코딩테스트에 카데인 알고리즘을 이용한 해당 문제와 다른 문제를 선택하는 것이 나왔는데, 솔직히 신입 개발자로 지원하는건데 이렇게 어려운 문제가 나올줄은 몰랐다. 처음 알게된 개념이지만 그래도 카데인 알고리즘이 궁금할 때 찾아보면 좋을 것 같아서 기록한다.

Platform

programmers

Description

어떤 수열의 연속 부분 수열에 같은 길이의 펄스 수열을 각 원소끼리 곱하여 연속 펄스 부분 수열을 만들려 합니다. 펄스 수열이란 [1, -1, 1, -1 …] 또는 [-1, 1, -1, 1 …] 과 같이 1 또는 -1로 시작하면서 1과 -1이 번갈아 나오는 수열입니다. 예를 들어 수열 [2, 3, -6, 1, 3, -1, 2, 4]의 연속 부분 수열 [3, -6, 1]에 펄스 수열 [1, -1, 1]을 곱하면 연속 펄스 부분수열은 [3, 6, 1]이 됩니다. 또 다른 예시로 연속 부분 수열 [3, -1, 2, 4]에 펄스 수열 [-1, 1, -1, 1]을 곱하면 연속 펄스 부분수열은 [-3, -1, -2, 4]이 됩니다. 정수 수열 sequence가 매개변수로 주어질 때, 연속 펄스 부분 수열의 합 중 가장 큰 것을 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.

주어진 수열의 연속 부분 수열 [3, -6, 1]에 펄스 수열 [1, -1, 1]을 곱하여 연속 펄스 부분 수열 [3, 6, 1]을 얻을 수 있고 그 합은 10으로서 가장 큽니다.

Solution

class Solution {
    public long solution(int[] sequence) {
        return Math.max(
            // 펄스 수열이 [1, -1, 1, -1, ...] 시작
            maxSubarraySumWithPulse(sequence, true),
            // 펄스 수열이 [-1, 1, -1, 1, ...] 시작
            maxSubarraySumWithPulse(sequence, false) 
        );
    }

    private long maxSubarraySumWithPulse(int[] sequence, boolean startWithPositive) {
        // 현재까지의 최대 부분 배열 합
        long maxEndingHere = 0; 
        // 전체 최대 부분 배열 합
        long maxSoFar = Integer.MIN_VALUE;
        // 현재 인덱스의 펄스 수열 값
        int multiplier = startWithPositive ? 1 : -1;

        for (int num : sequence) {
            maxEndingHere += num * multiplier;
            maxSoFar = Math.max(maxSoFar, maxEndingHere);
            maxEndingHere = Math.max(maxEndingHere, 0);
            // 펄스 수열 값 반전
            multiplier *= -1;  
        }

        return maxSoFar;
    }
}

Other solution

TIL - 카데인 알고리즘(Kadane's Algorithm)

카데인 알고리즘(Kadane's Algorithm)은 주어진 수열에서 연속된 요소들의 최대 합을 효율적으로 찾는 방법입니다. 이 알고리즘은 한 번의 순회만으로 최대 부분 배열의 합을 찾을 수 있어 시간 복잡도는 O(n)입니다.

카데인 알고리즘의 기본 아이디어

배열을 순회하면서, 각 요소에서 끝나는 최대 부분 배열의 합을 계산합니다. 이 합은 이전 요소에서 끝나는 최대 부분 배열에 현재 요소를 더하는 것과 현재 요소만을 포함하는 것 중 큰 값입니다. 전체 배열을 순회하면서 최대 부분 배열의 합을 업데이트합니다.

class Solution {
    public int maxSubArray(int[] nums) {
        int maxEndingHere = nums[0]; // 현재 요소에서 끝나는 최대 부분 배열의 합 초기화
        int maxSoFar = nums[0]; // 전체 최대 부분 배열의 합 초기화

        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            maxEndingHere = Math.max(nums[i], maxEndingHere + nums[i]);
            maxSoFar = Math.max(maxSoFar, maxEndingHere);
        }

        return maxSoFar;
    }
}

너무 어려운건 결과물 진전도 없고 시간만 버린다는 것을 알게 되었다. 내가 너무 자만한 것 같다. 쉽고 새로운 기술을 하나만 추가한 프로젝트를 많이 시도하자. 그래도 이 경험도 언젠가는 나에게 좋은 자양분이 될 것이라 믿는다.

