한발두발개발자

SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스를 관리하고 조작하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 이 글에서는 SQL의 기본 명령어와 고급 기능에 대해 자세히 설명하겠습니다.1. 기본 SQL 명령어SELECT: 데이터를 조회하는 가장 기본적인 명령어입니다.예시: SELECT * FROM 테이블명;INSERT: 테이블에 새로운 데이터를 삽입합니다.예시:INSERT INTO 테이블명 (칼럼명1, 칼럼명2) VALUES (값1, 값2);INSERT INTO 테이블명 VALUES (값1, 값2, 값3);UPDATE: 테이블의 데이터를 수정합니다.예시:UPDATE 테이블명 SET 칼럼명 = 변경할 값;UPDATE 테이블명 SET 칼럼명 = 변경할 값 WHERE 조건;DELETE: 테이블에서 ..

안녕하세요 준준입니다.오늘은 캐시에 대해서 알아보고 코드를 이용해서 실제 캐시가 어떻게 작동하는지 알아가는 시간을 가지도록 하겠습니다.캐시란 무엇일까?캐쉬는 저장된 데이터를 더욱 빠르게 접근하기 위해 cpu 안에 존재하는 메모리입니다.CPU가 메인 메모리를 읽거나 쓰고자 할 때, 먼저 그 주소에 해당하는 데이터가 캐시에 존재하는지 살피고 데이터가 존재한다면 직접 캐시를 읽고 존재하지 않는다면 메인 메모리에 접근합니다. 이 경우 CPU는 메인 메모리에 직접 접근해서 전송된 데이터를 캐시에 복사해 넣음으로써 다음에 CPU가 더 빠르게 데이터를 찾을 수 있게 도와줍니다. 캐시는 임시 저장소라고 생각하시면 됩니다.  캐시가 필요한 이유cpu는 매우 빠른 속도로 연산이 되는데 연산 속도보다 데이터를 가지고 오는 ..

그리디 알고리즘: 간단하고 효율적인 문제 해결 방식그리디 알고리즘은 각 단계에서 가장 좋아 보이는 선택을 하여 문제의 해결을 추구하는 방식입니다. 이 글에서는 그리디 알고리즘의 기본 개념, 특징 및 적용 예제를 살펴보겠습니다.그리디 알고리즘의 기본 원리그리디 알고리즘은 "매 순간 최적의 해"를 선택함으로써 전체 문제의 해답에 접근합니다. 이 접근법은 항상 최적의 결과를 보장하지는 않지만, 많은 경우에 충분히 좋은 해결책을 제공합니다.그리디 알고리즘의 특징속도: 다른 최적화 알고리즘에 비해 실행 속도가 빠르다는 장점이 있습니다.응용: 크루스칼 알고리즘(최소 신장 트리), 다익스트라 알고리즘(최단 경로 탐색) 등 많은 유명한 알고리즘들이 그리디 방식을 활용합니다.직관적 접근: 많은 그리디 알고리즘 문제들은 ..

너비 우선 탐색(BFS)과 깊이 우선 탐색(DFS): 그래프 탐색 알고리즘 이해하기그래프 탐색은 복잡한 네트워크에서 특정 노드를 찾거나 경로를 분석할 때 사용하는 핵심 알고리즘입니다. 너비 우선 탐색(BFS)과 깊이 우선 탐색(DFS)는 이러한 탐색을 수행하는 두 가지 기본적인 방법입니다. 이 글에서는 각 알고리즘의 원리와 특징을 상세히 살펴보겠습니다.너비 우선 탐색 (Breadth-First Search, BFS)BFS는 그래프의 모든 노드를 체계적으로 탐색하는 방법 중 하나입니다. 이 방법은 '가장 가까운 노드'부터 차례대로 탐색하며, 다음과 같은 특징을 가집니다:큐(Queue) 사용: BFS는 탐색을 위해 FIFO(First-In-First-Out) 원칙을 따르는 큐 자료구조를 사용합니다.최단 경로..

다양한 정렬 알고리즘과 그 성능 비교정렬 알고리즘은 데이터를 특정 순서로 배열하는 프로세스입니다. 이 글에서는 다양한 정렬 알고리즘의 특징, 성능, 그리고 효율적인 사용 시나리오를 비교하여 살펴보겠습니다.정렬 알고리즘의 기본정렬은 컴퓨터 과학에서 가장 기본적인 문제 중 하나로, 정렬 기준은 사용자가 설정할 수 있습니다. 정렬 알고리즘은 크게 비교식 정렬과 분산식 정렬로 나눌 수 있습니다. 대부분의 프로그래밍 언어는 기본적인 정렬 함수를 내장하고 있습니다.비교식 정렬 알고리즘비교식 정렬은 요소들을 직접 비교하여 정렬 순서를 결정합니다.버블 정렬: 인접한 요소끼리 비교하고 교환하는 방식으로, 간단하지만 비효율적인 O(n^2)의 시간 복잡도를 가집니다.선택 정렬: 가장 작은 (또는 가장 큰) 요소를 선택하여 ..

