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[VSCode] Extension 추천 목차 1. Live Share (웹) 2. Live Server 3. Prettier(코드 포매팅) 4. Material Theme(배경) 5. Material Icon Theme 6. Bracket Pair Colorizer(괄호쌍) 7. Indent Rainbow(들여쓰기) 8. Auto Rename Tag 9. Css Peek 10. HTML CSS Support 11. Markdown Priev 12. Emit (git) 13. ESLint 14. Git Lens -> Git Graph 15. import cost 16. multiple cursor case preserve(다수 변경시 대소문자 유지) 17. codesnap(코드 복사 붙이기) 18.toodo highlight 1. 2. - [Y.. 2023. 10. 15.
[VSCode] 단축키 목차 1. 자주 사용하는 단축키 2. VSCode Shortcuts for MacOS 3. VSCode Shortcuts for Windows 1. 자주 사용하는 단축키 1) Command Palette: shift + cmd + P / F1 2) Quick Open: cmd + P 3) User Settings: cmd + , 4) Toggle Side Bar: cmd + b 5) Toggle Terminal: ctrl + `(tilt) / cmd + j 6) Keyboard Shortcuts: cmd + k + s 7) Beginnig/End of File: cmd + 방향키 8) 단어별 이동: opt + 좌우방향키 9) 복사 / 잘라내기: cmd + c / cmd + v 10) 라인 이동: opt .. 2023. 10. 15.
[알고리즘] 10. 기타 알고리즘 Index 1. 소수 판별 2. 에라토스테네스의 체 3. 투 포인터 4. 구간 합 5. 최소 공통 조상 5. 참고자료 1. 소수 판별소수(Prime Number)- 1보다 큰 자연수 중에서 1과 자기 자신을 제외한 자연수로는 나누어 떨어지지 않는 자연수 # 시간 복잡도: O(N)def is_prime(x): for i in range(2, x): if x % i == 0: return False return True # 시간 복잡도: O(sqrt(N))import mathdef is_prime(x): for i in range(2, int(math.sqrt(x)) + 1): if x % i == 0: return False return True 2. 에라토스테네스.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 9. 기타 그래프 이론 Index 1. 서로소 집합 자료구조 2. 서로소 집합을 활용한 사이클 판별법 3. 최소 신장 트리(크루스칼 알고리즘) 4. 위상 정렬 5. 추천 문제  6. 참고자료1. 서로소 집합 자료구조Disjoint Sets- 공통 원소가 없는 두 집합 서로소 집합 자료구조(= Union Find)- 서로소 부분 집합들로 나누어진 원소들의 데이터를 처리하기 위한 자료구조- 두 종류의 연산을 지원- - Union: 두 개의 원소가 포함된 집합을 하나의 집합으로 합치는 연산- - Find: 특정한 원소가 속한 집합이 어떤 집합인지- 연결성을 통해 집합의 형태를 확인 (동작 과정)1) Union 연산을 확인하여, 서로 연결된 두 노드 A, B를 확인  - A와 B의 루크 노드 A', B'를 각각 찾기  - A'를 B'.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 8. 최단 경로 알고리즘 Index 1. 최단 경로 문제 2. 다익스트라 최단 경로 3. 플로이드 워셜 4. 벨만 포드 5. 추천 문제  6. 참고자료1. 최단 경로 문제최단 경로 문제- 가장 짧은  경로를 찾는 알고리즘- 각 지점은 그래프에서 node로 표현, 지점 간 연결된 도로는 edge로 표현 (최단 경로 유형)- 한 지점에서 다른 한 지점까지의 최단 경로- 한 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로- 모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로 2.  다익스트라 최단 경로Djikstra- 특정한 노드에서 출발하여 다른 모든 노드로 가는 최단 경로를 계산- 음의 간선이 없을 때 정상적으로 동작- 매 상황에서 방문하지 않은 가장 적은 비용이 드는 노드를 선택(그리디)- 한 단계당 하나의 노드에 대한 최단 거리를 확실히 .. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 7. 