Hoguz

절반정도 해서 뒤로 점프!

8. 그래프

그래프는 광범위한 분야에서 활용되는 자료구조!

여러가지 알고리즘과 탐색방법등이 존재한다.

8.1.1 그래프 용어

그래프는 기본적으로 용어에 대한 이해가 없으면 공부가 아예 안된다...

정점(vertex): 노드, 

간선(edge): 두개의 정점을 연결한 선

차수(degree): 정점 a 에 인접한 정점

무방향그래프 : 간선에 방향이 없는 것, (a, b)

방향그래프 : 간선에 방향이 있는 것 <a, b>

- 진입차수(in-degree): 정점으로 들어오는 차수

- 전출차수(out-degree): 정점에서 나가는 차수

경로(path): 시작점부터 끝정점까지의 정점들의 나열

- 단순경로(simple-path) : 경로상의 정점이 모두 다름

- 싸이클 : 시작과 끝이 같음

연결성분: 그래프 중 서로 연결되어있는 부분

가중치(weighted) : 간선에 가중치를 부여(거리, 소요시간 등)

부분그래프(subgraph): 주어진 그래프 중 일부분

- 트리 : 싸이클이 없는 그래프

- 신장트리 : 그래프의 모든 정점을 싸이클 없이 연결하는 그래프

8.1.2 그래프의 자료구조

그래프를 자료구조로 저장하기 위한 방법은 2가지가 있다

인접행렬(Adjacency Matrix)

- 행과 열을 통해 연결되면 1, 아니면 0으로 표현한다

- 만약 노드가 무수히 많을 경우 연결이 되지않은 부분을 0으로 표현하다보니

메모리? 등의 낭비가 있다고 한다. 이런 경우엔 리스트 활용

인접리스트(Adjacency List)

- 연결 된 부분을 리스트로 표현

예) 1번노드와 3번 노드가 연결되어있다면

인접행렬 : a[1][3] = 1

인접리스트 : a = [[],[3]...]

- 1번째 인덱스가 3을 뜻한다 = 1이 3을 가리킨다로 이해

해야지 해야지 하고 이제야 한다.

책 보고 따라치는 정도이지만 자바, 스프링과 최대한 비교하면서 리뷰해야지..

노드는 기본적으로 모듈을 임포트 해서 사용하는데

파이썬, 자바의 경우 import 클래스 한다 하면

노드는 require('모듈명') 으로 하고 이것을 객체로 받는다.

서버를 구성하기 위해선 기본적으로 http 모듈이 필요로 하나 이를 개선한 express를 사용한다.

하지만 http도 같이 씀?!

# 1. 임포트 하고 2.이것을 객체로 받아서 메서드를 사용한다.

var express = require('express'), http = require('http');

var app = express();

이제 app이란 객체를 활용해서 express의 메서드를 사용할 수 있다.

# 서버 생성하기

서버를 생성하기 위해선 http 모듈의 createServer를 사용한다.

기존에 http만 사용할 경우 createServer만 쓰면 됬지만

express 모듈을 같이 사용하므로 그 객체를 같이 넣어준다. 

즉

http.createServer(app).listen(app.get('port'), function(){....

이런식으로.

# app.get('port') 가 가능한 이유는

위에선 언급안했지만 app.set('port', 3000) 으로 저장을 했기 때문

# 위 부분은 자바 스프링에서 서블릿 컨텍스트 설정을 하고 서버를 키는 것과 동일

# xml 등의 부분을 만질 필요가 없다는 점에서 간편한듯?

# 노드는 미들웨어와 라우터가 존재.

미들웨어는 일종의 함수라 생각하면 편할 듯. 즉 자바에서도 어노테이션으로 각 주소를 받고 그에 따른 함수를 지정한 것과 같다 생각하면 편할듯 하다.

# 미들웨어 생성은 use 메서드를 활용한다

app.use(function(req, res, next){... 이렇게

# next() 메서드는 다음 미들웨어로 넘어가기 위함이다.

# 아직 이 부분을 더 깊게 못들어가서 스프링과 비교하기 이름

# 주소 부분에서 ? 이후로의 값을 가져오려면

req.query.?명으로 받아오면 된다.

localhost:3000?name=kkk 라 할 경우 ? 뒤에 name을 받으면 된다

var name = req.query.name; 이런식으로

어느덧 벌서 5장, 총 8장까지인데 어느덧 중반을 향하고 있다.