향후 프로젝트 규칙

1. 프로젝트 당 신규 스택은 1개만 추가하며, 익숙해 진 후에 다른 스택을 적용한다.
2. 난이도는 내가 GPT 에 너무 의존하지 않는 수준으로 정한다.
3. 프로젝트 기간은 최대 1주를 넘기지 않는다. (향후 실력이 좋아졌을 시 2주로 늘린다.)
4. 결과물은 무조건 호스팅한다. (실패한 결과물도 무조건한다. 어차피 완벽하지 않다.)

나의 실력 대비 목표와 스택이 지나치게 과한 것이 나의 패착인 것 같다. 기술의 갯수에 집중하지 말고 실질적으로 구현 가능한 수준으로 만드는 것이 더 중요한 것 같다.

03월 리뷰

회사 면접을 보기 시작했다.

04월은 더 작은 실행 단위로 쪼개는 달

오픈소스로 만들자. 앞으로 한 프로젝트 당 신규 기술 적용은 1개로 제한한다. 점진적으로 확장할 수 있는 프로젝트로 만들자.

04월 목표

MVP 2주 내에 1개 배포 완료 (시간이 길면 오히려 늘어진다. 빡세게 가자..)

venv 생성하는 법도 모르고 헤매고, image_processor 에러 때문에 버벅이던 어제보다는 오늘이 매우 뿌듯하다. 지금부터가 진짜 시작이다. 가장 기본적인 text to image 모델 부터 API 연결하고 이후에 모델을 어떻게 지속적으로 training 할지 계획을 세워보자.

import os
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch

# load both base & refiner
base = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", use_safetensors=True
)

# mps 는 Metal performers shaders 의 약자로 Apple silicon Mac 은 이걸로 해야함. 그 외는 cuda
base.to("mps")
refiner = DiffusionPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0",
    text_encoder_2=base.text_encoder_2,
    vae=base.vae,
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    variant="fp16",
)
refiner.to("mps")

# Define how many steps and what % of steps to be run on each experts (80/20) here
n_steps = 30
high_noise_frac = 0.8

prompt = "어쩌구 저쩌구"

# run both experts
image = base(
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=n_steps,
    denoising_end=high_noise_frac,
    output_type="latent",
).images
image = refiner(
    prompt=prompt,
    num_inference_steps=n_steps,
    denoising_start=high_noise_frac,
    image=image,
).images[0]

# 이미지 경로와 기본 파일명 설정
image_dir = os.path.expanduser("~/경로")
base_filename = "image.png"

# 파일명에 추가할 숫자 초기화
num = 0

# 최종 파일명 생성
final_path = os.path.join(image_dir, base_filename)

# 파일이 이미 존재하는 경우, 새로운 파일명 생성
while os.path.exists(final_path):
    num += 1
    # 파일명과 확장자 분리
    name, ext = os.path.splitext(base_filename)
    # 새로운 파일명 생성
    new_filename = f"{name}({num}){ext}"
    final_path = os.path.join(image_dir, new_filename)

# 최종 경로에 이미지 저장
image.save(final_path)
print(f"Image saved to {final_path}")

채용 시장이 얼어붙었다. 그렇다고 손가락만 빨고 있을 수는 없다. 인디해킹을 시작하자.

02월 리뷰

MVP 아이디어를 정립하고, 해당 프로젝트를 성공시키기 위한 스택을 정리하고, 내 제품을 알릴 방법을 찾아보았다. X 를 시작했다. MVP Front end 구성을 시작했다. 내가 이루고 싶은 것, 되고 싶은 것을 10년, 1년, 월간, 주간 단위로 건강, 부, 비즈니스 영역으로 나눠서 작성했다. 영어는 간단한 문장으로 대화가 가능해졌다.

