순 또는 내림차순을 유지하게끔 하는 stack을 만드는 유형을 'monotonic stack' 유형이라고 한다. 🌉 아래 예시와 같이 내림차순으로 이루어진 stack을 유지하면서, 새로운 원소 6이 들어올 때 pop() 연산 4번 진행 후 빠르게 append() 진행🌉 오름차순 또는 내림차순 순서 stack으로 업데이트 되는 과정에서 현재 원소보다 오른쪽 또는 왼쪽 원소 중 가장 가까이 있는 원소 최대/최솟값 구하기 또는 현재 원소보다 오른쪽 또는 왼쪽 원소 중 가장 가까이 있는 원소의 위치 구하기가 대표 유형으로 많이 나온다. 🌉.. Computer Science/Data Structures 2024. 9. 23.
🫂 Prefix Sum 1D Prefix Sum✊🏻 구간 합 문제는 연속적으로 나열된 N개의 수가 있을 때, 특정 구간의 모든 수를 합한 값을 계산하는 문제 유형을 뜻한다. ✊🏻 예를 들면, 5개의 데이터로 구성된 수열 {10, 20, 30, 40, 50}이 있다고 가정했을 때, 2번째 수부터 4번째 수까지의 합은 20 + 30 + 40인 90이 된다. ✊🏻 N개의 정수로 구성된 수열이 있고, M개의 query 정보가 주어진다. 각 query는 left와 right로 구성. 각 query에 대하여 [left, right] 구간에 포함된 데이터들의 합을 출력해야 한다. (수행 시간 제한은 O(N+M)) → 위 예와 접목하자면, 5개의 데이터 (N=5)로 구성된 수열에서 매번 새로운 query 구간마다 해당 합을 구한다면 시.. Computer Science/Algorithms 2024. 9. 6.
🎊Binary Heap 🎊 intro🎊 Priority Queue와 연결지어 설명할 수 있는 Binary Heap data structure에 대해 자세히 알아보자. 앞서 학습한 Priority Queue는 일종의 Abstract Data Structure(ADT)로, binary heap을 추상화한 개념이라 볼 수 있다. 즉, 실제 priority queue는 binary heap이라 생각하면 된다. priority queue의 우선순위가 최대 먼저, 또는 최소 먼저라면 binary heap으로 tree structure를 만들어 tree structure에서 우선순위에 맞게 꺼내준다. 최대 먼저라면 max-heap, 최소 먼저라면 min-heap이라 부른다. (여기서 priority queue는 무조건 binary he.. Computer Science/Data Structures 2024. 7. 17.
🍣 Fibonacci Sequence 🍣 유명하고 유명한 피보나치 수열(Fibonacci Sequence)은 아래와 같이 표현할 수 있다. 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765 ...① Recursive Definition🍣 즉, Fn을 n번째 피보나치 수라고 한다면 재귀 방식으로 Fn을 아래와 같이 표현할 수 있다. F(n) = F(n-1) + F(n-2)with initial conditions F(0) = 0 and F(1) = 1 : 즉, Fn을 구할 때 Fn-1과 Fn-2를 사용해 재귀적 호출로 Fn을 정의할 수 있다. Fn을 재귀적으로 구하는 알고리즘의 시간복잡도는 O(2^n). Fn 호출에 동일 재귀함수 .. Computer Science/Algorithms 2024. 6. 26.
📲 Divide&Conquer * intro🍻 분할(Divide)하고 정복(Conquer)하는 알고리즘은 분할 → 정복 → 결합 크게 세 단계로 진행 🍻① 분할(Divide): 주어진 문제를 더 작은 여러 개의 sub-problem으로 분할한다.② 정복(Conquer): 재귀적으로 sub-problem들을 각각 해결한다. 문제들을 각각 독립적으로 해결. ③ 결합(Combine): 각각의 sub-problem 해결 결과를 묶어 전체 문제의 최종 솔루션을 도출! 🍻 큰 problem을 여러 개의 sub-problem으로 나누는 과정에서 recursion 재귀가 사용된다. 분할을 재귀로 구현하면서 나누고 더 이상 나눌 수 없는 sub-problem 각각 conquer(정복)한 다음 각 sub-problem별 conquer된 결과를 c.. Computer Science/Algorithms 2024. 6. 8.
🚀 Power by Divide and Conquer intro🅰️ 분할정복(divide & conquer)은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 여러 쉬운 문제들로 쪼개서 해결하는 접근법. 정수의 거듭제곱을 구하는 과정에서 분할정복 기법을 활용해 더 효율적인 시간 내에 진행할 수 있다. '실수 a와 음이 아닌 정수 x에 대해 a^x를 구하는 문제'① x = 1이면 답은 a로 직접 해결→ 시간복잡도 O(1) ②  x > 1이면 sub-problems로 쪼개기.🅰️ x가 짝수라면 a^(x/2) x a^(x/2)🅰️ x가 홀수라면 a^((x-1)/2) x a^ ((x-1)/2) x a→ 시간복잡도 T(x) = T(x/2) + O(1). 즉 T(x) = O(logx)example 7^10🅰️ 예를 들어 7^10을 구하는 문제가 있다고 하자. 두 가지 접근법으로.. Computer Science/Algorithms 2024. 6. 6.
🛣️ Shortest Path in an Unweighted Graph intro🛣️ 그래프에서 최단거리를 구하는 알고리즘은 여러가지가 있다. 다익스트라, 플로이드-워셜, 벨만-포드와 같은 유명한 최단거리 TOP 3 알고리즘이 존재하는데, 간선의 가중치가 전혀 없는, 주어진 일반적인 그래프에서의 최단 거리를 구하는 방법은 BFS가 best. 이번 포스팅을 통해 주어진 그래프에서 BFS를 사용해 최단거리 구하기와 최단거리 내용 출력까지 알아본다.DFS는 안되고 BFS는 가능한 이유?🛣️ 그래프 순회의 대표적인 2가지 방법으로는 DFS, BFS가 있다. 그러나 shortest path in an unweighted graph를 찾기 위해서는 DFS보다는 BFS 방식을 적극 권장. 접근 방식에 차이가 있기 때문이다. : BFS의 경우 level-wise exploration .. Computer Science/Algorithms 2024. 5. 23.