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애플리케이션의 성능을 최적화하는 데 있어 캐싱(Caching)은 중요한 역할을 합니다. 캐싱은 자주 요청되는 데이터를 메모리에 저장해 데이터베이스 접근 횟수를 줄이고, 애플리케이션의 응답 시간을 크게 단축시킵니다. 특히, Redis는 메모리 기반 데이터 저장소로서 빠르고 유연한 캐싱 솔루션을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Redis를 활용한 다양한 캐싱 전략과 성능 개선 방법을 다뤄보겠습니다.1. 캐싱의 기본 개념캐싱은 자주 사용되는 데이터를 메모리에 저장하여 반복적인 데이터베이스 요청을 줄이고 성능을 높이는 기술입니다. 이를 통해 애플리케이션의 응답 시간을 개선하고 서버 부하를 줄일 수 있습니다. 캐싱의 목적은 다음과 같습니다.성능 향상: 데이터베이스 접근을 줄여 빠른 응답 시간 제공부하 감소: 서버의..

현대의 웹 애플리케이션은 대규모 트래픽을 처리하고 실시간으로 반응해야 합니다. 이에 따라 비동기 처리는 서버의 부하를 줄이고, 응답 시간을 단축하며, 시스템을 확장 가능한 구조로 만드는 데 필수적인 요소입니다. 비동기 처리를 구현하는 대표적인 방법 중 하나가 메시지 큐(Message Queue)입니다. 이 포스팅에서는 대표적인 메시지 큐 기술인 RabbitMQ와 Kafka를 통해 비동기 처리를 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.1. 비동기 처리의 필요성비동기 처리는 요청과 작업을 분리하여 서버의 응답 시간을 줄이는 방식입니다. 예를 들어, 사용자가 회원가입을 요청했을 때, 이메일 인증을 바로 처리하지 않고, 인증 메일 발송 작업을 별도의 프로세스로 비동기 처리함으로써 사용자에게 빠른 응답을 제공할 ..

가비지 컬렉션이란 뭘까?  소프트웨어를 개발하면서 사용이 끝난 메모리가 적절히 해제되지 않으면 가비지(Garbage)'가 쌓일 수 있습니다.사용되지 않는 메모리가 남아 가비지(Garbage)가 발생할 수 있는데 C 언어에서는 이러한 메모리를 직접 관리해야 하며, free() 함수를 통해 수동으로 해제합니다. 하지만 Java나 Kotlin과 같은 언어에서는 개발자가 메모리 해제를 직접 수행하지 않아도 됩니다. 이는 JVM의 가비지 컬렉터(Garbage Collector)가 자동으로 불필요한 메모리를 정리해주기 때문입니다.[ JVM 메모리 구조 ]--------------------------------------------------------| Heap Memory ..

안녕하세요! 개발이 재미있는 블로그의 주인장입니다. 😊 바쁘게 회사를 다니고 스터디도 병행하다 보니, 어느 순간 정보처리기사 실기 시험이 코앞으로 다가와 블로그를 작성할 시간이 없었습니다. 하지만 드디어 정처기 후기를 들고 오게 되었습니다. 블로그에 후기를 쓴다면 반드시 합격 소식을 전하고 싶었는데, 목표를 이룰 수 있게 되어 너무 뿌듯합니다! 그럼 이제 후기를 작성해보도록 하겠습니다!  1. 필기시험 2번 본 후기와 결과 일단, 저는 2024년 계획 중 정보처리기사 자격증 취득을 목표로 삼았습니다. 처음 입사한 후 1~2년 동안 회사에 적응하고 회사 업무와 개발 관련 공부에 많이 집중하느라 정보처리기사를 전혀 신경 쓰지 못했습니다.어느 정도 회사에 적응하고 원하는 평가 등급에 도달하면서, 그동안 가장..

