📘 오늘의 공부
- flexbox 복습 with flexbox froggy
- grid 복습 with grid garden
- ⭐️ 중요한 포인트
- flex에서는 가로 row / 세로 column
- grid에서는 가로 column / 세로 row
- CS지식(자료구조, 알고리즘)
- 참고 : 노마드 코더 youtube
1. flexbox(with froggy)
🐣 벌써 한 4번째 froggy 인듯 ㅎㅎ
근데도 헷갈리는 내용이 있다는것이...!!
1) level 20
flex-flow: ;: flex-direction + flex-wrap
2) level 21
align-items: ;: 한 줄 정렬에서 의미가 있음align-content: ;: 두 줄 이상에서부터 정렬에 의미있음
(wrap인 상태에서 해야 함 - nowrap이면 계속 한 줄일테니까)- ex)
align-items: center;
align-content: center;
(출처 : https://letsgojieun.tistory.com/49)
2. grid(with grid garden)
1) level 1
- 먼저, grid의 전체 그림을 그려줘야 함
#garden {
display: grid;
// garden을 grid로 설정하겠어! 선언
grid-template-columns: 20% 20% 20% 20% 20%;
// 가로줄은 5열, 각 20%의 배율로 배치
grid-template-rows: 20% 20% 20% 20% 20%;
// 세로줄도 5열, 각 20%의 배율로 배치
}
// 아, 전체 garden은 5 * 5의 grid이며 가로세로 각 열은 20%의 너비이구나
2) level 6
- 시작과 끝을 음수로 설정한다고 해서, start가 오른쪽부터 시작하는건 아니다!(start는 -3,end는 -2)
3) level 7, 9
- span 사용하는 법 2가지
- 1)
- start를 먼저 숫자로 설정하기
- span으로 몇 칸 채울건지 end에 span을 적어주기
- 2)
- start에서 먼저 몇 칸을 설정할지 span으로 주기
- end에서 어디서 끝나는지 숫자로 설정
4) level 16
grid-area: grid-row-start, grid-column-start, grid-row-end, grid-column-end 순으로 입력
5) level 26
- 5열 중 첫 열은 50px, 나머지는 5번째 열로만 채우려면?!
- 2, 3, 4번째 열은 0만큼 차지해야 함
(단위는 뭐가 있어도, 혹은 아예 없어도 오류 X)
- 2, 3, 4번째 열은 0만큼 차지해야 함
6) level 27
grid-template: grid-template-rows + grid-template-columns
(주의! grid-template: rows start rows end / columns start columns end
-> rows를 다 쓰고 /(슬래시)가 들어감(rows, columns 중간에는 슬래시 X)
3. 자료구조(Data Structure)
들어가기 앞서
❓ 자료구조와 알고리즘을 왜 배워야 할까?!
- 코드에 버그도 없고 배포까지 마쳤는데, 실행 시 왜 이렇게 느리지..?!
- 다른사람들과 협업하기에 더 편하고 효율적인 코드가 필요해!
- 관리하기 편하고 효율적인 코드!
-> 이를 위해 필요한 지식임
1) 자료구조란?
- 데이터를 정리하는 것!
-> 스피드에 바로 영향을 줌 - 어떤 작업에 어떤 데이터 구조를 언제, 어떻게 쓰는지 아는 것이 스피드를 결정하게 됨!
