편집 시간: 2022년 2월 24일 오후 2:35 코드 Algorithm/1629.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 제곱을 이용해서 분할 정복을 했다.

편집 시간: 2022년 2월 16일 오후 3:46 코드 Algorithm/1620.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 해쉬 맵을 이용하면 어려움 없이 해결할 수 있다. 숫자에 해당하는 이름과 이름에 해당하는 숫자를 해쉬 맵으로 따로 저장한뒤 출력하면 된다.

코드 작성은 설계이다. 설계는 투자 비용보다 값어치가 빨리 늘어나는 불투명한 영역이다. 진정한 장인정신으로 소프트웨어를 만들면, 무언가 예상치 못했던 작업을 할 때, 응용프로그램은 지능적으로 반응한다. 핵심기능이 아니라 자주 쓰지 않는 부가기능을 정확하게 처리하기 위해서는 훨씬 더 많은 노력이 들어간다. 일반 소비자를 위한 상용 소프트웨어를 개뱔하는 방법만이 장인정신에 투자할 수 있는 유일한 길이다.

액추에이터: 스프링 부트 애플리케이션의 모니터링이나 메트릭과 같은 기능을 HTTP와 JMX 엔드포인트를 통해 제공한다. 액추에이터 개요 액추에이터가 노출하는 엔드포인트를 사용하면 실행 중인 스프링 부트 애플리케이션의 내부 상태에 관한 것을 알 수 있다. 액추에이터의 기본 경로 구성하기 기본적으로 액추에이터의 모든 엔드포인트 경로에는 /actuator가 앞에 붙는다. 기본 경로를 수정하고 싶으면, management.endpoint.web.base-path 속성을 설정하여 변경할 수 있다. 액추에이터 엔드포인트의 활성화와 비활성화 엔드포인트의 노출 여부를 제어할 때는 management.emdpoints.web.exposure.include와 management.endpoints.web.exposure.exclude 속성을 사용하면 노출을 원하는 엔드포인트를 지정할 수 있다....

편집 시간: 2022년 2월 24일 오후 2:52 코드 Algorithm/15654.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 정렬된 수열에 대해서 dfs로 문제를 풀면된다. 현재 어떤 숫자를 썼는지 확인하기 위해 visited 배열을 만들었다.

편집 시간: 2022년 2월 16일 오후 7:35 코드 Algorithm/15650.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 재귀 함수를 이용해서 모든 경우의 수를 탐색하면 된다.

정지한 물체는 계속해서 정지하려고 한다. 하지만 최고 속력으로 굴러가기 시작하면, 속력을 유지하는 데 별다른 힘이 들지 않는다. 페어 프로그래밍은 동료와 페어 프로그래밍 세션 일정을 잡고 나서, 어서 일을 시작하자고 서로 북도아줬기 때문에 생산성을 높일 수 있다. 장기적인 암목을 키워야 하며, 매일 조금씩 앞으로 나아가야 한다.

편집 시간: 2022년 4월 1일 오후 4:30 코드 Algorithm/1463.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 1에서 시작해서 x에 도착하기까지 연산의 수로 문제를 바꾸어 해결했다. BFS로 순회하면서 이미 방문한 숫자는 무시했을 때, 최초로 x에 도착했을 때의 연산의 수가 답이 된다.

편집 시간: 2022년 4월 21일 오후 7:59 코드 Algorithm/14501.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 인풋 범위를 보니 브루트포스로 구현해도 되지만, dp를 이용해서 풀었다. f(x): x일까지의 최대 이익 f(x) = max(consults[index][2] + f(consults[x][1] - 1), f(x-1)) consults[index][1] == x인 경우만 다른 풀이 다른 사람의 풀이를 보니 상담 완료날짜 기준이 아니라 시작날짜를 기준으로 dp로 풀면 정렬을 할 필요가 없었다. O(nlogn)을 O(n)문제로 해결할 수 있다.

편집 시간: 2022년 4월 21일 오후 4:31 코드 Algorithm/14500.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 모든 경우를 다 해보고 가장 큰 값을 찾는다.

편집 시간: 2022년 4월 21일 오후 4:28 코드 Algorithm/14499.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 구현 문제다. 주사위를 배열로 저장해두고 회전할 때의 배열이 어떻게 변하는지 직접 그려보면서 풀었다.

