# 책
#8. 해시테이블_누구나 자료구조 와 알고리즘(제이 웬그로우)
해시 테이블: 데이터를 O(1)만에 룩업 할 수 있는 특수한 자료 구조 해시 테이블(hash table) = 해시, 맵, 해시 맵, 딕셔너리, 연관 배열쌍으로 이뤄진 값들의 리스트. (키(key), 값(value))해시 테이블의 값 룩업은 딱 한 단계만 걸림 = 평균
#2. 누구나 자료구조 알고리즘(제이 웬그로우)
6장. 긍정적인 시나리오 최적화 최악의 시나리오가 아니라, 모든 시나리오를 고려..? 평균적인 시나리오를 고려 6.1 삽입 정렬 삽입정렬(insertion sort) 첫 번째 패스스루에서 임시로 인덱스1(두번째 값)을 삭제하고, 이 값을 임시 변수에 저장한다. 인덱스
궁금한 IT - 김상래
SW마에스트로 면접이 내일이다. 교수님께서 이런 말씀을 하셨다.한-두시간 면접 정도로 이 사람이 어떤 사람인지 알 방법은 없다.판단의 지표는 전공 교양 질문에 대한 답변이 될 수 밖에 없다.전공 교양 지식이 잘 갖추어져 있는 사람은 전공 심화 지식도 잘 갖추어져 있을
변석우 교수님이 소개하는 하스켈 교재
1999년 6월에 나온 프로그래밍언어연구회지 제13권 제1호에 변석우 교수님께서 Haskell 프로그래밍을 위한 책 소개라는 글을 기고하셨다. 아래 세 권을 추천하셨다.
5장 5절 카이사르 암호
카이사르 암호는 알파벳 문자를 세 칸 뒤에 있는 문자로 바꾸는 방식이다. 예를 들어 알파벳 a를 d로 바꾸면 된다. z처럼 뒤에 더 글자가 없을 때는 다시 a로 돌아간다. 위 문장을 카이사르 방식으로 암호화하면 아래 문장이 된다.
5장 리스트 컴프리헨션
제네레이터 수학에서 컴프리헨션(comprehension)은 어떤 집합에서 새로운 집합을 만드는 것을 말한다. 예를 들어 ${\{x^2|x\in\{1..5\}}\}$는 집합 $\{1..5\}$에 있는 모든 원소를 제곱한 것을 원소로 갖는 새로운 집합 $\{1,4,9,1
최초의 하스켈 교재
책 An introduction to functional programming systems using Haskell은 최초의 하스켈 교재이다. 1992년에 케임브리지 대학에서 출판했다. 전체 11장으로 구성되어 있고 약 308쪽이다.
[Real MySQL] 10. 실행 계획
옵티마이저가 항상 좋은 실행 계획을 만드는 것은 아니기 때문에 사람의 개입이 필요하다. EXPLAIN 명령어로 실행 계획을 확인할 수 있게 해준다.이 장에서는 MySQL 서버가 보여주는 실행 계획을 읽는 법, 알고리즘 등을 살펴본다.5.7 버전까지 테이블과 인덱스에 대
[데이터 중심 애플리케이션 설계] 12. 데이터 시스템의 미래
데이터를 사용하는 모든 다른 상황에 적합한 소프트웨어가 있을 가능성은 낮다. 그래서 원하는 애플리케이션 기능을 제공하기 위해서는 반드시 여러 다른 소프트웨어를 함께 엮어 사용해야 한다.데이터를 다른 방식으로 표현하는 수가 늘어날수록 데이터 시스템을 통합하기가 더욱 어렵
[데이터 중심 애플리케이션 설계] 11. 스트림 처리
일괄 처리는 입력이 고정된 크기로 한정되므로 입력을 읽는 작업이 끝나는 시점을 알 수 있다.맵리듀스의 정렬 연산은 출력을 생산하기 전에 전체 입력을 다 읽어야하므로, 조기에 출력을 시작할 수 없다.사용자는 데이터를 계속 생산하므로 데이터셋은 절대 완료되지 않는다. 따라
Learn You a Haskell for Great Good!
Learn You a Haskell for Great Good!은 2011년에 Nostarch에서 출판한 하스켈 책이다. 총 14개 챕터에 페이지 수는 400쪽이다. 출판사 홈페이지에서 종이책은 44.95달러에, 전자책은 35.95달러에 판매 중이다.
[데이터 중심 애플리케이션 설계] 10. 일괄 처리
시스템을 세 가지 유형으로 구분서비스(온라인 시스템) 서비스는 클라이언트로부터 요청이나 지시가 올 때까지 기다린다. 응답 시간은 서비스 성능 측정에 중요한 지표다. 일괄 처리 시스템(오프라인 시스템) 일괄 처리 시스템은 매우 큰 입력 데이터를 받아 데이터를 처리하
[데이터 중심 애플리케이션 설계] 09. 일관성과 합의
내결함성을 지닌 시스템을 구축하는 가장 좋은 방법은 유용한 보장을 해주는 범용 추상화를 찾아 이를 구현하고, 애플리케이션에서 이 보장에 의존하게 하는 것이다.복제 데이터베이스는 대부분 최소한 최종적 일관성을 제공한다. 그러나 이것은 언제 복제본이 수렴될지 모르기 때문에