💡 문제Using-a-robot-to-print-the-lexicographically-smallest-string (https://leetcode.com/problems/using-a-robot-to-print-the-lexicographically-smallest-string/description/)📝 선행 개념그리디 알고리즘 (Greedy Algorithm):그리디 알고리즘은 각 단계에서 가장 최선의 선택을 하는 방식입니다. 이 문제에서도 각 단계에서 사전순으로 가장 작은 문자를 선택하여 결과 문자열을 구성하는 것이 핵심입니다.스택 자료구조 (Stack Data Structure):스택은 LIFO(Last In First Out) 구조로, 마지막에 추가된 요소가 가장 먼저 제거됩니다. 이 문제에..

99클럽 코테 스터디 36일차 TIL + 스택📍 오늘의 학습 키워드스택 (Stack)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기스택(Stack)은 후입선출(LIFO, Last In First Out) 구조를 가진 자료구조로, 데이터를 넣고(push) 빼는(pop) 동작을 제공합니다. 주요 메서드로는 push, pop, peek, isEmpty 등이 있습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘은 스택을 사용한 문제 해결에 대해 학습하였습니다. 문제의 요구사항을 정확히 이해하고, 스택을 어떻게 활용해야 하는지 고민했습니다.스택을 사용하여 문자열을 역순으로 출력하거나, 괄호 매칭을 확인하는 문제들을 해결해 보았습니다. 각 문제에서 스택의 push와 pop 연산을 적절히 활용하..

💡 문제continuous-subarrays (https://leetcode.com/problems/continuous-subarrays/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념1. 슬라이딩 윈도우 (Sliding Window)정의: 슬라이딩 윈도우는 배열이나 리스트와 같은 선형 데이터 구조에서 일정한 크기의 부분을 이동하면서 문제를 해결하는 기법입니다.활용:주어진 범위 내에서 연속적인 부분 배열을 찾거나 특정 조건을 만족하는 부분 배열을 효율적으로 처리할 때 사용합니다.두 포인터(start와 end)를 사용하여 현재 고려 중인 윈도우를 나타내고, 이 범위를 확장하거나 축소하여 문제를 해결합니다.2. 스택 (Deque - Double Ended Queu..

💡 문제minimum-number-of-coins-for-fruits (https://leetcode.com/problems/minimum-number-of-coins-for-fruits/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념스택(Stack)과 큐(Queue)는 기본적이면서도 중요한 자료 구조입니다. 이들은 데이터를 저장하고 관리하는 방법을 정의하며, 다양한 알고리즘과 문제 해결에 사용됩니다. 아래에서 스택과 큐의 개념을 설명하겠습니다.스택재귀적 알고리즘: 함수 호출을 추적하기 위해 스택을 사용합니다.역순 문자열 만들기: 문자열을 역순으로 출력하기 위해 스택을 사용합니다.괄호 검사: 수식의 괄호가 올바르게 닫혔는지 확인하기 위해 스택을 사용합니다.탐색..

💡 문제append-k-integers-with-minimal-sum (https://leetcode.com/problems/append-k-integers-with-minimal-sum/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념HashSet은 Java에서 제공하는 자료구조 중 하나로, 집합(Set)을 구현한 클래스입니다. 여기서 집합은 중복을 허용하지 않고 순서가 없는 요소들의 모임을 의미합니다. HashSet은 해시 테이블을 이용하여 구현되어 있어, 데이터의 추가, 삭제, 검색 등의 연산이 평균적으로 O(1)의 시간 복잡도를 가집니다. 이는 데이터의 크기에 상관없이 일정한 성능을 보장합니다.HashSet의 주요 특징:중복을 허용하지 않음: 동일한 요..

💡 문제minimum-lines-to-represent-a-line-chart (https://leetcode.com/problems/minimum-lines-to-represent-a-line-chart/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념정렬 알고리즘: 문제에서 주어진 데이터를 날짜별로 정렬하는 과정이 필요합니다. 따라서 정렬 알고리즘에 대한 이해와 구현능력이 필요합니다. 특히 시간 복잡도와 공간 복잡도를 고려하여 적절한 정렬 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.기하학적 관점에서의 문제 해결: 주식 가격 데이터를 직선으로 연결하는 문제는 기울기와 직선의 개념을 활용하여 해결됩니다. 따라서 기하학적 개념을 잘 이해하고 기울기를 계산하는 방법을 숙지..