03월은 MVP 배포의 달

시간은 금이다. Time blocking 잘하자. 확장성은 최소화 하고 MVP 기능에 집중하자. 모든 프로세스는 Notion, Github 에 문서화 하자.

03월 목표

• 영어를 대화의 맥락을 이해할 수 있는 능숙한 수준으로 구사한다.
• MVP 1개 배포 완료

특징

• 모델 제공: 다양한 작업과 언어에 적용 가능한 수천 개의 사전 훈련된 모델을 제공합니다.
• 데이터셋 접근성: 사전 구축된 NLP 데이터셋을 쉽게 다운로드하고 탐색할 수 있습니다.
• 토크나이저 통합: 텍스트를 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 토크나이저를 제공합니다.

Transformers

Hugging Face의 Transformers는 사용자가 쉽게 모델을 파인튜닝하거나 자신의 데이터셋으로 학습을 진행할 수 있도록 지원하며, 지속적으로 커뮤니티의 기여를 통해 모델과 기능이 추가되고 있습니다. 이는 기계 학습 분야에서의 연구와 개발을 가속화하는 데 크게 기여하고 있습니다.

Next.js 의 폴더구조는 대략 아래와 같다.

NEXT.js 가 정한 규칙은 폴더의 이름으로 라우팅이 쉽게 구현된다. CRA(create-react-app) 에다가 react-router-dom 으로 협업 시 어떻게 라우팅할지 고민하는 시간을 줄여준다. app = / image-maker = /image-maker 모두 폴더 이름과 동일하다.

직관적인 pages routing 방식도 있지만, NEXT.js 를 쓰기로 했으면 다이나믹 라우팅을 지원해주는 app routing 방식을 써봐야 하지 않을까?

page 파일

위 사진을 보면 page.tsx 가 두개인 것을 볼 수 있다. page 라는 이름으로 폴더 하위에 파일을 만들면 해당 폴더명으로 라우팅이 되며, page 파일에서 만든 컴포넌트를 렌더링한다. 전부 SSR 로 만들어져서 로딩 속도도 CRA 에 비해 매우 빠르다. 쓰다 보니 팀 프로젝트 때 왜 이걸 안썼을까 후회된다.

export default function ImageMaker(){
    return (
        <div>
            <h1>Image Maker</h1>
        </div>
    )
}

layout

layout 파일은 기본으로 app 디렉토리에 하나만 만들어져 있는데, 많이 본 모습이 나온다. 바로 {children} 하위에 자식 컴포넌트들을 렌더링 하겠다는 의지가 보인다.

현재는 내가 컴포넌트를 최상위에 둔 거승ㄹ 볼 수 있다. layout 파일은 다른 디렉토리 하위에도 만들 수 있는데, /image-maker 에 layout 을 만들었다면, 해당 layout 에 컴포넌트를 넣는다면, /image-maker/** 하위 모든 경로에만 일괄로 컴포넌트를 뿌려준다고 이해하면 쉽겠다.

export default function RootLayout({
  children,
}: Readonly<{
  children: React.ReactNode;
}>) {
  return (
    <html lang="en">
      <body className={inter.className}>
        <Navigation/>
        {children}
      </body>
    </html>
  );
}

.env.local 파일 생성: 프로젝트 루트에 .env.local 파일을 생성하고, 퍼블릭 API 키를 다음과 같이 저장합니다.

NEXT_PUBLIC_API_KEY=your_public_api_key_here

Next.js에서는 NEXT_PUBLIC_ 접두사가 붙은 환경 변수를 클라이언트 사이드에서 안전하게 사용할 수 있도록 합니다.