이진 탐색: 빠르고 효율적인 데이터 검색 방법이진 탐색은 정렬된 데이터에 대해 높은 효율성을 제공하는 검색 알고리즘입니다. 이 글에서는 이진 탐색의 기본 원리, 특징, 그리고 이진 탐색 트리를 포함한 다양한 구현 방법을 자세히 알아보겠습니다.이진 탐색과 선형 탐색의 비교선형 탐색: 요소들을 순서대로 하나씩 확인하는 방식으로, O(n)의 시간 복잡도를 가집니다.이진 탐색: 정렬된 데이터를 반으로 나누어 탐색하는 방식으로, O(log n)의 시간 복잡도를 가집니다.이진 탐색의 필수 조건이진 탐색을 사용하기 위해서는 데이터가 반드시 정렬되어 있어야 합니다. 이 조건을 만족시킬 때, 이진 탐색은 매우 빠른 검색 속도를 제공할 수 있습니다.이진 탐색의 구현 방법배열을 이용한 이진 탐색: 가장 기본적인 형태로, 중..

트라이(Trie), 또는 접두사 트리는 문자열 데이터를 저장하고 효율적으로 탐색할 수 있도록 설계된 특별한 형태의 트리 기반 자료구조입니다. 이 글에서는 트라이의 구조, 특징 및 자바스크립트를 사용한 구현 방법을 알아보겠습니다. 트라이의 기본 구조트라이는 각 노드가 자식 노드를 가리키는 링크를 배열 형태로 가지고 있으며, 각 링크는 특정 문자를 키로 사용합니다. 이 구조는 다음과 같은 특징을 가집니다:루트 노드: 루트 노드는 비어 있으며, 검색을 시작하는 지점입니다.간선: 각 간선은 문자를 표현하며, 노드와 노드를 연결합니다.노드: 각 노드는 이전 노드의 값에 간선의 문자를 더한 값을 가집니다.트라이의 주요 특징탐색 효율성: 트라이를 사용하면 문자열 길이 L에 대해 O(L)의 시간 복잡도로 탐색 및 삽입..

우선순위 큐와 힙은 데이터를 관리하고 탐색하기 위한 중요한 도구입니다.이 글에서는 우선순위 큐와 힙의 개념, 특징, 그리고 자바스크립트를 사용한 구현 방법을 알아보겠습니다.우선순위 큐우선순위 큐는 데이터가 입력된 순서가 아니라 우선순위에 따라 처리되는 자료구조입니다. 이는 FIFO(First-In-First-Out) 원칙을 따르는 일반적인 큐와 다릅니다.힙힙은 이진 트리 형태를 가지며 우선순위 큐를 구현하기 위한 자료구조입니다. 힙은 보통 최대 힙과 최소 힙으로 구분되며, 최대 힙은 루트가 가장 큰 값을 가지고 최소 힙은 루트가 가장 작은 값을 가집니다.힙의 특징우선순위가 높은 요소가 먼저 처리됩니다.완전 이진 트리의 형태를 가지며, 요소 추가 및 삭제 시 트리가 재조정됩니다.힙 요소 추가 알고리즘새로운..

이진 트리는 효율적인 데이터 관리와 알고리즘 구현을 위한 필수 자료구조 중 하나입니다.이 글에서는 이진 트리의 기본 구조, 특징, 그리고 자바스크립트를 사용한 구현 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.이진 트리의 기본 구조이진 트리는 각 정점(node)이 최대 두 개의 자식을 가질 수 있는 트리 구조입니다. 이러한 구조는 다양한 형태의 이진 트리가 있으며, 그 중 가장 일반적인 형태는 다음과 같습니다:포화 이진 트리(Full Binary Tree): 모든 레벨의 노드가 완전히 채워진 트리.완전 이진 트리(Complete Binary Tree): 마지막 레벨을 제외한 모든 레벨이 완전히 채워져 있고, 마지막 레벨은 왼쪽부터 차례대로 채워진 트리.편향 이진 트리(Skewed Binary Tree): 모든 노드..

그래프는 정점(Vertex)과 이 정점들을 연결하는 간선(Edge)으로 구성된 비선형 자료구조입니다. 이는 다양한 실세계 문제를 모델링하기에 적합한 구조로, 컴퓨터 네트워크, 소셜 네트워크, 도시 간 교통 시스템 등을 표현할 수 있습니다. 그래프의 기본 구조정점 집합과 간선 집합: 각 정점은 하나 이상의 간선과 연결될 수 있으며, 이 간선들은 정점 사이의 관계를 나타냅니다.방향성: 그래프는 방향이 있는 간선을 포함하는 방향 그래프와 방향이 없는 간선을 포함하는 무방향 그래프로 나뉩니다.가중치: 간선은 가중치를 가질 수 있어, 두 정점 사이의 거리, 비용 또는 이동 시간 등을 표현할 수 있습니다.사이클: 일부 그래프는 시작점으로 돌아오는 경로인 사이클을 포함할 수 있습니다.그래프의 유형무방향 그래프: 각 ..