💡 문제remove-k-digits (https://leetcode.com/problems/remove-k-digits/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념1. 문자열 다루기문자열 순회: 문자열을 문자 단위로 순회하면서 각 문자를 처리할 수 있어야 합니다.문자열과 문자: 문자열을 문자 배열로 변환하거나, 각 문자에 접근하고 조작하는 방법을 알아야 합니다.2. 스택 (Stack)스택의 기본 연산: 스택은 LIFO(Last In First Out) 구조로 작동하는 자료구조입니다. 스택에서 요소를 추가하는 push와 제거하는 pop 연산을 이해해야 합니다.스택을 이용한 문제 해결: 스택을 사용하면 현재 상태를 쉽게 추적하고, 필요 시 과거의 상태로 돌아..

99클럽 코테 스터디 35일차 TIL + 스택📍 오늘의 학습 키워드슬라이딩 윈도우 (Sliding Window)덱 (Deque - Double Ended Queue)시간 복잡도 (Time Complexity)공간 복잡도 (Space Complexity)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 배열의 연속 부분 배열을 효율적으로 찾는 방법을 배웠습니다. 슬라이딩 윈도우 기법과 덱을 활용하여 주어진 조건을 만족하는 부분 배열의 개수를 계산하는 문제를 해결했습니다. 슬라이딩 윈도우를 사용하여 배열의 범위를 조정하고, 덱을 사용하여 최대값과 최소값을 관리하면서 연산의 효율성을 높였습니다. 이를 통해 O(n) 시간 복잡도로 문제를 해결할 수 있었습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 ..

99클럽 코테 스터디 34일차 TIL + 스택/큐📍 오늘의 학습 키워드스택 (Stack)큐 (Queue)동적 프로그래밍 (Dynamic Programming)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 스택과 큐의 개념을 학습하고, 이를 사용한 문제 해결 방법을 익혔다. 또한, 동적 프로그래밍을 활용하여 문제를 해결하는 방법을 연습했다. 특히, 스택과 큐는 데이터의 삽입과 삭제 순서가 중요한 자료 구조로, 다양한 알고리즘에서 필수적으로 사용된다. 동적 프로그래밍은 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결하는 방법으로, 효율적인 문제 해결을 가능하게 한다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지프로그래밍 문제에서 여러 테스트 케이스를 처리하는 데 어려움을 겪었다. 특히, ..

99클럽 코테 스터디 33일차 TIL + 정렬📍 오늘의 학습 키워드HashSet정렬📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기HashSet은 Java에서 제공하는 자료구조로, 중복을 허용하지 않고 순서가 없는 요소들의 집합을 관리하는 클래스입니다. 내부적으로 해시 테이블을 사용하여 데이터를 저장하며, 검색, 삽입, 삭제 연산이 평균적으로 O(1)의 시간 복잡도를 가집니다.주어진 문제는 배열에 없는 k개의 고유한 양의 정수를 추가하여 그 합을 최소화하는 것이었습니다. HashSet을 사용하여 주어진 배열의 요소를 저장하고, 1부터 시작하여 배열에 없는 숫자를 찾아나가는 방식을 통해 문제를 해결했습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘은 HashSet을 사용한 문제 해결 ..

99클럽 코테 스터디 31일차 TIL + 정렬📍 오늘의 학습 키워드- 정렬📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘 공부한 주제는 "주식 가격 변화를 최소 직선으로 표현하기"입니다. 이 문제는 주어진 주식 가격 데이터를 날짜별로 정렬하고, 기울기를 이용하여 연결할 수 있는 최소한의 직선 개수를 구하는 알고리즘을 배웠습니다. 기울기가 일정한 구간은 하나의 직선으로 간주하여 문제를 해결하는 방법을 학습했습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘은 주어진 문제를 처음 접했을 때 기울기를 이용해 직선을 구성하는 방법에 대해 생각해 보았습니다. 초기에는 각 점 사이의 기울기를 계산하여 직접 연결해 보는 방법을 시도했습니다.문제를 해결하기 위해 주어진 데이터를 날짜별로 정렬하..