탐색트리는 앞서 했던 트리의 자료구조의 일종이다.

트리 + 이진 탐색을 접목 시킨 구조라 볼 수 있다.

1. 이진탐색(binary Search)

탐색을 하는 방법이다.

기존의 선형구조의 경우 원하는 원소를 찾기 위해선 순차로 검색해야했고

이럴 경우 O(n)의 시간이 소요,

그렇기에 이걸 반씩 나눠 찾자 라는 개념.

즉 1-10까지 있을때 10을 찾기 위해선 10번 해야할껄

5 - 7 - 9 - 10 이런식으로 단축해서 찾을 수 있다.

2. 이진탐색트리

이진탐색의 방법을 트리로 적용 시켜서 만든것.

단순 연결리스트의 중간의 레퍼런스 연결을 바꾸고,

이걸 반복하고.. 말로는 설명하기어렵다.

이진탐색트리의 경우

노드 기준 왼쪽노드 들은 해당 노드보다 작아야 하고 오른쪽은 커야한다.

50

   80

 10 90

위 트리는 10 때문에 안된다. 50보다는 커야하기 때문.

3. 코드

3.1 탐색연산

기본 컨셉은 찾는값(k)과 루트 비교 -> k가 루트보다 크면 오른쪽으로

k가 루트보다 작으면 왼쪽으로,

이 방법을 재귀로 계속...

# self는 클래스 안에 만든 함수라 들어가있다.

def get(self, k):

 return self.get_item(self.root, k)

def get_item(self, n, k):

if n == None: # 루트에 아무것도 없다면 -> 찾는게 없다

return None

if n.key > k : # 찾는값이 작으니 왼쪽으로

return self.get_item(n.left, k)

elif n.key < k: # 찾는값이 크니 오른쪽으로

return self.get_item(n.right, k)

else:

return n.value

어려운 코드는 아니다.

3.2 삽입연산

탐색연산과 유사하지만 return이 다르다.

여기서 상당히 해맸는데, 재귀함수를 사용하는 이유와 결과를 잘 이해해야 한다.

재귀함수는 결국 큰 것을 작은 부분으로 나누어 이해하기 위함이라는 사실을 인지하고 들어가자

def put(self, key, value):

self.root = self.put_item(self.root, key, value)

# 위에 코드와 비교하면 얘는 return을 안하고 self.root, 즉 루트값을 받게끔 되어있다.

def put_item(self,n, key, value):

if n == None:

return Node(key, value) # 결국 아무것도 없는 곳 까지 갔을때 node를 삽입한다. 근데 여기서 끝이 아니다. 이 return 값이 위로 쭉쭉 올라가야한다

if n.key > key:

n.left = self.put_item(n.left, key, value)

elif n.key < key:

n.right = self.put_item(n.right, key, value)

else:

n.value = value

return n

30

20      40

10      25

여기서 5를 넣는다고 하면 얘는 10의 왼쪽으로 가야한다.

재귀적으로 볼때 새로운 값, 10이 하나의 서브트리로 완성 되야하고 이 서브트리를 왼쪽 노드, 25, 20 을 원소로 하는 서브트리가 또 완성되어야 한다.

그리고 이 서브트리는 결국 30, 40으로 이루어진 트리가 되어야한다.

그렇기때문에 값을 넣고(return Node) 한 후에 계속 해서 올라가서 결국은 return n을 해줘야한다...

이거는 직접 코드를 손으로 써본다음에 선 그으면서 봐야한다..

3.3 삭제연산

제일 생각할 것도 많고, 코드도 길고.. 그렇다 암튼.

3가지의 경우의 수가 있다.

우선 삭제할 노드를 n 이라 칭하겠다.

첫번째 : n이 자식이 없을 경우

=> n의 부모노드의 자식을 None으로 만든다

두번째 : n의 자식이 하나만 있을경우

=> n의 부모노드와 n의 자식을 직접 연결한다

세번재 :  n의 자식이 많을 경우..

=> n의 자시에서 중위순회하면서 n을 방문한 직후 방문하는 노드를 n의 자리로 옮긴다

=> 이진탐색에서 n 기준 왼쪽자식은 n보다 작고 오른쪽 자식은 n보다 크다.