그래프 탐색 Index 1. 스택과 큐 2. 재귀 3. 유클리드 호제법 4. DFS 5. BFS  6. 추천 문제 7. 참고자료- Search란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정- 그래프 탐색 알고리즘으로 DFS/BFS가 있음 1. 스택과 큐Stack- FILO(First In Last Out)의 자료구조- 입구와 출구가 동일stack = []# 삽입stack.append(val)# 삭제stack.pop()# 최상단 원소 확인print(stack[-1])Queue- FIFO(First In First Out)의 자료구조- 입구와 출구가 양쪽으로 나있는 터널 형태queue = []# 삽입queue.append(val)# 삭제queue.pop(0)# 최하단/최상단 원소 확인queue[0]queue[-1.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 6. 이진 탐색 Index 1. 순차 탐색 2. 이진 탐색 3. 이진 탐색 라이브러리 4. 파라메트릭 서치 5. 추천 문제 6. 참고자료1.  순차 탐색순차 탐색(Sequential Search)- 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 확인하는 방법 2.  이진 탐색이진 탐색(Binary Search)- 탐색 범위를 절반씩 좁혀가며 데이터를 탐색하는 방법- O(log N) (재귀적 구현)def binary_search(arr, target, start, end): if start > end: return None mid = (start + end) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] > target: re.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 5. 동적 계획법 Index 1. 다이나믹 프로그래밍 2. 추천문제 3. 참고자료1.  다이나믹 프로그래밍Dynamic Programming- 메모리를 적절히 사용하여 수행 시간 효율성을 비약적으로 향상시키는 방법- 이미 계산된 결과(작은 문제)는 별도의 메모리 영역에 저장하여 다시 계산하지 않음- 점화식 : 인접한 항들 사이의 관계식- Memoization: 한 번 계산한 결과를 메모리 공간에 메모하는 기법(=Caching), - Top-down(메모이제이션) 방식과 Bottom-up 방식이 존재- Bottom-up 방식을 사용시 결과 저장용 리스트는 DP 테이블 이용- 분할 정복은 부분 문제의 중복이 없음 (조건)1) Optimal Substructure(최적 부분 구조)- 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있으며 작은.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 4. 그리디 && 구현 Index 1. 그리디 2. 구현 3. 추천 문제 4. 참고자료1.  그리디Greedy Algorithm- 현재 상황에서 지금 당장 좋은 것만 고르는 방법- 정당성 분석, 반복적 선택시 최적의해 보존되는지 검토 (Exam)- 거스름 돈: 가장 큰 동전의 단위가 항상 작은 단위의 배수이므로 작은 단위의 동전들을 종합해 다른 해가 나올 수 없음 2.  구현Implementation- 머릿속에 있는 알고리즘을 소스코드로 바꾸는 과정(problem->thinking->solution)- 2차원 공간을 다룰 경우 Matirx(행렬)을 사용- 시뮬레이션 및 완전 탐색의 경우 2차원 공간에서의 방향 벡터가 활용dx = [0, -1, 0, 1]dy = [1, 0, -1, 0]for i in range(4): nx =.. 2023. 10. 5.
[알고리즘] 3. 정렬 Index 1. 정렬 2. 버블 정렬 3. 삽입 정렬 4. 선택 정렬 5. 퀵 정렬 6. 병합 정렬 7. 계수 정렬 8. 추천 문제 9. 참고자료1.  정렬정렬(Sort)- 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것 2.  버블 정렬버블 정렬(Bubble Sort) def bubble_sort(arr: list): for i in range(len(arr)): for j in range(len(arr)-1): if (arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr3.  삽입 정렬삽입 정렬(Insertion Sort)- 처리되지 않은 데이터를 하나씩 골라 적절한 위치에 삽입- .. 2023. 10. 5.
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