ki hyun's 개발블로그

Svelte는 React 혹은 Vue와 같이 인터렉티브한 웹을 구축하기 위한 도구이지만 구축하는 방법이 완전히 다르다. 또한 Svelte는 React, Vue와 같이 프레임워크나 라이브러리가 아니다. 오히려 Svelte는 컴파일러에 가깝다고 볼 수 있다. React의 방식 만약 React로 웹 서비스를 빌드하고 배포한다면 사용자가 웹 사이트에 들어올때 2가지 종류의 코드를 다운로드 받아야한다. React 코드와 개발자가 작성한 코드이다. 이는 이때까지 표준화되어 사용되던 방식으로 jQuery를 사용한다면 사용자가 jQuery를 다운로드 받아야하듯이 React나 Vue도 같은 방식을 사용하고 있는 것이다. Svelte의 방식 하지만 Svelte는 위의 방식대로 작동하지 않는다. Svelte의 초기 홍보문구..

Cosmos? 이 글을 읽는 사람들 중 몇몆은 Cosmos에 대해 들어봤을 수도 있다. 노마드 코더 유튜브에 나오기도 했고 ATOM, Binance Coin 등 여러 코인들이 이 Cosmos를 기본으로 작동하고 있기 때문이다. 그렇다면 코스모스는 무엇일까? 웹사이트에서 말하는 바에 따르면 코스모스는 블록체인의 인터넷이 되려 한다. 코스모스는 블록체인들이 서로 통신할 수 있는 프로토콜(IBC)를 만들려고 하고 또한 블록체인의 Django같은 역할을 하려 하고 있다. Cosmos는 개발자들이 쉽고 빠르게 블록체인을 개발하게 하기 위해서 Cosmos SDK를 제공하는데 이 SDK를 사용하면 Transaction, Pow, Pos, Smart Contract 등 블록체인에서 사용가능한 여러가지 기능들을 SDK ..

O(n)의 등장 이때까지 봐온 모든 정렬 알고리즘들은 입력된 숫자들을 비교해가며 정렬을 하였다. 하지만 비교하며 정렬하는 모든 알고리즘은 O(n log n)이라는 명확한 한계를 가지고 있다. 그렇다면 어떻게하면 정렬 알고리즘을 더욱 빠르게 작동시킬 수 있을까? 바로 비교를 하지 않으면 된다. O(n) 시간에 실행되는 정렬 알고리즘들은 비교를 하지 않고 정렬을 한다는 특징을 가지고 있다. 계수 정렬 계수 정렬은 말 그대로 x에 대해서 x보다 같거나 작은 원소의 개수를 센다. 이렇게 센 값은 나중에 x를 어디에 배치할 것인가를 결정할 때에 사용된다. 예를 들어 [2, 1, 3, 4, 8, 7, 9] 라는 배열이 있다고 가정해보자 이때 x에 대해서 같거나 작은 원소의 개수를 센다면 0 = 0 1 = 1 2 =..

🚨 이번 포스트는 복잡한 식과 머리 아픈 내용이 나올 수 있습니다. 퀵 정렬의 성능 저번 포스트에서는 퀵 정렬에 대해 알아보았다. 퀵 정렬의 평균적인 수행시간이 O(n log n) 이고 최악의 수행시간이 O(n^2) 이라는 것을 알았지만 최악의 수행시간이 O(n^2) 이나 되는 알고리즘이 어째서 힙 정렬보다 더 빠른지에 대해서는 자세히 다루지 않았다. 이번 포스트에서는 퀵 정렬의 성능에 대해 알아보고 어째서 퀵 정렬이 힙 정렬보다 더 효율적인 알고리즘인가에 대해 알아볼 것이다. 퀵 정렬의 수행시간은 분할 후 양쪽 구역의 크기가 비슷한가 아닌가에 따라 달라진다. 분할이 균등하게 된다면 퀵 정렬은 병합 정렬처럼 빠르게 작동한다. 하지만 분할의 균등하지 않다면 삽입 정렬처럼 느리게 동작한다. 분할을 가장 나쁘..

퀵 정렬은 찰스 앤터니 리처드 호어가 개발한 정렬 알고리즘이다. 다른 원소와의 비교만으로 정렬을 수행하는 비교 정렬에 속한다. 퀵 정렬은 n개의 데이터를 정렬할 때, 최악의 경우에는 O(n²)번의 비교를 수행하고, 평균적으로 O(n log n)번의 비교를 수행한다. - 위키백과 - 1. 퀵 정렬? 퀵 정렬은 n개의 원소를 가진 배열을 최악의 경우에 O(n²)시간에 정렬하는 알고리즘이다. 이렇게 최악의 경우로만 봤을땐 퀵 정렬은 느리지만 평균 수행시간이 O(n lg n)으로 굉장히 효율적이고 O(n lg n)에 숨겨진 상수 인자도 굉장히 작다. 퀵 정렬은 병합 정렬과 마찬가지로 분할정복에 기반을 두고 있다. 따라서 퀵 정렬의 동작은 다음과 같이 설명할 수 있다. 분할: 배열 A[p..r]을 두 개의 부분 ..

