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✍ 오늘 공부에 대해 2주차 스타트 비동기 관련하여 언더바 스프린트를 진행하였다. 근데 한문제 한문제가 나의 심장을 파고들면서 콜백함수라는 벽을 계소 느꼈다. 특정 함수에 대한 개념들과 체인이 꼬이면서 머리를 지끈 거리게 하였다. 다행인건 페어분이 기다릴줄 아는사람이라는것 ! 🧡 오늘 감정에 대해 😍 좋았던 것(Liked) : 그래도 1문제빼고는 스프린트 다 해결해냄 💦 부족했던 것(Lacked) : 머리속에 정리가 안된채로 코드를 작성하는것? 🕯 바라는 것(Longed for) : 건강하자 📄오늘의 띵언 정리를 위해 1분을 쓸때마다, 한 시간을 절약하게 된다

비동기 쉽게 이해하기 ex) 커피집에서 주문을 하고있는 상황 동기 : 손님한명이 커피를 주문하고 커피를 받을때까지 다른 사람이 주문을 못함(blocking), 시작 시점과 완료 시점이 같은것을 동기적이다 라고 함 비동기 : 커피가 완성되는 즉시 커피를 제공하고, 또한 blocking 되지 않고 언제든지 주문을 받을 수 있음! 비동기적으로 작동되어야 할 예제 : 백그라운드 실행, 로딩 창등. 큰 용량의 파일을 로딩하는 작업 등 Before You Learn 위 예시를 읽고, 아래 개념을 대략적으로 이해할 수 있다. blocking / non-blocking synchronous / asynchronous callback 함수 전달 방법을 알고 있다. method chaining(Array의 map, fil..

✍ 오늘 공부에 대해 섹션 2 첫 주가 지났다... 첫날은 헬 이었지만 한 주를 돌이켜보니 결론적으로는 이런날이 언젠간 올 줄 알았고 그래서 더 동기부여가 되었다. 내가 모르는게 많고 그것을 감춰두기 보다는 샅샅히 꺼내어 나를 바라 보고 내가 앞으로 어디로 가야할지 뭘 해야할지 조금은 알 수 있는 한 주였다. 또한 월요일에 모르고 넘어갔던 것들이 금요일날이 되서야 이해가되는 느낌도 많이 느꼈다. 그러니 당장 이해안된다고 너무 파지 말고 그냥 킵해뒀다가 차후에 다시보면 이해가 될 수 있으니.. 그리고 오늘 뭔가 이력서를 써냈어야 하는데 내가 가진 이력이 없으니 정말 절망 적이었다. 이력이 없는 나에게 다른 사람들을 이길 수 있는 방법이 무엇일까... 참 고민을 먼저 해보아야겠다! 🧡 오늘 감정에 대해 😍 ..

그래프의 탐색은 하나의 정점에서 시작하여 그래프의 모든 정점들를 한 번씩 방문(탐색)하는 것이 목적! 정점 탐색 방법중 DFS와 BFS를 알아보자! Depth-First Search : 깊이 우선 탐색 - 최대한 깊이 내려간 뒤, 더이상 깊이 갈 곳이 없을 경우 옆으로 이동 - 예를 들어 미로찾기 를 할때 계속 한 방향으로 쭉 가다가 막히면 다시 가까운 갈림길로 돌아와서 다른 방향으로 탐색하는 것 DFS 특징 1. 모든 노드를 방문하고자 할때 선택 2. 너비 우선 탐색보다 간단함 3. 검색 속도 자체는 너비 우선 탐색에 비해 느림 4. 스택 또는 재귀함수로 구현 5. 경로의 특징을 저장(스택)해둬야 하는 문제에 많이 쓰임 Breadth-First Search : 너비 우선 탐색 - 최대한 넓게 이동한 다..

특정 목적을 위해 트리의 모든 노드를 한 번씩 방문하는 것을 트리 순회라고 함. - 전위 순회(preorder traverse) : 뿌리를 먼저 방문. 뿌리->왼쪽 자식->오른쪽 자식 순 0->1->3->7->8->4->9->10->2->5->11->6 - 중위 순회(inorder traverse) : 왼쪽 하위 트리를 방문 후 뿌리를 방문, 왼쪽자식-> 뿌리-> 오른쪽 자식 7->3->8->1->9->4->10->0->11->5->2->6 - 후위 순회(postorder traverse) : 하위 트리 모두 방문 후 뿌리를 방문, 왼쪽자식->오른쪽 자식-> 뿌리 7->8->3->9->10->4->1->11->5->6->2->0 - 층별 순회(level order traverse) : 위 쪽 node들 ..

