Docker 이미지 컨테이너로 Run하기컨테이너란? : 독립된 개발 환경 Docker에서 이미지 Run하는 방법 git bash를 실행하고 아래 명령어를 작성한다. git clone https://github.com/docker/welcome-to-dockerbono039.tistory.com Docker에 Apache 서버 띄우기아파치 서버 띄우기 docker run --name 이름 -d -p 808X:80 httpd 아파치 서버 여러 대 띄우기 localhost:808X 각 포트 번호로 접속했을 때 아래 화면 같이 뜨면 여러 대의 아파치 서버가 띄워진 것이다! 서버를bono039.tistory.com https://bono039.tistory.com/1190 [Docker] Docker Com..
챌린지
📍 서론 구름톤 챌린지가 끝나고, 또 다른 코딩테스트를 재밌게 연습할 수 없는 방법이나 챌린지가 없나 찾아보다가 시작하게 되었다. 학부생 때 학교 제휴 서비스 덕분에 코드트리 여름방학 캠프에 참여했었는데, 그 때는 진짜 알고리즘 개념 자체도 아예 모르고, 단순 구현이나 문자열 정도만 문제 풀 수 있었던 때였다... (근데 왜 참가했지?ㅋㅋㅋ) 암튼 그 때 코드트리를 사용해보면서 UI도 깔끔하니 귀엽고 풀 문제도, 풀어내야 하는 시간도 적혀있어서 코딩테스트 연습할 때 굉장히 도움이 되겠단 생각이 들었다. 이제는 그래도 알고리즘 개념도 알고, 몇 번 실전 코테를 본 입장으로서 이번 코드트리 챌린지를 통해 현재 내가 취약한 부분을 더 확실하게 잡고, 코딩테스트 올솔을 위한 도약 과정에 도움이 될 수 있을거라 ..
🧩 문제 16. 연합 > 배운 점 • 그래프 탐색 ⇨ BFS • 인접 행렬 활용 > 필요 변수 및 자료구조 - int[][] graph ⇨ 인접 행렬 - boolean[] visited / int[] visited ⇨ 섬 방문 여부 확인 & 연합 여부 확인 - Queue ⇨ BFS 수행용 > 느낀 점 - 연합 개수 = BFS 수행 횟수 - 나는 boolean[] visited로 풀었는데, int[] visited로 해서 while문 안에 현재 방문한 노드를 연합 번호에 할당하는 코드인 visited[now] = cnt; 를 넣어서 풀 수도 있다! > 헷갈렸던 점 - while문 안에 들어가는 if문에서 간선의 존재 여부를 확인할 때, graph[now][next]와 graph[next][now]로 양방향..
🧩 문제 19. 대체 경로 > 배운 점 • 그래프 탐색 - BFS / DFS (최단 경로니까 BFS 활용) - 최단 경로 찾는 문제 ➡ 방문 배열을 int형 배열로 받고, 큰 수로 초기화 > 느낀 점 방문 배열 visited를 처음에 boolean으로 했었는데, 이러면 결과 배열 int[] result를 따로 만들어야 하고 그렇다... 그래서 방문 배열 visited를 int형으로 만들고, 이걸 최단 거리 저장 배열로 만들고, 배열의 초기값은 큰 값으로 설정하는 것이다. 그리고 bfs에 왜 idx 값을 가져가야 하냐면, "i일 뒤 i번 도시로 이동하면 안 된다"는 조건을 만족시키기 위해 몇 번 도시인지 도시 위치 값을 기억하기 위해서다. 만약 A(현재 위치로 가는 최단 경로 값 + 1) 헷갈렸던 점 • ..
코드트리 | 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 정석 국가대표가 만든 코딩 공부의 가이드북 코딩 왕초보부터 꿈의 직장 코테 합격까지, 국가대표가 엄선한 커리큘럼으로 준비해보세요. www.codetree.ai 코드트리 아이디 : bono039 우헤헤헤 열심히 해서 코테 올솔해보자고~!~!