그렇기에 n이 삭제되면 그 다음으로 큰 n의 오른쪽 자식이 와야한다.(n보다 큰 다음 노드가 와야 한다는 뜻)

코드는 다음과 같다.

def delete(self, k):

self.root = self.del_node(self.root, k)

def del_noe(self, n, k):

if n == None:

return None

if n.key > k:

n.left = self.del_node(n.left, k)

elif n.key < k:

n.right = self.del_node(n.right, k)

# 여기까지의 코드는 k를 찾으러 가기 위한 과정이다.

else:

if n.right == None:

return n.left;

if n.left == None:

return n.right;

# 위의 코드는 첫번째 경우, 자식이 없을때

target = n #1번

n = self.minimum(target.right) #2번

n.right = self.del_min(target.right) #3번

n.left = target.left #4번

return n

target부분부터 설명을 하자면.

우리는 자식이 많은 노드를 삭제하는 경우를 생각해야한다.

여기서도 이진 탐색트리의 특성을 꼭 기억해야하는데

왼쪽 자식은 작고 오른쪽 자식은 크다는 것이다.

즉 내가 삭제 되더라도 나를 대체할 애를 뎃구와야하고

뎃구 오는 애는 오른쪽 아이들, 그리고 그 아이들에서도 제일 작은 애를 부모로 해야 정렬이 알아서 된다. 그리고 작은 자식을 뎃구 왔으면 당연히 그 친구를 삭제해주고..

그렇기에 #2번을 보면 지우려는 노드의 오른쪽 자식들 중 가장 작은 애를 고른다.

(minumum이란 함수가 있다.. 위에서 작성 안함...ㅠ)

그리고 그 고른 애들 지워준다(#3번), 이때!! 이러한 결과는 노드의 오른쪽에서 이뤄지므로 n.right로 받아준다!!(#3번)

그리고 왼쪽애들을 그대로 붙여준다(#4번)

다시 정리하자면

1. 삭제 전 오른쪽 자식들 중에서 제일 작은 값 선정

2. 제일 작은 값 삭제

3. 오른쪽, 왼쪽 연결

이렇게 된다..

- 리스트의 경우 삽입, 삭제 후에도 정렬 상태를 유지해야 하므로 O(N)시간이 소요

- 이러한 문제점을 보완한 자료구조가 트리 구조

- 트리는 일반적 트리, 이진트리로 구분

- 이진트리는 탐색트리, heap자료구조, 구문트리(syntax Tree)로 구분

- 트리의 용어는 Root, child, Degree(count of child), parent, leaf(no child), Sibling, Ancestor, Descendant, Subtree, Level, Height, Key로 구성

- leaf의 경우 Terminal or External 이라 불리며 leaf가 아닌 노드를 internal or Non-Terminal 라고 불린다.

- 용어에 대한 확실한 이해가 없으면 차후 공부할때 많이 힘들므로 용어는 꼭 외우는 것이 좋다

- 최대 차수가 k인 트리에 n개의 노드가 있다면 none 레퍼런스 수는 nk - (n-1) = n(k-1) + 1 이다

- 즉 아이들이 최대 k개인 노드가 있다면 

- 일반적인 이진트리는 왼쪽 자식, 오른쪽 형제 순으로 key를 구성한다.

- 이진트리의 정의는 각 노드의 자식수가 2 이하인 트리이다. 즉 자식이 2, 1 또는 없을수도(이때의 경우는 leaf) 이다

- 이진트리는 널리 활용된다.

- 이진트리의 경우 포화이진트리, 완전 이진트리, 두가지가 있다.

- 포화이진트리란 모든 이파리의 깊이가 같고 각 내부노드가 2개의 자식노드를 가지는 트리이다

- 완전이진트리란 마지막 레벨을 제외한 각 레벨이 노드들로 꽉 차있고 마지막 레벨에는 노드들이 왼쪽부터 빠짐없이 채워진 트리이다.

(레벨은 곧 높이, 즉 4레벨의 트리라면 3레벨까지는 포화이진트리로 구성되어있고 마지막 4레벨의 노드들의 경우 왼쪽부터 채워진 트리)

- 레벨 k에 있는 최대 노드 수는 2^(K-1) 이다.( 3레벨의 경우 최대 4개의 노드가 있을 수 있다)

- 레벨 k인 이진트리의 최대 노드 수는 2^H -1 이다

주소 값 찾아오기, 주소 데이터 찾아오기, 삭제 등.