환경 변수 사용: 환경 변수를 불러와서 사용합니다.

import axios from 'axios';

const fetchData = async () => {
  try {
    const response = await axios.get('https://api.example.com/data', {
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${process.env.NEXT_PUBLIC_API_KEY}`
      }
    });
    console.log(response.data);
  } catch (error) {
    console.error('API 요청 중 오류 발생:', error);
  }
};

export default function Component() {
  return (
    <div>
      <button onClick={fetchData}>데이터 불러오기</button>
    </div>
  );
}

이렇게 환경 변수를 사용하여 API 키와 같은 민감한 정보를 코드에 직접 하드코딩하지 않고 관리할 수 있습니다. 이 방법은 보안을 유지하고, 개발과 프로덕션 환경에서의 설정 변경을 용이하게 합니다.

MVP 제작 - 검증 흐름

• 문제와 문제 영역 설정
• 가설 수립
• 테스트
• 결과 도출
• 가설 방향성 재 검토 || 프로젝트 종료 ...(반복)

제작 시 참고할 점

1. Time box your spec 데드라인 정하기(2주, 4주, 8주 등)
2. Write your spec 필요한 기능을 전부 나열한다.
3. Cut your spec 나열한 기능들 중 필요한 부분만 남기고 일부는 back log 기록 혹은 삭제한다.
4. Don't fall in love with your MVP 만든 하나의 MVP 에 너무 집착하여 시간을 낭비하지 않는다.

• 참고 유튜브 : Y Combinator

피드백 받기

• 실제 앱 / 웹으로 배포한다.
• 내가 활동하는 소셜미디어에 공유한다.
• Product Hunt 와 같은 플랫폼에 공유한다.

Java의 HashSet과 LinkedHashSet은 Set 인터페이스를 구현한 클래스로, 중복을 허용하지 않는 데이터의 집합을 관리할 때 사용됩니다. 두 클래스는 유사해 보일 수 있지만, 내부 구현과 사용 사례에 있어 중요한 차이점을 가지고 있습니다.

HashSet

• 중복 허용 안 함: 같은 값을 가진 요소의 추가 시도는 무시됩니다.
• 순서 보장 안 함: 요소의 추가 순서와 관계없이, 내부 해시 함수에 따라 요소가 저장됩니다.
• 빠른 접근 속도: 해시 함수를 사용하여 요소의 존재 여부를 빠르게 확인할 수 있습니다.

HashSet은 주로 요소의 중복을 방지하면서 순서가 중요하지 않은 데이터 집합을 관리할 때 사용됩니다.

import java.util.HashSet;

public class HashSetExample {
    public static void main(String[] args) {
        HashSet<Integer> numbers = new HashSet<>();

        // 요소 추가
        numbers.add(2);
        numbers.add(3);
        numbers.add(1);

        // 요소 순회
        for (int number : numbers) {
            System.out.println(number);
        }

        // 요소 삭제
        numbers.remove(2);

        // 특정 요소 포함 여부 확인
        if (numbers.contains(3)) {
            System.out.println("HashSet contains 3");
        }
    }
}

LinkedHashSet

• 중복 허용 안 함: HashSet과 마찬가지로 중복된 요소의 추가는 허용되지 않습니다.
• 순서 보장: 요소가 추가된 순서대로 요소를 순회할 수 있습니다.
• 빠른 접근 속도: HashSet과 유사한 속도로 요소의 존재 여부를 확인할 수 있으면서도, 요소의 순서를 유지합니다.

LinkedHashSet은 중복을 허용하지 않으면서도 요소의 삽입 순서를 유지해야 할 때 유용합니다. 예를 들어, 사용자가 입력한 데이터의 순서를 보존하면서 중복을 제거해야 하는 경우에 적합합니다.

import java.util.LinkedHashSet;

public class LinkedHashSetExample {
    public static void main(String[] args) {
        LinkedHashSet<Integer> orderedNumbers = new LinkedHashSet<>();

        // 요소 추가
        orderedNumbers.add(2);
        orderedNumbers.add(3);
        orderedNumbers.add(1);

        // 요소 순회
        for (int number : orderedNumbers) {
            System.out.println(number); // 순서대로 출력됨: 2, 3, 1
        }

        // 요소 삭제
        orderedNumbers.remove(3);