- 각각의 데이터 구조에 대한 이해도가 필요함
- 데이터 구조의 이해에 필요한 4가지 오퍼레이션 상황
- 읽기 Read
- 검색 Search
- 삽입 Insert
- 삭제 Delete
2) 배열(Array)
-
시간복잡도(Time Complexity) : 데이터 구조의 오퍼레이션 혹은 알고리즘이 얼마나 빠르고 느린지 측정하는 방법
-
실제 시간으로 측정 X, 얼마나 많은 단계(Steps)가 있는가로 측정 O
-
메모리
- 휘발성(volatile) 메모리 : ex) 메모리 RAM(Random Access Memory)
- 비휘발성(non-volatile) 메모리 : ex) 하드 드라이브
-
오퍼레이션 4가지
- 읽기 Reading : 배열을 어떻게 읽는가
- 0부터 인덱싱(순서가 0부터 시작)
- 배열의 장점은 읽기! (많은 자료를 읽어야 할 때 유용)
- 검색 Searching
- 배열의 단점(오래 걸림) - 선형 검색(Linear Search)
(배열에 해당 데이터가 있긴 한지? 있다면 어디에 있는지? 아무것도 몰라서 하는게 검색이라 전부다 체크해야하기 때문)
- 삽입 Insert(Add)
- 오래 걸릴 수 있음
(기존의 데이터를 밀고 그자리에 넣거나,
기존 배열에 데이터가 꽉 차있는데 거기에 데이터를 더 추가하고싶으면 배열 수를 늘리는것부터 해야함)
- 삭제 Delete
- 삽입과 유사
4. 알고리즘(Algorithm)
1) 알고리즘이란?
- 알고리즘 : 여러개의 지시사항(따라야하는 절차/스텝들)
- 목적을 달성하기 위한 여러개의 행동들 -> 동일한 결과 산출
- ex)
- 지도를 통해 최단거리 길찾기
-> Path Finder Algorithm - 이미지 퀄리티 손상 없이 어떻게 압축할까?!(압축 알고리즘)
-> Compression Algorithm - 데이터 암호화(암호화 알고리즘)
- 지도를 통해 최단거리 길찾기
- 어떤 알고리즘은 특정 자료구조에서만 사용 가능함
2) 이진검색 알고리즘(Binary Search)
- '검색 알고리즘'의 한 종류
- 이진 : '반으로 쪼개는 것'
- 검색을 인덱스 중간에서 시작함, 그다음도 남은 배열의 중간부터 시작함
- 모든 배열에 쓸 순 없음(정렬된 배열(Sorted Array)에만 사용 가능)
- Sorted Array : 순서대로 정렬된 배열(작은 수부터 큰 수 등)
- 정렬된 배열은 insert, delete이 비교적 오래 걸림
-> 이진검색 알고리즘은 선형검색보다 빠르지만, 배열 정렬이 선행되어야 함
3) 선형검색 알고리즘(Linear Search)
- '검색 알고리즘'의 한 종류
- 가장 자연스러운 방법(처음부터 끝까지 순서대로)
- Linear Time Complexity (검색 수행시간과 배열은 정비례)
4) 알고리즘 스피드의 표현법 'Big O'
- 알고리즘 스피드 - '완료까지 걸리는 절차의 수'로 결정 됨!
- ex) 선형검색의 시간 복잡도 = O(N)
(Linear Search Algorithm has a time complexity of O of N)
= Big O - Big O - 시간복잡도를 빠르게 설명할 수 있음
ex 1 )
def print_first(arr):
print(arr[0])Array = ["kimchi1", "pizza2", ..., "galbi100"]
-> 해당 함수는 1번이면 실행 끝남
(인풋 수에 상관없이 동일한 수의 스텝 필요)
-> 이 함수의 시간복잡도 = constant time(상수 시간)
-> O(1)
(출처 : 노마드코더 youtube)
ex2)
def print_all(arr):
for n in arr:
print(n)Array = ["kimchi1", "pizza2", ..., "pasta10"]
-> n개 아이템이면 n번 프린트 -> 선형 검색과 유사
-> O(N)
(출처 : 노마드코더 youtube)
- Quadratic Time(2차 시간)
- 중첩 반복(Nested Loops)이 있을 때 발생
def print_twice(arr):
for n in arr:
for x in arr:
print(x, n)
/* 배열의 각 아이템에 대해 루프를 반복 실행 */-> 시간복잡도 : 인풋의 n^2
(출처 : 노마드코더 youtube)
- 로그 시간(Logarithmic time)
- 이진검색 알고리즘 설명 시 사용
- 이진검색의 시간복잡도 = O(log n)
- 이진검색 알고리즘 설명 시 사용
- Big O 의 비교
꾸준히 성장하는 우상향 개발자