✍ 오늘 공부에 대해 자료구조에 대해 배움. 그래프랑 트리구조같은 것들 그리고 내일 배울 헤밀턴 회로 같은 느낌의 그래프... 최적화 경로로 가는 법들은 수학에서 다뤄봤던 것들이라 개념은 어렵지 않을 것 같은데 코딩이라 모르겠음.. 오늘 섹션 1에서 한 번 했던 페어를 만나 반가웠다. 정말로 그 분이랑 웬지 프로젝트하면 잘될것같은느낌?.. 근데 내가 개선할 부분이 먼더 제안같은걸 잘 하지 못하겠다... 연습해야겠는데.. 또한 디너클럽이란것을 처음 가봤는데 개발자 선배들의 좋은 이야기를 많이 들을 수 있어서 좋았다. 주위에 개발자 분들이 나에겐 없는데 그래도 참여하면서 정말 좋은 꿅팁 정보를 많이 들을 수 있었다. 이번기회에서는 제가 그분들에게 많이 도움 드리지는 못했지만... 아는게 별로 없으니 꼭! 그..

- 트리 구조는 편리한 구조를 전시하는 것 외에 효율적인 탐색을 위해 사용하기도 함. 많은 트리의 모습 중, 가장 간단하고 많이 사용하는 이진 트리와 이진 탐색 트리를 공부할 거임. 이진 트리 종류영어 표기설명 정 이진 트리 Full binary tree 각 노드가 0 개 혹은 2 개의 자식 노드를 갖습니다. 포화 이진 트리 Perfect binary tree 정 이진 트리이면서 완전 이진 트리인 경우입니다. 모든 리프 노드의 레벨이 동일하고, 모든 레벨이 가득 채워져 있는 트리입니다. 완전 이진 트리 Complete binary tree 마지막 레벨을 제외한 모든 노드가 가득 차 있어야 하고, 마지막 레벨의 노드는 전부 차 있지 않아도 되지만 왼쪽이 채워져야 합니다. 이진 탐색 트리(Binary Sea..

- 그래프의 여러 구조 중 데이터가 바로 아래에 있는 하나 이상의 데이터에 단방향으로 연결된 계층적 자료구조의 한 구조 - 데이터를 순차적으로 나열시킨 선형 구조가 아니라, 하나의 데이터 아래에 여러 개의 데이터가 존재할 수 있는 비선형 구조 - 트리 구조는 계층적으로 표현이 되고, 아래로만 뻗어나가기 때문에 사이클이 없음. 용어정리 노드(Node) : 트리 구조를 이루는 모든 개별 데이터 루트(Root) : 트리 구조의 시작점이 되는 노드 부모 노드(Parent node) : 두 노드가 상하관계로 연결되어 있을 때 상대적으로 루트에서 가까운 노드 자식 노드(Child node) : 두 노드가 상하관계로 연결되어 있을 때 상대적으로 루트에서 먼 노드 리프(Leaf) : 트리 구조의 끝 지점이고, 자식 노..

자료구조의 그래프는 마치 거미줄처럼 여러 개의 점들이 선으로 이어져 있는 복잡한 네트워크망과 같은 모습을 가지고 있음. 하나의 점을 그래프에서는 정점(vertex)이라고 표현하고, 하나의 선은 간선(edge) 이라고 함. 그래프의 실사용 예제 서울에 사는 A는 부산에 사는 B와 오랜 친구 사이입니다. 이번 주말에 부산에서 열리는 B의 결혼식에 참석하기 위해 A는 차를 몰고 부산으로 가려고 합니다. 대전에 살고 있는 친구 C도 B의 결혼식에 참석한다고 하여, A는 서울에서 출발하여 대전에서 C를 태워 부산으로 이동하려고 합니다. 여기서 정점: 서울, 대전, 부산 간선: 서울—대전, 대전—부산, 부산—서울 근데 서울 - 대전거리, 대전 - 부산거리 등은 나와있지 않음. 이렇게 추가적인 정보를 파악할 수 없는..

큐 - 데이터를 마지막에 밀어 넣어 처음 데이터, 즉 가장 먼저 밀어 넣은 데이터를 먼저 꺼내는 선입 선출(FIFO - First In First Out) 방식의 자료구조. 스택은 언제나 마지막에 밀어 넣은 최신 데이터를 취득하지만 큐는 언제나 데이터를 밀어 넣은 순서대로 취득한다. Queue의 실사용 예제 - 프린터에서 여러문서를 순서대로 인쇄하려고 한다. 1. 출력 버튼을 누르면 해당 문서는 인쇄 작업 Queue에 들어감. 2. 프린터는 인쇄 작업 Queue에 들어온 문서를 순서대로 인쇄함! 문제는 컴퓨터는 처리속도가 프린터에 비해 너무 빠름... 그래서 각 장치 사이에 존재하는 속도의 차이나 시간 차이를 극복하기 위해 임시 기억 장치의 바료구조로 Queue를 사용하는데 이것을 통틀어 버퍼라고 함. ..