리스트를 초기화 할 때, 모두 같은 값으로 초기화 해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 60개의 원소를 모두 0으로 초기화 하거나, 혹은 -1로 초기화 하는 것이 이에 속합니다. c++에서는 vector의 resize를 이용하면 매우 손쉽게 할 수 있었는데, 자바는 아니였습니다. 간단하게 하는 방법 중 하나는, 콜렉션의 nCopies의 힘을 빌리면 됩니다. 위 그림을 보시면, Collections.nCopies 메서드를 썼음을 알 수 있는데요. 1번째 인자인 n은 갯수를 의미합니다. 예를 들어 60개의 원소를 0으로 초기화 하고 싶다면 1번째 인자에는 60을 넣으면 됩니다. 2번째 인자에는 당연하게도, 0을 넣어주시면 됩니다. 당연한 이야기일지도 모르겠지만, Boxing 객체가 아닌 다른 객체를 nCo..
List 검색 결과
이번 시간에는 파이썬의 list comprehensions에 대해 알아봅시다. list를 간단하게 초기화 할 수 있는 방법입니다. 먼저 예제 3개를 보도록 하겠습니다. 예제 1번입니다. [k for k in range(10)]이 있네요. 뒤에서부터 해석해 봅시다. 일단 for K in A를 먼저 봐야 하는데요. A가 range(10)이였습니다. 게다가, range는 iterable 해요. 그러면, K의 값은 0부터 9까지 된다는 의미인데요. for 앞에 K가 붙어 있어요. 그러면 K값이 list의 원소가 된다는 의미입니다. 그러면, list에 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]가 나와야 할 텐데요. 정말 그렇게 나왔나 볼까요? 정말 그렇게 나왔습니다. 이제 필터링을 해 보겠습니다. 아..
백준에서 파이선으로 문제를 몇 개 풀었습니다. 그렇지만 아직 Java나 C만큼 익숙하지 않은 것은 현실입니다. 파이선에는 list.pop(0)이 있는데요. 이것에 대해서 알아보겠습니다. 간단한 테스트 프로그램을 작성해 보겠습니다. 숫자 하나를 테스트 케이스마다 입력 받습니다. 10000000이 nu개 들어있는 리스트가 있는데요. 여기서 맨 앞에 있는 원소를 꺼내 올 겁니다. 이를 9번째 줄의 list.pop(0)이 하고 있습니다. 실행 결과는 어떻게 나올까요? 2000, 20000, 20만 이렇게 범위를 늘려가면서 시간을 측정해 보았는데요. 데이터 크기가 10배 늘어날 때 마다, 대략 100배 정도의 시간이 더 걸림을 알 수 있습니다. while 루프는 원소가 빌 때 까지 돌았으니, 총 nu번 돌았을 겁..
레퍼런스 사이트에서 보면, unordered_map의 insert나 delete나 find 함수는 평균적으로 O(1)이라고 나와 있습니다. 그런데, 최악의 경우, O(n)이라고 나와 있습니다. [관련글] 해쉬 테이블의 평균 복잡도를 분석해 봅시다. 왜 최악의 경우에 O(n)일까요? 이유는 간단합니다. Chaining 방식이 List이기 때문입니다. 그러면, 왜 최악의 경우에 선형 시간이 걸리는지는 해결이 된 셈입니다. 하나의 버킷에 좌르르륵 skew가 되어 있으면 List의 경우에는 계속 찾아야만 하니까 O(n)이 걸립니다. 그런데, 아무리 최악의 경우가 O(n)이라고 한다면, 저격 데이터를 만드는 게 굉장히 어렵다면 사실 그냥 써도 무난할 겁니다만. 생각보다 충돌이 극단적으로 일어나는 데이터를 만드는 ..
고급 자료구조 이론에 들어가기 전에, 복습 겸 코딩 테스트에 자주 나오는 LRU 알고리즘을 간단하게 구현해 보도록 하겠습니다. 어떠한 페이지를 찾아야 한다고 해 봅시다. 메모리에서. 그런데, 그 페이지가 없어요. p라는 페이지가. 이 때, 메모리에서 어떤 페이지를 제거해야 할까요? 가장 오래 전에 사용이 된 것을 제거하는 것을 LRU 알고리즘이라고 합니다. 약어로는 Least Recently Used한 것을 제거하는 것이죠. 보통, 이러한 문제를 만났을 때, 저는 map 2개로 많이 코딩하라고 이야기를 합니다. 그런데, STL을 쓸 수 없는 환경에서는 어떻게 해야 할까요? 코딩하기도 어려운 레드 블랙 트리를 500줄 가까이 작성해야 할까요? 아니면 포인터의 향연에서 벗어날 수 없는 skip list를 작..
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