힙에 관하여 이전 포스트에서 힙을 이용한 정렬인 힙 정렬에 대해 소개했다. 힙 정렬은 분명 훌륭한 알고리즘이지만 사실 나중에 소개할 퀵 정렬을 잘 구현하는 것이 일반적으로는 더 빠르다. 하지만 힙은 여러 방면으로 유용하게 사용할 수 있는데 이번 포스트에서는 힙을 가장 잘 응용하여 널리 쓰이고 있는 우선순위 큐를 소개해보려고 한다. 우선순위 큐 키라는 값을 가진 원소들을 다루기 위한 자료구조 보통의 큐는 FIFO를 구현한다. 따라서 우선순위에 상관없이 무조건 먼저 들어온 원소가 가장 먼저 나간다. 하지만 우선순위 큐에서는 우선순위에 따라 나가는 순서가 결정된다. 가장 나중에 들어온 원소이더라도 우선순위가 가장 높다면 가장 먼저 나가게 되는 것이다. 우선순위 큐의 종류 힙과 같이 우선순위 큐에도 최대 우선순..

Big-O-Notation 알고리즘의 속도를 표현하는 방법이다 알고리즘의 속도는 초와 같은 단위로 나타낼 수 없다. 왜냐하면 같은 코드를 실행하더라도 코드를 돌리는 하드웨어에 따라 속도 차이가 천차만별이기 때문이다. 따라서 작업을 수행하는데 걸리는 Step에 따라 속도를 계산한다. Ex) 수행하는데 5개의 스텝이 필요한 알고리즘이 10개의 스텝이 필요한 알고리즘보다 효율적임 코드의 실제 러닝 타임을 표시하는 것이 아니며, 인풋 데이터 증가율에 따른 알고리즘의 성능을 예측하기 위해 사용한다. 실제 러닝 타임을 표시하지 않는 이유는 만약 알고리즘이 4n + 9시간이 걸린다고 가정했을때 n이 10억이라면 이 알고리즘이 돌아가는데는 40억 + 9시간이 걸린다고 말하는 사람은 아무도 없을 것이다. 따라서 Big-..

시작 오늘부터 Introduction to Algorithms에 대한 TIL을 진행하려고 한다. 왜 정렬 알고리즘인가? 수많은 컴퓨터 공학자가 정렬을 알고리즘 연구에서 가장 기본적인 문제로 여기고 있다고 저자는 말한다. 여기에는 몇가지 이유가 있는데 정보를 정렬하는 것 자체가 필요한 응용 분야가 있다. Ex) 은행에서는 고객 청구서를 준비하기 위해 수표를 수표 번호순으로 정렬해야 한다. 많은 알고리즘이 자주 정렬을 사용한다. Ex) 층을 이루는 물체를 그리는 프로그램은 밑바닥부터 꼭대기까지 순서대로 그릴 수 있도록 상하관계에 따라서 정렬해야한다. 정렬 알고리즘은 종류가 다양하고 많은 기술이 적용된다. 힙 힙 자료구조는 완전 이진 트리로 볼 수 있는 배열 객체이다. 완전 이진 트리가 뭐지...? 완전 이진..

알고리즘을 공부하려는 이유 먼저 알고리즘을 공부하려고 마음먹은 계기는 내가 만드는 프로그램들을 유지 보수하면서부터 시작됐다. 나는 전형적인 P이기 때문에 개발을 할 때도 큰 계획 없이 그때그때 구현하고 싶은 기능을 빠르고 생각 없이 구현했다. 이런 식으로 생각 없이 만든 코드가 늘다 보니 여러 문제가 생기게 되었는데... 1. 프로그램의 속도가 느려진다. 별 생각 없이 코드를 짜다 보면 코드의 효율성과 속도는 딱히 신경 쓰지 않고 진행하게 된다. 처음에는 별문제가 없어 보이지만 프로젝트를 완성하고 보면 X 같은 최적화에 엄청난 속도를 보여주는 프로그램을 만날 수 있었다. 2. 내 코드가 왜 작동하는지 모른다. 아무 생각없이 코드를 짜는 나 아무 생각 없이 코드를 작성하다 보니 이 코드가 왜 작동하는지도 ..

> **이 글은 시리즈로 연결된 글입니다. 전 시리즈를 먼저 읽어주세요. 😀** # 문제점 먼저 이전까지의 암호화폐들의 문제점에 대해 알아보자. 저번 글에서도 이야기했듯이 이때까지의 암호화폐들이 사용하던 작업증명(PoW)은 해킹으로부터 네트워크를 보호하고 데이터를 검증하는데 아주 탁월한 방법이였지만 한 사람이 계속 검증을 할 순 없기에 사람들은 검증자로 뽑히기 위해 컴퓨터를 열심히 돌려야 하는데 바로 이 과정에서 엄청난 양의 전기를 소모하기 때문에 여러가지 환경문제가 발생할 수 있다. > **그렇다면 3세대 암호화폐는 이 문제를 어떻게 해결한거지?** # 스테이킹 3세대 암호화폐는 이 문제를 해결하기위해 작업증명 자체를 없애버렸다. 대신 지분 증명이라는 새로운 시스템을 도입했는데 지분증명이란 해당 네트워..