기본적인 메서드를 모두 만들었다.

단순 연결리스트의 핵심은 내 앞이 나를 설명한다는 것.

또한 무엇을 하든간에 계속해서 다음을 찾아주면서 옮겨다녀야 한다.

for, while 무엇이든간에 계속해서

head, head.next ... 반복

한가지 파이썬을 할때 간과했던 점은

비슷하지만 살짝 다른 메서드 들의 경우엔 기존의 메서드들을 재사용 하여 쓰면 훨씬 간편하게 작성할수 있다는 점?

이번 파트는 본격적인 삽입, 삭제 메서드 이다.

연결리스트의 핵심은 나를 증명해주는 것이 내 앞에 있다는 것이다.

즉 철수-영희-미자 가 있다고 하면 미자를 찾기 위해선 영희가 있어야 한다.

이러한 개념을 알고 있다 하더라도 두번째로 마주하게 되는 위기는 참조변수와 객체 부분이다.

새로운 노드를 집어넣은다고 해보자.

즉 철수 - 영희 - 유주 - 미자 처럼 만들고자 할때의 중요한 점은 위에서 말했듯이 미자를 증명하던 것은 영희라는 점이다.

즉 우리는 영희 옆에 유주가 들어가기를 원하지만 만약 이를 먼저 한다면

미자를 다시는 찾을 수 없다!!

따라서 제일 먼저 유주의 옆에 미자가 있다고 선언을 해준 후에 영희 옆에 유주를 집어 넣어야 한다.

(강사님은 장소 = 값 이라고 설명하셨는데 이 설명이 제일 간단하며 와닿는듯 하다)

이를 좀더 코드화 시켜보자면

1. 유주옆 = 미자(그런데 여기서 미자를 증명하는 것은 영희 이므로 이는 곧 영희옆 이라 쓸 수 있다)

== 유주옆 = 영희옆

2. 영희옆 = 유주

...

삭제 작업도 마찬가지이고 꼭 무언가를 넣거나 삭제하기 전에 주소를 옮겨주는 작업을 해줘야 한다는 것, 그것이 매우 중요하다.

파이썬과 함께하는 자료구조 책과 더불어

인프런에서 자바 강의를 같이 듣기로 결정. 권오흠 강사님 강좌이다.

기존에 했던것을 복습 하고 다시 리마인드 한다는 생각으로 듣는 중

챕터3은 스택, 큐, 데크 구조를 설명한 챕터이다.

스택은 뒤로만 값이 들어오고 뒤로 나가며

큐는 앞으로 나가고 뒤로 들어오고

데크는 앞뒤 전부 다 되고..

문제는 보통 스택에서 많이 나왔다.

자바 컴파일러가 syntax에러를 찾는 원리 역시 스택이고

후위표기법 역시 스택이고... 

3.6 부터 3.11 까지는 모두 스택 경우의 수를 따지는 문제이다.

수기로 일일히 찾아해보는 것이 좋다.

3.17 괄호 짝맞추기 프로그램 작성

이는 기본 스택의 원리 + 컴파일러 문법에러 찾기 문제인데

이번엔 중괄호, 소괄호 두개를 구분해야 하는게 붙었다.

def test(lst):

 # { = 123 , } = 125, (  = 40, ) = 41

 # 따라서 짝이 맞다면 두 값의 차는 

 numlst = []

 for i in lst:

  num = ord(i);

  if num == 123 or num == 40:

   numlst.append(num)

  else:

   chnum = numlst.pop();

   k = chnum - num 

   if k != -2 or k != -1  :

    return 'false lst';

 if len(numlst) != 0:

  return 'no lst';

 return 'ok lst'

문자열로 바로 확인하는 방법이 아닌 아스키 코드값으로 확인하고 짝맞추는 경우엔 두 값의 차로 계산을 해봤다. 하지만 이 경우 ) } 이런식으로 바로 닫히는 괄호가 나오면 찾지를 못했다..