99클럽 코테 스터디 31일차 TIL + 문자열📍 오늘의 학습 키워드그리디 알고리즘스택문자열 처리시간 복잡도 및 공간 복잡도 분석📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 숫자 문자열에서 k개의 숫자를 제거하여 가장 작은 숫자를 만드는 문제를 해결하는 방법을 학습했습니다. 이를 위해 그리디 알고리즘과 스택을 사용하여 효율적으로 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 또한, 문자열을 처리하고, 시간 복잡도와 공간 복잡도를 분석하는 방법에 대해서도 배웠습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지문제는 문자열에서 k개의 숫자를 제거하여 가능한 가장 작은 숫자를 만드는 것이었습니다. 초기에는 단순히 문자열에서 숫자를 제거하는 방법을 생각했지만, 어떤 숫자를 제거해야 할지 결정하는..

💡 문제longest-palindromic-substring (https://leetcode.com/problems/longest-palindromic-substring/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념팰린드롬(Palindrome):정의: 앞으로 읽으나 뒤로 읽으나 동일한 문자열을 의미합니다.팰린드롬 판별 방법: 주어진 문자열이 팰린드롬인지 확인하기 위해 다양한 방법이 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 문자열의 앞뒤를 비교하거나, 문자열을 뒤집어서 원본과 비교하는 방법 등이 있습니다.중심 확장법(Center Expansion):개념: 팰린드롬을 찾기 위해 문자열의 각 위치를 중심으로 확장해나가는 방법입니다.홀수 길이와 짝수 길이 팰린드롬: 중심..

99클럽 코테 스터디 30일차 TIL + 문자열📍 오늘의 학습 키워드팰린드롬중심 확장 알고리즘동적 계획법(Dynamic Programming)시간 복잡도와 공간 복잡도📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 문자열 알고리즘 중에서 팰린드롬 관련 내용을 공부했습니다. 팰린드롬은 앞에서부터 읽으나 뒤에서부터 읽으나 동일한 문자열을 의미합니다. 이를 찾기 위해 중심 확장 알고리즘과 동적 계획법을 배웠습니다.중심 확장 알고리즘은 문자열의 각 위치를 중심으로 팰린드롬을 확장해나가는 방식으로, 홀수 길이와 짝수 길이의 팰린드롬을 모두 처리할 수 있습니다. 이 알고리즘을 이용하면 O(n^2)의 시간 복잡도로 가장 긴 팰린드롬 부분 문자열을 찾을 수 있습니다.동적 계획법은 중복 계산을 최소화하면서 문제를 해결하..

99클럽 코테 스터디 29일차 TIL + 다음 순열(next permutation)📍 오늘의 학습 키워드다음 순열(next permutation)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘 공부한 내용은 "다음 순열(next permutation)" 알고리즘과 숫자 관련 문제 해결 방법입니다. 주로 숫자를 다루며 순열을 조작하거나 다음 큰 숫자를 찾는 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 또한, 문자열을 사용하지 않고 숫자 배열을 직접 다루는 방법도 살펴보았습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘은 숫자를 다루는 다양한 알고리즘 문제를 풀면서, 주어진 문제가 문자열 관련 문제인지, 숫자 배열을 다루는 문제인지를 파악하는 데 시간을 많이 할애했습니다. 초기에는 문자열로..

💡 문제next-greater-element-iii (https://leetcode.com/problems/next-greater-element-iii/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요.📝 선행 개념1. 순열 (Permutation)순열은 주어진 요소들을 순서를 바꾸어 나열하는 것을 의미합니다.다음 순열 알고리즘: 순열을 다루는 중요한 알고리즘으로, 현재 순열의 다음으로 큰 순열을 찾는 알고리즘입니다. 주로 배열이나 리스트에서 사용됩니다.2. 이진 검색 (Binary Search)이진 검색은 정렬된 배열에서 특정 값을 빠르게 찾는 알고리즘입니다.이진 검색의 활용: 다음 순열을 찾는 과정에서도 이진 검색을 활용하여 다음으로 큰 순열을 찾는데 유용하게 사용될 수 ..

