프로그래밍

프로그래밍

    [한.권.컴.구] Ch1. 컴퓨터 내부의 언어 체계

    0. 들어가며 P34 자바는 부분적으로 당시 널리 쓰였던 C 프로그래밍 언어를 본떠 만들어졌다. C에는 메모리 자동 관리가 없었고, 메모리 관리 오류는 당시 프로그래머에게 자주 두통을 일으키게 하는 오류였다. 자바는 언어 설계를 통해 이러한 종류의 오류(메모리 관리 관련 오류)를 없앴다. 이것이 자바가 초보자에게 좋은 언어가 된 이유 중 하나다. 하지만 좋은 프로그래머와 좋은 프로그램을 탄생시키려면 좋은 프로그래밍 언어 이상의 것이 필요하다. 그리고 자바로 인해, 디버깅하기 더 어려운 새로운 버그 종류가 생겨났음이 드러났다. 이런 버그 중에는 감춰진 메모리 관리 시스템으로 인해 생긴 형편없는 성능이 포함된다. P36 요즘 프로그래밍은 미디를 사용하는 것처럼 되고 있다. 더 이상 프로그램을 작성하기 위해 ..

    [동시성 프로그래밍] Ch3. 동기 처리 1 (상)

    동시성 프로그래밍에서 여러 프로세스 사이의 협조가 필요한데, 프로세스 사이에 타이밍 동기화, 데이터 업데이트 등을 협조적으로 수행하는 처리를 동기 처리(synchronous processing)라 부른다. 3.1 레이스 컨디션 레이스 컨디션(race condition)은 경합 상태라고 불리며, 여러 프로세스가 동시에 공유하는 자원에 접근함에 따라 일어나는 예상치 않은 이상이나 상태를 의미한다. 동시성 프로그래밍에서는 이 레이스 컨디션을 일으키지 않고 올바르게 프로그래밍을 하는 것이 중요한 문제이다. 예를 들어 공유 메모리 상에 있는 변수를 여러 프로세스가 증가시킨다고 가정하자. 이 때 메모리에 읽기와 쓰기를 동시에 수행할 수는 없고, 각각 다른 타이밍에 수행한다고 가정한다. 아래 그림은 프로세스 A, B..

    [동시성 프로그래밍] Ch1. 동시성과 병렬성

    1.1 프로세스 존재론적으로 설명하는 물질에는 사물과 프로세스가 있다. 사물은 공간상에서 넓이를 갖지만 시간적인 넓이는 갖지 않는 것이며, 프로세스는 공간과 시간의 넓이를 모두 갖는 것이다. 즉, 사물은 특정한 시점에 전체가 존재하지만 프로세스는 특정한 시점에 일부만 존재한다. 다만, 이 책에서는 어떤 계산을 수행하는 추상적인 계산 실행 주체라는 계산과 관련된 프로세스만 가리킨다. 이 책에서는 프로세스를 다음과 같이 정의한다. 프로세스란 계산을 실행하는 주체를 가리키며 크게 다음 네 가지 상태를 변경하면서 계산을 진행한다. 실행 전 상태 : 계산을 실행하기 전의 상태. 실행 상태로 전이할 수 있다. 실행 상태 : 계산을 실행하고 있는 상태. 대기 상태 또는 계산 종료 상태로 전이할 수 있다. 대기 상태 ..

    [알고리즘 문제 해결 전략] Ch03-3. 알고리즘 설계 패러다임 (동적 계획법)

    8 동적 계획법 8.1 도입 동적 계획법(dynamic programming)이라는 말은 최적화 문제를 연구하는 수학 이론에서 왔으며, 우리가 전산학 전반에서 일반적으로 사용하는 동적(dynamic), 혹은 프로그래밍(programming)이라는 단어와는 아무런 관련이 없다. 중복되는 부분 문제 동적 계획법은 큰 의미에서 분할 정복과 같은 접근 방식을 의미한다. 동적 계획법을 사용하는 알고리즘들 또한 처음 주어진 문제를 더 작은 문제들로 나눈 뒤 각 조각의 답을 계산하고, 이 답들로부터 원래 문제에 대한 답을 계산해 내기 때문이다. 동적 계획법과 분할 정복의 차이가 발생하는 부분은 문제를 나누는 방식이다. 동적 계획법에서 어떤 부분 문제는 두 개 이상의 문제를 푸는데 사용될 수 있기 때문에, 이 문제의 ..

