파이썬 - 학습 내용 정리(1) 2019-08-19 | { Python } { Study } 파이썬 학습 파이썬의 함수는 무조건 식이다. 식은 반환(return) 받는 것을 말한다. (a+b 도 식이다 -> None을 반환한다.) lambda는 return 의미가 내재되어 있으므로, return을 사용하지 않는다. ex) lambda a, b: return a + b (X) –> lambda a, b: a + b (O) update()는 None을 return 한다. Read On »
컴퓨터 공학 - 코드 실행 순서, 부동소수점, 정규화, 앱실론, Big O of n 학습 2019-08-16 | { Computer Science } { Study } 코드 실행 순서1. 코드 작성 및 실행123int a = 10;int b = 20;int c = a + b; Read On »
장고 - 프론트엔드, 백엔드 AWS 배포 2019-08-13 | { Django, AWS, Deploy } 이번 포스트에서는 백엔드 코드를 AWS에 배포하는 방법 외 프론트엔드 코드를 AWS에 배포하는 방법에 대해서 알아볼 것이다. EC2에 웹서버 설정1. EC2에 SSH로 접속1$ ssh -i ~/.ssh/[키 페어 파일 이름 .pem] ubuntu@[도메인 주소] Read On »
알고리즘 - TSP 문제 2019-08-10 | { Python } { Algorithm } { TSP } TSP (Traveling-Salesman-Problem)1. 무방향, 가중치 그래프2. 출발한 곳으로 돌아온다.3. 그래프의 모든 edge가 다 존재한다.4. w(e) 합이 최소이다. Read On »
알고리즘 - markov 문제 2019-08-09 | { Python } { markov } { Algorithm } markov 문제 탈옥수가 검문을 피해 마을과 마을 사이를 돌아다니고 있다. 탈옥수는 탈출 당일 인접한 마을에 숨었다. d일이 지났을 때 각 마을에 숨어있을 확률을 구하시오. 알고리즘 문제해결전략 1권 p.269 Read On »
자료구조 - Shortest Path 학습 2019-08-07 | { Python } { DataStructure } { Shortest Path } Shortest Path(최단 경로) 특징1. 음수 사이클이 없다.2. 방향 그래프(directed graph)3. 가중치 그래프(weighted graph)4. 경로의 길이 : edge 가중치의 합 Read On »
자료구조 - MST 학습 - Prim algorithm 2019-08-05 | { Python } { DataStructure } { MST } { Prim } Prim algorithm 정점 하나를 가진 트리에서 시작 TV = {v1} TV : 트리의 정점 트리 내의 정점 u와 트리 밖의 정점 v를 잇는 Edge 중 최소 비용을 가진 (u,v)를 트리 Edge로 만든다. TE = TV U {u,v} 트리 밖의 정점 v도 트리의 정점으로 만든다. TV = TV U {v} TV = V(G)와 같아지면 종료 Read On »
자료구조 - MST 학습 - Kruskal algorithm 2019-08-04 | { Python } { DataStructure } { MST } { Kruskal } Kruskal algorithm Edge를 가중치가 작은 것에서 큰 것 순으로 정렬 트리에 Edge를 하나씩 추가 사이클이 생기면 추가하지 않는다. 최소 비용 신장 트리가 완성되면 |E| = |v|-1 Read On »
자료구조 - MST 학습 2019-08-03 | { Python } { DataStructure } { MST } MST(Minimum cost Spanning Tree)신장 트리(Spanning Tree) connected(연결되어 있다.) 최소 엣지 수 |E| = |V| - 1 (트리 조건) E(G’)는 E(G)에 포함되어 있다. V(G’) = V(G) 최소 비용 신장 트리 무방향 그래프 가중치 그래프 비용(cost) 최소화 Read On »
자료구조 - B-tree 학습 2019-08-02 | { Python } { DataStructure } { B-tree } B-tree를 사용하는 이유 탐색에서 최악의 경우에도 O(log2n)이 걸리는 균형 이진트리도 굉장히 큰 성과이지만, 데이터가 메인 메모리에 저장되어 있거나, 데이터베이스의 경우 하드디스크에 저장되어 있으면, 데이터의 연산보다는 메모리 접근에 엄청난 시간이 소요된다. 이 문제를 해결하기 위해 B-tree 자료구조가 필요하다. Read On »