🔥 cpu 상승과 트랜잭션과 연관성서버의 CPU 사용률 상승은 서버 트랜잭션과 밀접하게 관련이 있습니다. 서버 트랜잭션이 증가하면 CPU를 포함한 시스템 리소스에 더 많은 부하가 걸리기 때문입니다. 다음은 서버 트랜잭션 증가와 CPU 사용률 상승의 관계에 대해 자세히 설명한 내용입니다. 서버 트랜잭션과 CPU 사용률 상승의 관계1. 트랜잭션 처리:    - 서버 트랜잭션은 클라이언트 요청을 처리하는 작업입니다. 각 트랜잭션은 데이터베이스 쿼리 실행, 비즈니스 로직 처리, 응답 생성 등을 포함할 수 있습니다.    - 이러한 작업들은 CPU를 사용하여 처리됩니다. 따라서 트랜잭션의 수가 많아질수록 CPU 사용률도 증가하게 됩니다.2. 동시성:    - 여러 클라이언트 요청이 동시에 서버에 도착할 때, 서..

🔥 cpu가 상승하면 무슨 일이 발생할까 서버에서 CPU 사용률이 상승하면 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제들은 서버의 성능 저하로 이어질 수 있으며, 이는 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다. 다음은 CPU 사용률 상승으로 인해 발생할 수 있는 주요 문제들입니다:1. 응답 시간 증가: CPU가 과부하 상태일 때, 요청을 처리하는 데 더 오랜 시간이 걸립니다. 이는 웹 애플리케이션의 응답 시간이 증가하여 사용자에게 느린 경험을 제공합니다.    2. 스레드 경쟁: Tomcat은 다중 스레드를 사용하여 요청을 처리합니다. CPU가 과부하 상태일 때, 스레드 간의 경쟁이 발생할 수 있으며, 이는 성능 저하와 응답 시간 증가로 이어질 수 있습니다.    3. 리소스 부족: CPU 사용률..

99클럽 코테 스터디 28일차 TIL + 배열📍 오늘의 학습 키워드배열과 인덱스 관계 이해범위 제한 조건 이해순차적인 누적 합 이해수열 탐색📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기1. 배열의 인덱스와 관계 이해주어진 문제에서는 배열 differences가 주어지고, 이 배열은 숨겨진 수열의 연속된 요소들 사이의 차이를 나타냅니다. 따라서 배열의 인덱스를 활용해 숨겨진 수열의 각 요소를 추론할 수 있어야 합니다.2. 범위 제한 조건 이해문제에서는 숨겨진 수열이 특정 범위 [lower, upper]에 속하는 값을 가져야 한다고 명시하고 있습니다. 이 범위는 유효한 숨겨진 수열을 결정하는 중요한 제한 조건입니다.3. 순차적인 누적 합 이해문제 해결에 도움이 되는 한 가지 기법은 순차적인 누적 합입니다. 이를..

💡 문제count-the-hidden-sequences (https://leetcode.com/problems/count-the-hidden-sequences/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념1. 배열과 인덱스 관계 이해주어진 문제에서는 배열 differences가 주어지고, 이 배열은 숨겨진 수열의 연속된 요소들 사이의 차이를 나타냅니다. 예를 들어, differences[i] = hidden[i + 1] - hidden[i]와 같이 정의됩니다. 따라서 숨겨진 수열의 각 요소는 이 차이들을 이용해 추정할 수 있습니다.2. 숨겨진 수열의 범위 제한문제는 숨겨진 수열이 특정한 범위 [lower, upper]에 속하는 값들만 포함해야 한다는 것입니..

💡 문제maximum-number-of-alloys (https://leetcode.com/problems/maximum-number-of-alloys/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념🤓 문제 풀이🔨 문제 설명여러 종류의 금속을 사용하여 합금을 만드는 회사의 소유자입니다. 사용할 수 있는 기계는 k대이며, 각 기계는 합금을 만들기 위해 각 금속 유형의 특정 양을 필요로 합니다.i번째 기계가 합금을 만들려면, composition[i][j]는 j번째 금속 유형의 단위 수를 필요로 합니다. 초기에는 각 금속 유형에 대해 stock[i]단위의 금속을 가지고 있으며, 금속 유형 i의 구매 비용은 cost[i]코인입니다.정수 n, k, 예산 budg..