        // 특정 요소 포함 여부 확인
        if (orderedNumbers.contains(1)) {
            System.out.println("LinkedHashSet contains 1");
        }
    }
}

차이점

• 순서 유지: HashSet은 요소의 순서를 유지하지 않는 반면, LinkedHashSet은 요소가 추가된 순서를 유지합니다.
• 성능 차이: LinkedHashSet은 요소의 순서를 유지하기 위해 추가적인 메모리를 사용하며, 이로 인해 아주 미세하게 HashSet보다 느릴 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 이 차이는 무시할 수 있을 정도입니다.
• 사용 사례: 순서가 중요하지 않고 데이터의 중복만 제거하고 싶을 때는 HashSet이 적합합니다. 반면, 요소의 삽입 순서를 유지하면서 중복을 제거해야 할 경우 LinkedHashSet이 더 적합합니다.

결론

HashSet과 LinkedHashSet 사이의 선택은 요소의 순서 유지 여부와 애플리케이션의 성능 요구사항에 따라 결정됩니다. 데이터의 순서가 중요하지 않다면 HashSet을, 순서가 중요하다면 LinkedHashSet을 사용하는 것이 좋습니다.

programmers

Description

문자열 my_string이 매개변수로 주어집니다. my_string에서 중복된 문자를 제거하고 하나의 문자만 남긴 문자열을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.

입출력 예 #1 "people"에서 중복된 문자 "p"와 "e"을 제거한 "peol"을 return합니다. 입출력 예 #2 "We are the world"에서 중복된 문자 "e", " ", "r" 들을 제거한 "We arthwold"을 return합니다.

Solution

import java.util.LinkedHashSet;

class Solution {
    public String solution(String my_string) {

        // StringBuilder 를 사용해본다.
        StringBuilder answer = new StringBuilder();

        // 중복 허용이 안돼고, 결과값이 순서대로 추가되는 LinkedHashSet 을 사용한다.
        LinkedHashSet<Character> set = new LinkedHashSet<>();

        // LinkedHashSet 에 my_string 의 char 를 중복 없는 값으로 넣는다.
        for (char c : my_string.toCharArray()) {
            set.add(c);
        }

        // StringBuilder 에도 넣는다.
        for (char c : set) {
            answer.append(c);
        }

        // String 타입으로 변환한다.
        return answer.toString();

    }
}

Other solution

import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

class Solution {
    public String solution(String my_string) {

        //stream
        return Arrays.stream(myString.split(""))
                      .distinct()
                     .collect(Collectors.joining());
    }
}

TIL - HashSet과 LinkedHashSet: 특징과 차이점

• HashSet 중복 허용 안함 순서 보장 안함 빠른 접근 속도
• LinkedHashSet 중복 허용 안함 순서 보장 빠른 접근 속도

IntelliJ 기준으로 새 프로젝트를 생성 시, git 저장소 추가를 체크박스 후 프로젝트를 생성했다면, IDE 가 만들어 준 기본 .gitignore 내의 내용만 Git index 에서 무시되며, 나머지는 자동을 staging(git add) 된다.

Git index 해제하기(staging 제외)

git rm --cached <파일시스템 경로/파일명>

이미 프로젝트를 만든 상황인데, commit 하기 싫은 파일을 Git index 에서 지우고 싶다면 CLI(프로젝트 디렉토리에 위치) 에서 위 명령어를 치면 index 해제된다.

.gitignore 내용 추가

이후 .gitignore 에 commit 을 원하지 않는 디렉토리/파일 적으면 내용이 정상 반영되는 것을 확인할 수 있다.

programmers

Description

정수 n이 매개변수로 주어질 때 n의 각 자리 숫자의 합을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요

입출력 예 #1 1 + 2 + 3 + 4 = 10을 return합니다. 입출력 예 #2 9 + 3 + 0 + 2 + 1 + 1 = 16을 return합니다.