3.18 회문을 검사하는 프로그램 작성

회문이란 abba 이런식으로 문자가 짝지어지는 것을 뜻한다. 데칼코마니처럼

위에 괄호 맞추는 것과 같은 원리로 하면 된다.

def checkstr(str):

 lst = list(str)

 chenum = len(lst) / 2;

 elst = []

 for i in lst:

  if len(elst) == 0:

   elst.append(i)

   k = elst[-1];

  elif k == i:

   elst.pop();

   if len(elst) == 0:

    continue;

   else:

    k = elst[-1];

  elif k != i:

   elst.append(i)

   k = elst[-1];

 if len(elst) != 0 :

  return 'false str'

 return 'ok str'   

17, 18번 원리는 다음과 같다

일단 빈 스택 리스트에 값을 하나한 집어 넣다가 같은 문자가 왔을 경우 (또는 닫히는 같은 종류의 괄호가 올경우) pop으로 스택 리스트에서 제거 해준다.

이런식으로 끝까지 반복했다면 제일 마지막에는 빈 스택리스트가 나와야한다.

만약 무언가가 남아있다면 이는 짝이 없다는 것.

3.20 후위표기법의 식을 계산하는 프로그램 작성

우리가 보통 사용하는 식은 중위표기법이다

1 + 2 + 3 이렇게.. 보기도 좋다.

후위표기법이란 12+3+ 이렇게 표현한다

이러한 식을 계산 하는 것도

결국 빈 스택 리스트에 값을 넣되 만약 사칙연산이 들어오면 그 앞서 있던 두개의 값들을 계산 해주면 된다.(식은 기본적으로 2개의 숫자와 1개의 연산자로 구성되므로 가장 짧은 후위표기식도 최소 2개의 숫자가 저장되어야한다)

1 2 + 일 경우엔  (1+2 계산 한 값)을 다시 스택에 집어 넣는다.

이런식...

def reverse_(for_lst):

 lst = []

 for i in for_lst:

  if isinstance(i, int):

   lst.append(i);

  elif i == '+':

   k = lst.pop() + lst.pop();

   lst.append(k)

   continue;

  elif i == '-':

   k = lst.pop() - lst.pop();

   lst.append(k);

   continue;

  elif i == '*':

   k = lst.pop() * lst.pop();

   lst.append(k);

   continue;

  elif i == '/':

   k = lst.pop() // lst.pop();

   lst.append(k);

   continue;

 return lst

괄호인 경우 까지 생각 못했다...

3.23 오늘 생각했던 문제중 가장 뿌듯했기도 하면서 어려웠던 문제..

이거때문에 아래는 생각도 못했다. 얘도 역시 괄호 버젼은 풀지도 못했다.

문제는 중위표기법을 후위표기법으로 바꾸는 코드를 짜시오 이다.

1 + 2 + 3 을 12+3+ 이렇게 바꿔야한다.

크게 스택 리스트를 두개 만들어서 하나는 숫자, 하나는 연산자만 담게 한다.

여기서 연산자 리스트에 조건이 3개가 갈린다.

위의 1+2+3의 예시는 간단하지만

만약 1 + 2 * 3 이라면? 사칙연산 때문에 123*+ 가 된다.

즉 * , / 때문에 고민을 한번 더 해야한다.

그렇기에 만든 조건은 다음과 같다(feat 승완군..

0. +,- 와 *, / 를 서로 다른 가중치를 두어 구분한다.

나의 경우 +,- 는 1로, * , / 는 2로 구분지었다.

0. 항상 연산자 리스트에 있는 요소가 무엇인지 확인한다.

그리고 새로 들어오는 값을 비교한다

1. + 가 있을 경우에 +와 같은 가중치 값이 연산자 리스트로 들어온다면 

기존에 있던 +를 숫자 리스트로 보내버린 후 새 값을 연산자 리스트에 넣는다.

즉 1 + 2 - 3 의 경우

숫자 리스트 : 1,2

연산자 리스트 + 인 상황에서 -가 들어올때 1의 조건에 걸리므로

숫자: 1,2,+

연산자 : -

이렇게 저장이 된다.

2. +가 있을 경우에 + 보다 가중치 값이 큰 연산자가 들어온다면 연산자 리스트에 그대로 쌓는다.

즉 1 + 2 * 3 의 경우

숫자 : 1 2

연산자: + 인 상황에서 *가 들어와야 한다.

2의 조건에 걸리므로

숫자 : 1,2

연산자 : +, * 가 된다.