99클럽 코테 스터디 27일차 TIL + 배열📍 오늘의 학습 키워드이진 탐색(Binary Search)📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 이진 탐색(Binary Search)과 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)을 중점적으로 공부했습니다. 이진 탐색은 정렬된 배열에서 원하는 값을 빠르게 찾는 알고리즘이며, 이를 통해 주어진 예산 내에서 최대로 생산할 수 있는 합금의 수를 찾는 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 또한, 그리디 알고리즘을 이용하여 각 단계에서 최적의 선택을 하며 문제를 푸는 방법을 익혔습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지오늘 문제는 예산 내에서 최대 합금 수를 찾는 문제였는데, 처음에는 이진 탐색을 이용해 예산 내에서 가능한 최..

99클럽 코테 스터디 26일차 TIL + 배열📍 오늘의 학습 키워드이진 탐색배열📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 배열과 이진 탐색의 관련성에 대해 공부했습니다. 이진 탐색은 정렬된 배열에서 특정 값을 빠르게 찾기 위한 효율적인 알고리즘입니다. 배열은 데이터 요소가 연속적으로 메모리에 저장되어 있어 인덱스를 통해 빠르게 접근할 수 있습니다. 이를 통해 h-지수 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지🤔 어떻게 해결했는지🔖 참고링크 (https://develop-tracking.tistory.com/101)오늘 공부한 주제는 이진 탐색을 사용하여 정렬된 배열에서 h-지수를 찾는 문제였습니다. 처음에는 문제를 이해하는 데 시간이 걸..

💡 문제h-index-ii (https://leetcode.com/problems/h-index-ii/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념1. 배열 (Array)배열은 동일한 데이터 타입의 요소들이 연속적으로 저장된 자료구조입니다. 각 요소는 인덱스를 통해 접근할 수 있습니다. 배열의 주요 특성은 다음과 같습니다:고정된 크기: 배열은 선언 시 크기가 정해지며, 후에 크기를 변경할 수 없습니다.인덱스: 각 요소는 인덱스를 가지며, 인덱스는 0부터 시작합니다.연속적인 메모리 배치: 배열의 요소들은 메모리에 연속적으로 저장됩니다.빠른 접근: 인덱스를 사용하여 O(1) 시간복잡도로 요소에 접근할 수 있습니다.2. 정렬된 배열 (Sorted Array)정렬..

99클럽 코테 스터디 25일차 TIL + 그래프📍 오늘의 학습 키워드그래프 탐색 (BFS, DFS)공간 복잡도와 시간 복잡도Java 그래프 구현 및 탐색 알고리즘📝 공부한 내용 본인의 언어로 정리하기오늘은 그래프 탐색 알고리즘인 BFS와 DFS에 대해 공부했습니다. BFS는 너비 우선 탐색으로, 큐를 사용해 각 레벨을 차례로 탐색하여 최단 경로를 찾는 데 유용합니다. DFS는 깊이 우선 탐색으로, 스택이나 재귀를 사용해 가능한 깊이까지 탐색하며 경로의 존재 여부를 확인하는 데 효과적입니다. 각 알고리즘의 시간 복잡도와 공간 복잡도도 분석하여, 문제의 요구 사항에 따라 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다.📖 오늘의 회고📚 어떤 문제가 있었고, 나는 어떤 시도를 했는지그래프에서..

💡 문제Find-if-path-exists-in-graph (https://leetcode.com/problems/find-if-path-exists-in-graph/description/)자세한 문제 설명과 입출력 예는 링크를 참고해주세요. 📝 선행 개념🤓 문제 풀이🔨 문제 설명주어진 양방향 그래프에서 n개의 정점이 있습니다. 각 정점은 0부터 n-1까지 번호가 매겨져 있으며, edges라는 2차원 정수 배열로 간선들이 표현됩니다. 여기서 각 edges[i] = [ui, vi]는 정점 ui와 vi 사이에 양방향 간선이 존재함을 나타냅니다. 모든 간선은 두 정점을 최대 한 번 연결하며, 자기 자신에 대한 간선은 없습니다.우리의 목표는 source에서 시작하여 destination으로 가는 유효한 ..