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https://www.yes24.com/Product/Goods/18249021 객체지향의 사실과 오해 - YES24 『객체지향의 사실과 오해』는 객체지향이란 무엇인가라는 원론적면서도 다소 위험한 질문에 답하기 위해 쓰여진 책이다. 안타깝게도 많은 사람들이 객체지향의 본질을 오해하고 있다. 가장 www.yes24.com Ch.04 ~ Ch.05 📌 - 읽기 전에 요약했던 내용들 역할,책임,협력 - 객체들 간의 협력에 집중하라. 객체 지향의 개발에서 가장 중요한 능력은 책임을 능숙하게 소프트웨어 객체에 할당하는 것. → 왕은 ‘재판을 수행하라’는 요청에 응답해야 함으로 ‘재판을 수행할’ 책임이 있음 역할은 객체지향 설계의 단순성, 유연성, 재사용성을 뒷받침하는 개념 올바른 객체를 설계하기 위해서는 먼저 견..

https://level.goorm.io/exam/152114/%ED%98%84%EB%8C%80%EB%AA%A8%EB%B9%84%EC%8A%A4-%EC%98%88%EC%84%A0-dead-or-arrive/quiz/1 구름LEVEL 구름LEVEL 문제를 풀이하고 부족한 부분을 보완하며 실력을 키워보세요. 구름LEVEL은 코딩테스트에서 가장 높은 비중을 차지하는 알고리즘 문제를 제작하고 풀이할 수 있는 온라인 저지 서비스입 level.goorm.io 📌- 풀이 HashMap 을 만들어서 v를 key 값으로 value에 [index, w]를 넣음 map.get(v)로 해당하는 값이 있을 때 -> 현재 가지고 있는 w의 값고 map.get(v)의 w 값을 비교해서 현재 w가 더 크거나 같으면 삽입함 map의 ..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/92334 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 📌- 풀이 해쉬맵을 이용해서 String값과 HashSet, index를 초기화 report 배열에서 신고당한 사람 - 신고한 사람으로 map에 값을 추가 해당 map의 value를 가지고 해당 value의 size가 k보다 크거나 같으면 answer의 배열에 신고한 사람만큼 1씩 증가 answer 출력 Java에서 Hash문제를 많이 풀어보지 않았으면 조금 헷갈릴수도 있는 문제인 것 같다. 카카..

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42883# 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 📌- 풀이 number의 길이 만큼 for문을 돈다 while문을 통해서 해당하는 값이 stack의 가장 위쪽에 있는 값보다 크면 stack을 pop하고 k를 --함 pop을 다 하고 나면 push를 해서 stack을 업데이트 해줌 stack값을 result에 옮기고 그 결과 값을 출력 이전에 같은 문제를 풀었던 경험이 있는데도, 방식은 알았지만 처음에 너무 헤맸던 것 같음. 풀었던 문제는 틀리..

📌 - Rehash() 해쉬 테이블의 버킷 용량이 증가하면 모든 항목을 더 큰 크기의 해쉬맵으로 균등하게 분배하는 작업 HashMap의 버킷을 두배로 늘리고 안의 요소들을 전부 재배치 하는 작업 size_t old_bucket_cnt, new_bucket_cnt; struct list *new_buckets, *old_buckets; old_bucket_cnt, new_bucket_cnt와, new_buckets, old_buckets를 초기화 old_buckets = h->buckets; old_bucket_cnt = h->bucket_cnt; old_buckets와 old_bucket_cnt를 이전 값으로 설정 new_bucket_cnt = h->elem_cnt / BEST_ELEMS_PER_BUCK..

📌 - Hash table 기본적인 해쉬 테이블은 key - value를 저장하는 구조이다 예를들어서 50을 저장할 때 index = hash_function(50) % 16 을 통해서 해쉬 값을 받아와서 해당 테이블에 저장한다. 이렇게 저장하면 key에 대한 데이터를 찾을 때 한번만 수행하면 index 위치를 찾을 수 있기 때문에 저장과 삭제가 O(1)로 매우 빠르다. 하지만 이런 방식으로 해쉬 테이블을 구현하게 되면 해쉬 값이 겹칠 경우 문제가 발생하는데 겹치게 되면 충돌이 발생한다. 해결 방법으로는 📌 - Seperate Chaining Linked List를 이용하는 방식으로 각 index 데이터를 저장하는 linked list에 대한 포인터를 가지는 방식이다. index로 인해서 충돌이 발생하면..