3. 만약 가중치가 작은 값이 새로 들어온다면? 즉 *, /가 있는 상황에서+, -가 들어온다면 기존에 있던 애들을 모두 숫자로 보낸 후 새로 들어오는 값을 연산자에 넣어준다.

즉 1+ 2 * 3 -4 인 경우

숫자: 12

연산자: +* 인 상황에서 - 가 들어와야 한다.

3의 조건에 걸리므로

숫자: 12*+(+,*를 pop()으로 뽑아서 *,+ 로 들어왔다)

연산자 - 가 된다

그리고 모두 다 돌아가면 연산자 리스트에 있는 애들을 전부 숫자로 옮겨주면 된다.

def make_for2(lst):

 chlst = {'+' : 1, '-': 1,'*':2, '/':2}

 str_lst = []

 op_lst = []

 for i in lst:

  if isinstance(i, int):

   str_lst.append(i)

   if i == lst[-1]: # 모두 다 돌아갔을때, 즉 마지막 값이 숫자일 경우를 뜻한다.

    num = len(op_lst)

    for n in range(num):

     str_lst.append(op_lst.pop())

   continue;

  else:

   if len(op_lst) == 0:

    op_lst.append(i);

   elif chlst[i] == chlst[op_lst[-1]]: # 키 값이 같으면

    str_lst.append(op_lst.pop())

    op_lst.append(i)

    continue;

   elif chlst[i] > chlst[op_lst[-1]]: # 새로 들어오는게 기존보다 크면

    op_lst.append(i) # 연산자 스택에 쌓는다

    continue;

   elif chlst[i] < chlst[op_lst[-1]]: # 새로 들어오는게 나보다 작으면

    # 새로 들어오는 것을 산술 스택에 쌓고 그 이전에 있던 애도 산술 스택에 쌓는다

    num = len(op_lst)

    for n in range(num):

     str_lst.append(op_lst.pop())

    op_lst.append(i);

 return str_lst;

물론 위 경우는 아직 괄호를 고려하지 않은 경우이다.

괄호 경우도 구상은 해놨는데 아직 코드화를 못했다.

스택 문제를 다 푼것은 아니지만 스택의 꽃은 후위표기법이라 생각한다.

생각보다 재밌다.

정보처리기사

예전에는 합격율이 엄청 높아서

문과 출신들도 쉽게 접근 가능한 자격증 중 하나였다고 함.

그래서 최근에는 이러한 이유 때문에 시험 방식이 

모두 주관식으로 바뀌고 여러 변화? 가 있었음...

그 결과 작년 17년, 합격율은 10% 언저리...

이번 시험은 작년 3회 시험이 너무 어려워서 그런지 좀 쉽게 낸 것 같다.

하지만 시험을 본 후 느낀점은 정보처리기사 보단 정보처리암기사 이며

합격율을 낮췄음에도 기사 자격증의 큰 의미를 못찾겠음. 

그렇기에 딴다고 해도 어떤 의미가 있을지 모르겠다.

0. 정보처리기사 실기는 총 5개의 과목을 본다.

알고리즘, 디비, 전산영어, 업무프로세스, 신기술용어

배점은 각기 다르다

다만 60점을 넘어야 합격을 하는데 알고리즘 + 디비 해도 50점 밖에 안되서

나머지 3과목을 공부하긴 해야한다.

1. 알고리즘

알고리즘은 크게 순서도 + 씨언어 + 자바 이렇게 나온다.

순서도의 경우 결과 값을 보여주고 이것이 진행되는 과정에 대해 순서도를 보여준 뒤

괄호를 뚫어서 그 안에 들어가는 알맞은 식을 적으면 된다.

씨언어, 자바의 경우 위와 동일 한데 순서도가 아닌 코드를 보여준다.

문제는 달팽이집, 90도 회전 같은 문제들이다.

둘다 막 어렵지는 않으며 실수만 조심하면 된다.

예를 들어 t++ 이냐 ++t냐 같은...

2. DB

쿼리문, 이론 등등 해서 복합적으로 나온다.

쿼리만 준비해서도 안되고 이론만 준비해서도 안되고...

이번엔 회복 관련 문제가 나와서 다들 많이 당황 한듯??

물론 나도 다틀림...

3,4 전산영어, 신기술

사실상 약어 많이 외우고 내가 아는 범위 내에서 나오길 기도해야한다.