오답 여부: o 편집 시간: 2022년 4월 5일 오후 7:35 코드 Algorithm/14003.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 12015 이 때와 완전히 똑같이 잘못된 방법으로 접근했다… 풀이 방법도 언급한 문제와 같은데, 추가적으로 가장긴 수열을 출력을 해야된다. 수열을 출력하기 위해서 입력값의 각 숫자가 sequence 에 몇번째 index에 저장이 되는지 기억해두면 출력할 수 있다. 아래 링크를 참고하면 이해하기 쉽다. https://yabmoons.tistory.com/561

위대한 사상가는 문제에 대해 생각할 때, 패턴을 보기 시작한다. 하지만 추상화를 추구하기 위해 너무 높이 올라가면, 모순이 생기고 전체만을 아우르는 의미없는 내용만 담게 된다.

스프링 클라우드의 구성 서버는 애플리케이션의 모든 마이크로서비스에 대해 중앙 집중식의 구성(config)를 제공한다. 구성 서버를 사용하면 애플리케이션의 모든 구성을 한 곳에서 관리할 수 있다. 구성 공유하기 application.yml 또는 application.properties 파일 속성만 변경하기 위해 애플리케이션을 재배포해야된다. 데이터베이스 비밀번호와 같은 일부속성들은 개발자 조차 접근할 수 없도록 해야한다. 자바 시스템 속성이나 운영체제의 환경 변수에 구성 속성을 설정하는 경우 속성의 변경으로 인해 애플리케이션이 재시작되어야 한다. 데이터베이스 비밀번호와 같은 일부속성들은 개발자 조차 접근할 수 없도록 해야한다....

편집 시간: 2022년 2월 24일 오후 3:03 코드 Algorithm/13549.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 bfs로 풀면되지만, 순간이동하는 경우에는 시간이 흐르지 않기 때문에 큐 대신 우선순위 큐를 사용하면 된다.

편집 시간: 2022년 3월 1일 오후 7:24 코드 Algorithm/13460.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 기본적으로 BFS를 사용해서 모든 경우를 탐색하면 된다. 하지만, R과 B의 이동 처리에 대한 문제가 있었다. R과 B가 나란히 붙어있으면, R과 B가 함께 굴러가야되는데 막혀있는 걸로 판별하여 한 구슬만 이동하게 되는 경우가 발생할 수 있기때문이다. 이를 해결하기 위해 한 틱에 한 칸씩 이동시키면서 앞에 가록막는 구슬이 있다면 일단 정지시키도록 했다. 이를 계속 반복하여 R과 B가 더 이상 움직이 못할 때까지 이동시키면 된다....

편집 시간: 2022년 4월 21일 오후 4:26 코드 Algorithm/13458.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 간단해서 따로 설명할 것이 없다. 시험장 하나씩 계산해서 합하면된다.

제품이 수행할 모든 작업을 프로토타입이 할 수 없다면 쓸모없어진다. 종이 프로토타입은 소프트웨어 도구로 할 수 있는 어떤 작업보다도 엄청나게 저렴하다.

마이크로서비스 이해하기 단일 애플리케이션의 문제점 코드 전체를 파악하기 어렵다. 테스트가 복잡해진다. 라이브러리 간의 충돌이 생기기 쉽다. 확장 시 비효율적이다. 확장 목적으로 더 많은 서버에 애플리케이션을 배포해야 할 때는 애플리케이션의 일부가아닌 전체를 배포해야 한다. 적용할 기술을 결정할 때도 애플리케이션 전체를 고려해야 한다. 프로덕션으로 이양하기 위해 많은 노력이 필요하다. 단일 애플리케이션은 크기와 복잡도 때문에 더 엄격한 개발 프로세스와 테스트가 필요하다. 마이크로서비스 아키텍처 코드를 이해하기 쉽다. 테스트가 쉽다. 라이브러리 비호환성 문제가 생기지 않는다. 독자적으로 규모를 조정할 수 있다....

오답 여부: o 편집 시간: 2022년 2월 24일 오후 2:29 코드 Algorithm/12865.py at main · Junroot/Algorithm Algorithm/12865-2.py at main · Junroot/Algorithm 풀이 나쁜 풀이(12865.py) dp로 풀 수 있다. f(i, w): 0번째부터 i번째까지 물건들 중에서 w까지 담을 수 있는 가방이 있을 때, 담을 수 있는 최대 가치 f(i, w) = max( f(i - 1, w - weight[i]) + value[i], f(i - 1, w) ) 하지만 재귀를 이용한 탑다운으로 풀다보니 엄청나게 느린 결과가 나왔다....