윈도우 환경 실습 Visual Studio Code 사용 Explorer: Compact Folders 해제 빈 폴더의 경우에도 부모-자식 폴더를 직관적으로 구분 가능 Visual Studio Code 설정(Ctrl + ,)에 들어가 검색창에 'folder' 입력 Explorer: Compact Folders 체크 해제 추천 확장 프로그램 Material Icon Theme : 폴더, 파일 별로 구분 가능한 아이콘이 생김 Indent-rainbow : 들여 쓰기 정도에 따라 색깔로 구분 가능 Live Server : 웹 코드를 수정 시 즉각적으로 확인 가능 단축키 Alt + Shift + 방향키 : 해당 줄/드래그된 영역 복사 Ctrl + / : 해당 줄/드래그된 영역 주석 처리/해제 Ctrl + d :..
힙(Heap) 대표 문제 풀이 : 더 맵게 힙(Heap) 최대/최소 원소를 O(1) 시간으로 빠르게 찾을 수 있음 종류 : 최대 힙(max heap), 최소 힙(min heap) 연산 : 힙 구성(heapify, O(n log n)), 삽입(insert, O(log n)), 삭제(remove, O(log n)) 힙의 구현과 응용 최대 힙을 기준으로 root node에 최댓값이 위치 완전 이진트리로 구성돼 있으며, 배열을 이용해서 구현 가능 응용 : 정렬(Heapsort), 우선순위 큐 (priority queue) Python에서의 힙 적용 연산 : heapify(list), heappop(list), heappush(list, value) import heapq # 리스트 L로부터 min heap 구성..
해시(Hash) 대표 문제 풀이 : 완주하지 못한 선수 해시(Hash) 만약 이름 대신 번호가 주어졌다면? => 선형 배열 이름을 키(key)로 하여 해시 함수(Hash function)를 통해 해시 테이블(hash table)에 매핑 풀이 (1) 사전(Dictionary)의 원소들을 해시를 이용해 O(1) 시간에 접근 가능 사전을 활용하여 "이름 : 이름 수"로 저장하여 마지막 남은 사람의 이름 반환 코드 get(x, 0) : x라는 키가 존재하면 해당 값을, 존재하지 않으면 0을 반환 최종 시간 복잡도 : O(n) def solution(participant, completion): d = {} # O(n) for x in participant: d[x] = d.get(x, 0) + 1 # O(n) ..
큐(Queue) 자료를 보관할 수 있는 선형 구조 선입선출(FIFO) 구조로 enqueue 연산과 dequeue 연산 존재 size, isEmpty, enqueue는 스택의 메소드와 같고, dequeue와 peek만 다름 배열을 이용하여 구현 Python 리스트와 메서드 이용 class Queue: def __init__(self): self.data = [] # 큐의 원소의 수 def size(self): return len(self.data) # 큐가 비어 있는지 판단 def isEmpty(self): return self.size() == 0 # 데이터 원소 추가 def enqueue(self, item): self.data.append(item) # 가장 앞 데이터 원소 제거/반환 def dequ..
