Basics 11

시간복잡도 실전 이해: 문자열 결합 연산 쓰지 마!

시간복잡도 프로그래밍 언어에서 시간복잡도란 입력의 크기(N)에 따라 알고리즘이 얼마나 많은 "시간"을 소모하는지를 나타내는 척도이다. 표기법은 다양하나, 일반적으로는 O(1), O(n), O(log n), O(n^2) 등의 표기법을 사용한다. 실제 코드 시간복잡도 분석import sysN = int(sys.stdin.readline())result = ""for i in range(N // 4): result += "long "result += "int"print(result) 백준 25314번 문항을 풀며 실제 내가 제출한 코드로, 입력값 N에 따라 "long "을 N // 4번 반복해서 결과 문자열에 추가한 후, 마지막에 "int"를 붙여서 출력하는 프로그램이다. 다음은 코드를 쪼개어 각 코드의..

Basics/For KR 2024.11.19

파이썬의 연결리스트: 노드가 주소를 가리킨다고요?

노드 연결리스트에서 노드는 데이터의 한 단위를 의미한다. 각 노드는 메모리에서 별도의 위치를 차지하기 때문에 노드마다 고유한 메모리 주소가 할당되어 있다. 노드의 구조를 살펴보면 해당 노드가 저장한 데이터와 다음 노드를 가리키는 포인터(next) 요소를 찾아볼 수 있다.class Node: def __init__(self, data): self.data = data self.next = None 노드 생성 왼쪽 노드의 메모리 주소가 "1202243114115"이고 오른쪽 노드의 메모리 주소가 "1202243112121"이라고 가정하자. "zun"이라는 데이터를 지닌 왼쪽 노드의 포인터가 오른쪽 노드의 메모리 주소인 "1202243112121"를 저장한다면 어떨까? 두 노드가..

Basics/For KR 2024.11.12

파이썬의 배열: 인덱스의 시작은 0인가, 1인가?

배열 배열은 여러 개의 요소를 저장할 수 있는 일종의 자료구조이다. 연결된 빈칸 위의 숫자는 각각의 인덱스를 뜻하며, 우리가 흔히 알고 있는 모든 프로그래밍 언어에서 배열의 인덱스는 0부터 시작한다. 슬라이싱의 경우 마지막 인덱스에 해당하는 값은 결과에서 제외시킨다. 이해를 돕기 위해 이를 인덱싱의 "이상:미만 규칙"이라고 표현하겠다.  이러한 "이상:미만 규칙"으로 작동하는 이유는 가장 효과적이기 때문이다. 일단, 시작 인덱스를 포함하는 "이상" 구조가 시작 숫자를 직관적으로 표현해 범위의 시작을 명확히 한다. 이어서, 끝 인덱스를 포함하지 않는 "미만" 구조는 시퀀스의 연속을 표현하기 위해 불가피하면서도, 시퀀스의 길이를 직관적으로 알아낼 수 있도록 만드는 장점을 지닌다. 배열의 인덱스가 1이 아닌 ..

Basics/For KR 2024.11.05

파이썬의 주요 자료형과 활용 예시

숫자형int: 정수 값a = 10b = -29result = a + bprint(result)-19float: 부동소수점 값a = 0.0b = -10.29result = a - bprint(result)10.29complex: 복소수a = 1 + 2jb = 3 - 4jresult = a * bprint(result)(11+2j) 복소수의 허수 부분을 나타낼 때 i가 아닌 j를 사용한 이유는 파이썬에서 i는 주로 반복문에서 인덱스 변수로 많이 사용하기 때문에 혹시 모를 혼동을 줄이기 위함이다. 시퀀스 자료형str: 문자열text = "Try Anything, Come True"print(text[:12])Try Anythinglist: 순서가 있고 변경 가능한 리스트languages = ["Java", "..

Basics/For KR 2024.10.29

프로그래밍에서 자료구조란?

자료구조 자료구조는 데이터의 조직, 관리 및 저장을 의미하는 컴퓨터 과학의 핵심 개념이다. 컴퓨터가 데이터를 효율적으로 다룰 수 있도록 돕는 총체적인 것이라고 이해하면 쉽다. 현재 많은 프로그래밍 언어와 라이브러리가 이러한 기본적인 자료구조를 따르기 때문에 자료구조를 잘 알아두어야 관련 도구들을 효과적으로 활용할 수 있다.  무엇보다, 적절한 자료구조를 선택하면 코드의 명확성이 향상되고 유지관리가 쉬워진다. 이는 데이터의 의도된 용도와 데이터에서 수행되는 작업을 명확히 할 수 있다는 의미이다. 다양한 자료구조는 검색, 삽입, 삭제 등 다양한 작업에 최적화될 수 있으며, 최종적으로는 데이터의 효율적인 처리로 알고리즘의 성능이 크게 향상할 수 있다.

Basics/For KR 2024.10.22