    [C.C.I] 02. 연결리스트

    2.1 중복 없애기 정렬되어 있지 않은 연결리스트가 주어졌을 때 이 리스트에서 중복되는 원소를 제거하는 코드를 작성하라. 연결리스트에서 중복되는 원소를 제거하기 위해서는 원소를 추적할 수 있어야 한다. 여기서는 해시 테이블을 사용해서 처리한다. 연결리스트를 순회하며 각 원소를 해시 테이블에 저장한다. 그러다가 중복된 원소를 발견하면, 그 원소를 제거한 후 계속 진행한다. void deleteDups(LinkedListNode n) { HashSet set = new HashSet(); LinkedListNode previous = null; while (n != null) { if (set.contains(n.data)) { previous.next = n.next; } else { set.add(n.d..

    [패캠] The RED : 김민태의 React와 Redux로 구현하는 아키텍처와 리스크 관리

    오늘은 패스트캠퍼스에서 최근에 수강했던 김민태님의 강의를 듣고 학습했던 내용을 정리해 보려고 한다. 시작하기에 앞서서 이 강의는 패캠에서 어떠한 대가도 제공받지 않고 직접 수강하고 내용을 정리하는 것임을 밝힌다. 목차 1. 프론트엔드 개발자가 갖춰야 할 필수 소프트 스킬 한 회사에 종속된 기술을 사용하는 것은 위험하다. e.g. Flash 개발자가 개발만 잘 한다고 좋은 제품이 나오는 것은 아니구나. e.g. 모바일 서비스 어떻게 하면 기술을 쉽게 이해할 수 있을까? e.g. 외계어 스터디 WEB 개방형 스탠다드 웹을 제외하고는 벤더 디펜던시가 있다(iOS, Android, Java-Spring 등) 웹도 지금 100% 개방형 기술이라고 보기는 어렵다. FRONT 제일 앞에 있다. 시각적 요소 중요 EN..

    [알고리즘 문제 해결 전략] Ch03-2. 알고리즘 설계 패러다임 (분할 정복)

    7 분할 정복 7.1 분할 정복 분할 정복(Divide & Conquer)은 가장 유명한 알고리즘 디자인 패러다임으로, 각개 격파라는 말로 간단히 설명할 수 있다. 분할 정복 패러다임을 차용한 알고리즘들은 주어진 문제를 둘 이상의 부분 문제로 나눈 뒤 각 문제에 대한 답을 재귀 호출을 이용해 계산하고, 각 부분 문제의 답으로부터 전체 문제의 답을 계산해 낸다. 분할 정복이 일반적인 재귀 호출과 다른 점은 문제를 한 조각과 나머지 전체로 나누는 대신 거의 같은 크기의 부분 문제로 나누는 것이다. 이 차이점이 아래 그림이다. 그림 (a)는 항상 문제를 한 조각과 나머지로 쪼개는 일반적인 재귀 호출 알고리즘을 보여주고, 그림 (b)는 항상 문제를 절반씩으로 나누는 분할 정복 알고리즘을 보여준다. 분할 정복을 ..

    [알고리즘 문제 해결 전략] Ch03-1. 알고리즘 설계 패러다임 (브루트 포스)

    06 무식하게 풀기 6.1 도입 흔히 전산학에서 무식하게 푼다(brute-force)는 말은 컴퓨터의 빠른 계산 능력을 이용해 가능한 경우의 수를 일일이 나열하면서 답을 찾는 방법을 의미한다. 이렇게 가능한 방법을 전부 만들어 보는 알고리즘들을 가리켜 흔히 완전탐색(exhaustive search)이라고 부른다. 얼핏 보면 이런 것을 언급할 가치가 있나 싶을 정도로 간단한 방법이지만, 완전탐색은 사실 컴퓨터의 장점을 가장 잘 이용하는 방법이다. 컴퓨터의 최대 장점은 속도가 빠르다는 것이기 때문이다. 6.2 재귀 호출과 완전 탐색 재귀 호출 재귀 함수란 자신이 수행할 작업을 유사한 형태의 여러 조각으로 쪼갠 뒤 그 중 한 조각을 수행하고, 나머지를 자기 자신을 호출해 실행하는 함수를 가리킨다. 예를 들면 ..