{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"lastrites2018","author":"lastrites2018","siteUrl":"https://lastrites2018.netlify.com","comment":{"disqusShortName":"","utterances":"lastrites2018/gatsby-first-blog"},"sponsor":{"buyMeACoffeeId":""}}},"markdownRemark":{"id":"aabf467d-093d-56b3-b7d5-9de2dabdfc79","excerpt":"checkpoint 5~checkpoint 6 3, 6은 같은 원리다. Array의 특성은 연속성이다. 하나를 지우면, 뒤의 것이 다 옮겨져야 한다. 하나를 삽입한다고 해도 다 이동하겠지. 시간 복잡도 계산해보기 Array remove : 하나를 지우면 n번을 움직여줘야 하니까 Linked Lists Lookup Head에서 시작할 수밖에 없다(singled linked list) o(n) n 번 걸리니까 Insertion ( insert constant O(1)) node…","html":"

checkpoint 5~checkpoint 6

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\"3\"

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\"4\"

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3, 6은 같은 원리다. Array의 특성은 연속성이다. 하나를 지우면, 뒤의 것이 다 옮겨져야 한다. 하나를 삽입한다고 해도 다 이동하겠지.

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2. time complexity 최악의 경우를 가정하고 해야 한다.\n4. linked list index라는 값이 없고 우리가 알 수 있는 것은 tail과 head 밖에 없기 때문에 Linear\n6. 3번과 같은 원리\n7. 어떤 값을 제거 한다고 해서 값을 일일히 옮겨주는 것이 아니기 때문에, constant( 빠른 계산들은 constant 라고 보면 된다.)\n9. 값을 다 돌아봐야 하기 때문\n11. binary search의 worst case\n12. 검색하는 것과 시간 복잡도는 같다.\n// hash 자료를 찾는 것과 자료를 지우는 것은 같은 시간\n13.\n14.\n//\n2. 수도클래스의 함수는 리턴을 하지 않는다
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시간 복잡도 계산해보기

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Array

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Linked Lists

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Head에서 시작할 수밖에 없다(singled linked list)

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o(n) n 번 걸리니까

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실제로는 메모리상 어딘가에 있다. 자바스크립트의 자료 구조가 배열, 객체밖에 없기 때문에. 연습을 위해서 하는 것일뿐.

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O(n) 리밸런싱 -> O(log n)

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정렬을 하는 이유? 더 빨리 찾기 위해서. 자료가 많이 쌓이기 전인 초반에 리밸런싱 하는 것이 비용이 적게 든다.

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바꾸거나 넣는 것은 연산이 아니라 constant로 본다.

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시간의 복잡도는 최악의 경우를 상정하여 생각해야 한다.

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시간 복잡도 보충학습

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문제에 있어 최고의 답이나, 정답이 무엇인지 말하긴 어렵다. 좀 더 낫거나 더 나쁜 해결책에 대해서 말하는 건 가능하다.

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  1. \n

    O(1) – 상수 시간 : 알고리즘이 문제를 해결하는데 오직 한 단계만 거칩니다.

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    값을 검색할 때, 객체에서 키를 알거나 배열에서 인덱스를 알고 있으면 언제나 한 단계만 걸립니다.

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    2. \n
  2. \n

    O(log n) – 로그 시간 : 문제를 해결하는데 필요한 단계들이 연산마다 특정 요인에 의해 줄어듭니다.

    \n

    배열에서 값을 찾을 때, 어느 쪽에서 시작할지를 알고 있으면 검색하는 시간이 두배로 줄어듭니다

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    3. \n
  3. \n

    O(n) – 직선적 시간 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수와 입력값 n이 1:1 관계를 가집니다.

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    4. \n
  4. \n

    O(n^2) – 2차 시간 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수는 입력값 n의 제곱입니다.

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    지수 시간은 보통 문제를 풀기 위해 모든 조합과 방법을 시도할 때 사용됩니다.

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    5. \n
  5. \n

    O(C^n) – 지수 시간 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수는 주어진 상수값 C 의 n 제곱입니다.

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    6. \n
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참조 : https://joshuajangblog.wordpress.com/2016/09/21/timecomplexitybigoineasyexplanation/

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Hash Table

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Hash : 잘게 쪼개서 알 수 없는 형태로 만듬

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  1. \n

    해쉬 함수의 특징

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    2. \n
  2. \n

    같은 input으론 항상 같은 output이 나와야 한다

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    3. \n
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가장 간단한 hash function이 %(나머지)

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우리가 hashing algorithm을 구현할 일은 없다

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GIT upsream/merge

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upstream -> origin -> local

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오리진에 푸쉬하고 업스트림에 풀을 요청하는데…

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local이 먼저 commit하고 upsteram이 커밋 했을때

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git pull upstream master로 변경\n\n이미 merge를 한 상황이면 esc + :wq\n\nconflict의 경우 push를 하면 충돌되는 파일이 열림. 필요한 부분만 수정하고 add해서 커밋하면 됨.
","frontmatter":{"title":"Immersive Sprint - DATA Structure Day 3","date":"September 21, 2018"}}},"pageContext":{"isCreatedByStatefulCreatePages":false,"slug":"/til/20180921 IM08D05 DATA Structure Day 3/","previous":{"fields":{"slug":"/til/20180920 IM08D04 DATA Structure Day 2/"},"frontmatter":{"title":"Immersive Sprint - DATA Structure Day 2","category":"TIL"}},"next":{"fields":{"slug":"/til/20180922 IM08D06 DATA Structure Day 4/"},"frontmatter":{"title":"Immersive Sprint - DATA Structure Day 4","category":"TIL"}}}}