다행히 1회차때는 생각보다 아는 단어가 많이 나왔다.

웃긴점은 신기술 같은 경우 약어 설명이 나오는데 모르겠으면 그냥 그대로 생각해서 쓰면된다.

예를들어 개방형 웹 서비스 플래폼? 이어었나 아무튼.. 이걸 묻는 문제였는데

개방 = Open / 웹 = Web / 서비스 = Service 등..

OWASP 이런식으로.. 구성이 되었다.

모른다고 그냥 넘어가지 말자

**tip 대충 외운 약어가 300개? 400개 좀 안되는거 같은데 생각보다 많지 않다.

나는 시험 3일전부터 이걸 달달 외웠다.

외우는 팁은

1. 해당 약어의 뜻을 그대로 이해하면 쉽다.

예를 들어 CSF : 성공에 중요한 요인을 찾아 결정하는 방법 이라는 뜻인데(요약)

Critical Success Factors , 이 단어들의 뜻을 합치면 결국 약어의 뜻이 된다.

이렇게 부분 나눠서 외우면 기억하기에 매우 좋다

2. 자주보자(누적학습법) 

고등학교때 영어단어 외울때도 썻던 방법인데, 외우는것은 결국 자주봐야 한다는 뜻이다.

3일 동안 약어 공부할때 뭘 공부하든 처음 10분은 약어를 전부 훑어봤다.

이런 방식으로 하면 3일동안 대충 10번씩은 볼 수 있다. 

또한 1부터 10번까지의 단어를 외운다고 할때

1번 보고, 2번보기전 다시 1번 보고, 3번보기전 다시 1,2번 보고 이런식으로 누적해서 약어들을 훑어보면 또 좋다.

5. 업무프로세스

지문 읽고 빈칸에 해당되는 내용 적으면 된다. 말그대로 업무에 필요한 내용들을 묻는건데 경영학과가 아니라서 이쪽이랑은 그렇게 친하지 않았다.

다만 여기에 공부할때 많은 시간을 투자하지는 않았다.

기출문제좀 읽어보는 정도?

5월 말에 결과 발표인데 합격이면 좋겠다.

## 합격했습니다

풀어본 결과를 올리는 것일뿐, 정답은 아니라는점... 주륵..

2.7 각각 정렬되어 있는 2개의 단순 연결리스트를 하나의 정렬된 단순연결리스트로 만드는 함수를 작성하시오

(이하 함수는 clsss안에서 만듬)

def add_two(self, slst):

sh = slst.head

fh = self.head

while sh != None:

if fh.item >sh.item:

self.insert_front(sh.item);

sh = sh.next

else:

fh = fh.next

continue;

1. 외부서 리스트를 받는다.

2. 각 리스트의 헤드를 초기화

3.여기서 기준이 될 리스트를 정해준다, 여기선 fh가 기준

원리는 fh, sh를 비교하고 fh보다 작으면 앞에다 넣고

sh를 옆으로 옮긴다. fh는 옮기지 않는다

4. 3이 아닐 경우 기준을 옮겨준다.

node와 item이 좀 헷갈림..

2.10

각 노드에 1개의 정수가 저장된 단순연결리스트와 정수 k가 주어질때 이 단순연결리스트를 하나는 k와 같거나 작은 정수를 가진 연결리스트로, 다른 하나는 k보다 큰 정수를 가진 노드들로만 구성된 연결 리스트로 분리하는 함수를 작성하시오

def seperate(self, k):

s = tdlist();

m = tdlist();

num = 0;

dh = self.head;

while num < self.size:

if dh.item < k:

s.insert_front(dh.item);

dh = dh.next;

num += 1;

elif dh.item >= k:

m.insert_front(dh.item)

dh = dh.next;

num += 1;

elif dh == None:

break;

return(s, m)

1. 두개의 클래스를 만든다. 값을 나눠야 하니까..

2. num은 while의 플래그로 횟수를 카운트 한다.

즉 처음 단순연결리스트의 사이즈 횟수만큼 돌아간다

3. 해당 아이템이 지정된 수 보다 작으면 s, 크거나 같으면 m에 넣는다

여기서도 헷갈리는 부분으 dh와 dh.item, 

None은 노드 값이라 dh.item이 아닌 dh와 비교해야하는 듯