Solution

class Solution {
    public int solution(int n) {
        int answer = 0;
        String temp = String.valueOf(n);

        for (int i = 0; i < temp.length(); i++){
            answer += Character.getNumericValue(temp.charAt(i));
        }

        return answer;
    }
}

Other solution

TIL - Character.getNumericValue();

• Character.getNumericValue(char) 정수로 표기된 char 의 숫자 값 1개를 가져온다. A 나 ! 같은 것들은 숫자로 가져올 수 없어서 -1 이 반환된다.

programmers

Description

영어에선 a, e, i, o, u 다섯 가지 알파벳을 모음으로 분류합니다. 문자열 my_string이 매개변수로 주어질 때 모음을 제거한 문자열을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.

입출력 예 #1 "bus"에서 모음 u를 제거한 "bs"를 return합니다. 입출력 예 #2 "nice to meet you"에서 모음 i, o, e, u를 모두 제거한 "nc t mt y"를 return합니다.

Solution

class Solution {
    public String solution(String my_string) {
        String answer = my_string.replace("a", "")
                                 .replace("e", "")
                                 .replace("i", "")
                                 .replace("o", "")
                                 .replace("u", "");

        return answer;
    }
}

Other solution

class Solution {
    public String solution(String my_string) {
        String answer = "";

        answer = my_string.replaceAll("[aeiou]", "");

        return answer;
    }
}

TIL - regex [characters]

• my_string.replaceAll("[aeiou]", "") a,e,i,o,u 에 해당하는 문자들을 모두 공백처리한다. 여기서 [char1, char2...] 는 [ ] 안의 어느 것이든 해당할 수 있음.

01월의 루틴이 적응 되었지만, 단기용 계획이었기 때문에, 좀 더 정량적이고 구체적이고, 재미있는 것들을 써보자.

외적인 동기는 스트레스와 번아웃만 주는 것 같다. 무엇이 나에게 재미를 주는지 이번 달 하고싶은 것을 써보자.

이번 달 하고싶은 것

1. 개발 : 미니 프로젝트 기획
2. 자격증 : 네이버클라우드 자격증 취득(NCP 취득 완료!)
3. 영어 : 일상 회화

일간 목표(삭제)

1. 영어 : 레슨 3개 2. 알고리즘 : 문제 풀이 5개 3. 자격증 : 전체 분야 1독 4. 블로그 : 1개

행동을 위한 노트(삭제)

1. 목표는 항목으로 구분하고, 정량적으로 정한다. 2. 모든 행동은 빠르게 대충 시작한다. 3. 최대한 쉬운 목표로 시작한다.

LeetCode

Description

주어진 m x n 정수 그리드 accounts에서 accounts[i][j]는 i​​​​​​​​​​​번째​​​​ 고객이 j​​​​​​​​​​​번째​​​​ 은행에 가지고 있는 돈의 양입니다. 가장 부유한 고객의 재산을 반환하세요. 고객의 재산은 그들이 모든 은행 계좌에 가지고 있는 돈의 양입니다. 가장 부유한 고객은 최대 재산을 가진 고객입니다.

Solution

class Solution {
    public int maximumWealth(int[][] accounts) {
        int[] answer = new int[accounts.length];
        for (int i = 0; i < accounts.length; i++){
            int sum = 0;
            for (int j = 0; j < accounts[i].length; j++){
                sum  += accounts[i][j];
            }
            answer[i] = sum;
        }

        Arrays.sort(answer);
        return answer[answer.length - 1];

    }
}

Summary

2차원 배열은 개인적으로 내가 풀기 어려워하는 문제 중에 하나이기 때문에, 하나 쯤 기록으로 남긴다.

programmers

Description

정수 n이 매개변수로 주어질 때, n 이하의 홀수가 오름차순으로 담긴 배열을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.

Solution

class Solution {
    public int[] solution(int n) {
        int[] answer = new int[(n+1)/2];
        int j = 0;
        for (int i = 1; i <= n; i+=2){
            answer[j] = i;
            j++;
        }
        return answer;
    }
}

Other solution

import java.util.stream.IntStream;

class Solution {
    public int[] solution(int n) {
        return IntStream.rangeClosed(0, n).filter(value -> value % 2 == 1).toArray();
    }
}

TIL - IntStream.rangeClosed(a, b).filter()

• IntStream.rangeClosed(0, n) 0부터 n을 포함한 수 까지의 정수 범위를 나타낸다.
  