🧩 문제 14. 작은 노드 > 배운 점 • 그래프 탐색 • 인접 리스트 vs 인접 행렬 ◻ 인접 리스트 👍 공간 복잡도 면에서 효율적 (실제 연결된 정점의 정보만 저장하므로) 👎 두 정점을 연결하는 간선이 존재하는지 빠르게 확인은 불가능 ◻ 인접 행렬 👍 어떤 정점끼리 연결되어있는지 빠르게 확인 가능 (시간 복잡도 : O(1)) 👎 - 공간 복잡도가 너무 큼 (∵ 주어지는 정점 개수의 제곱에 비례하는 크기의 배열을 선언해야 하므로) - 인접 정점의 정보를 알기 위해 O(N)의 시간을 투자해야 함 > 느낀 점 DFS나 BFS 활용하면 쉽게 풀리겠지 하고 만만하게(?) 보고 BFS로 풀었는데 BFS문의 반복문 안에 break를 넣지 않아서 자꾸 틀렸었고 이것 떄문에 시간을 많이 잡아먹었다ㅠㅠ > 헷갈렸던 점..
🧩 문제 11. 통증 (2) > 배운 점 • 그리디 알고리즘의 반례를 생각해봤을 때 안 됨 ➡ DP 문제 • 이전에 구했던 답 재활용하는 방식 = 메모이제이션 - 최소 개수 찾는 문제 ➡ 큰 수로 초기화 - 최대 개수 찾는 문제 ➡ 작은 수로 초기화 > 느낀 점 : dp는 역시.... 점화식 찾기가 쉽지 않은 것 같다....ㅋㅋㅋㅋㅠ DP[ i ] : 통증 수치가 i일 때, 통증 수치를 0으로 만들기 위해 필요한 아이템의 최소 개수 - i - A >= 0 이고 MAX_VALUE가 아닌 경우, DP[i] = DP[i - A] + 1 - i - B >= 0 이고 MAX_VALUE가 아닌 경우, DP[i] = DP[i - B] + 1 > 헷갈렸던 점 : 점화식을 찾는 과정이 헷갈렸다..... 1 2 3 4 5..
🧩 문제 9. 폭탄 구현하기 (2) > 배운 점 : 완전탐색 / 시뮬레이션 / 행렬 - 2차원 배열에서의 탐색 > 느낀 점 입력받은 폭탄이 떨어지는 위치를 큐에 추가해서 BFS로 쉽게 풀 수 있겠군 했는데 원래 좌표 값 갱신하는 부분에서 조금 헤매다가 시간을 생각보다 더 지체하게 되었다는 슬픈 이야기..🥺 > 헷갈렸던 점 탐색할 때 본인 원래 위치 좌표는 어떻게 값을 더하면서 갱신할까 고민했었는데 그냥 상하좌우를 선언하는 dx dy 배열에 본인 위치만 추가해주면 되는 것이었다,, (int[] dx : {0,0,0,-1,1} / int[] dy : {0,1,-1,0,0}) 🧩 문제 10. GameJam https://goorm.notion.site/GameJam-Java-896c9778997a47a185f..
🧩 문제 6. 문자열 나누기 > 배운 점 문자열을 분리하는 모든 경우의 수를 조합으로 탐색하는 방법 (완전탐색) - 문자열 길이가 최대 100으로 크기가 작으니까 완전 탐색으로 해결 가능 ( 보통 조합은 재귀 함수로 구함) > 느낀 점 [문제 해결 단계]를 먼저 손으로 꼭 써보고 코드로 작성하자. 1. 가능한 부분 문자열을 찾고, 정렬해 점수판 만듦 2. 완전탐색으로 문자열을 자를 수 있는 모든 경우의 수 찾음 3. 점수판을 이용해 모든 경우의 수 中 최대 점수를 찾음 (코드 참고 : https://goorm.notion.site/Java-8df05c32e4574e0f87c6c0a846a387af) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23..