• filter(value -> value % 2 == 1) 2로 나눈 나머지가 1(홀수)인 조건에 맞는 값만 걸러낸다.
  
• toArray() 걸러진 stream 요소들을 배열로 바꾼다.

늦었지만 올해부터 매 달 3개의 목표를 정하기로 했다.

행동을 위한 노트

1. 목표는 항목으로만 구분하고, 시간 단위로 계획을 세우지 않는다.
2. 모든 행동은 빠르게 대충 시작한다.
3. 내가 기록하고 싶은 건 모두 블로그에 작성한다.

월간 목표

1. 사이드 프로젝트 : [구상 중]
2. 알고리즘 공부 : 매일 5개 문제 풀이
3. 영어 : 매일 레슨 3개

programmers

Description

• 제한사항 0 < array의 길이 < 100 0 ≤ array의 원소 < 1000

• 입출력 예 설명 입출력 예 #1 [1, 2, 3, 3, 3, 4]에서 1은 1개 2는 1개 3은 3개 4는 1개로 최빈값은 3입니다. 입출력 예 #2 [1, 1, 2, 2]에서 1은 2개 2는 2개로 최빈값이 1, 2입니다. 최빈값이 여러 개이므로 -1을 return 합니다. 입출력 예 #3 [1]에는 1만 있으므로 최빈값은 1입니다.

Solution

class Solution {
    public int solution(int[] array) {
        int[] frequency = new int[1000];
        int maxFrequency = 0;

        // 각 숫자의 빈도를 계산
        for (int num : array) {
            frequency[num]++;
            maxFrequency = Math.max(maxFrequency, frequency[num]);
        }

        // 최빈값이 여러 개 있는지 확인
        int maxValCount = 0;
        int maxVal = -1;
        for (int i = 0; i < frequency.length; i++) {
            if (frequency[i] == maxFrequency) {
                maxValCount++;
                maxVal = i;
                if (maxValCount > 1) {
                    return -1; // 최빈값이 여러 개면 -1 반환
                }
            }
        }

        // 최빈값이 하나만 있으면 그 값을 반환
        return maxVal;
    }
}

Math.max() 과 Math.min()

Math.max(a, b) 는 a 와 b 중에 가장 높은 수를 반환한다. Math.min(a, b) 는 a 와 b 중에 가장 낮은 수를 반환한다. 인자 a, b 는 같은 Primitive type 끼리만 비교 가능하다.
ex) Math.max(int a, int b)

알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 측정하는 기준 알고리즘의 효율성을 평가하고, 대규모 데이터에 대한 성능을 예측하는 데 유용

Big O 표기법 사용 예시: O(1): 입력 크기에 상관없이 항상 일정한 시간이 걸리는 경우 (예: 배열에서 특정 인덱스의 요소에 접근) O(N): 입력 크기에 비례하여 시간이 증가하는 경우 (예: 선형 검색) O(N²): 입력 크기의 제곱에 비례하여 시간이 증가하는 경우 (예: 이중 루프를 사용하는 알고리즘) O(log N): 입력 크기가 커질수록, 시간이 로그 비율로 증가하는 경우 (예: 이진 검색)

공간 복잡도(Space Complexity)

알고리즘이 문제를 해결하는 데 필요한 메모리 양을 측정하는 기준 메모리 사용을 최적화하고, 메모리 제한이 있는 환경에서의 알고리즘 성능을 평가

Big O 표기법 사용 예시: O(1): 입력 크기에 상관없이 항상 일정한 메모리를 사용하는 경우 O(N): 입력 크기에 비례하여 메모리 사용량이 증가하는 경우

지금은 잘 이해는 안가지만 계속 진행하다 보면 이해될 것 같다.