온기 (Warmth)

온라인 알고리즘 (online algorithm) vs 오프라인 알고리즘 (offline algorithm) 온라인 알고리즘: 입력이 들어오기 전까지는 어떤 입력이 들어올지 알 수 없을 때 사용하는 알고리즘 오프라인 알고리즘: 필요한 데이터(입력 값)를 모두 알고있는 상태에서 사용하는 알고리즘 오프라인 알고리즘의 경우에는 정보를 모두 알고있기 때문에 어떤 답이 나오는지 예측 할 수 있지만, 온라인 알고리즘의 경우에는 미래에 대해서 전혀 알지 못하기 때문에 여러가지 가능한 경우들을 많이 고려해봐야한다. Greedy algorithms 위 온,오프라인 알고리즘을 광고 노출과 관련지어서 설명해보자. 광고 노출의 경우에는 검색어와 함께 노출된다. 하지만 사람들이 어떤 검색어로 검색을 할지 예측할 수 없기때문에,..

BIG O : Time complexity of algorithm 알고리즘을 계산할 때 걸리는 시간을 얼마나 줄이는지가 개발자들 사이에서 가장 중요한 이슈 중 하나이다. 이때 시간을 표기하는 방법 중 하나로 big O 표기법을 사용한다. 간단히는 시간복잡도의 근사적인 값을 나타낸다고 볼 수 있다. 예를들어 알고리즘 계산에 필요한 시간이 8N^3 + 5N%2 +17 이라고 한다면, 시간의 근사값이 N^3 이므로 O(N^3) 으로써 나타낼 수 있다. 여러 시간 복잡도와 그 예시는 아래와 같다. O(1) - 정수가 짝수인지 홀수인지 결정 O(log(n)) - 오름차순으로 정렬된 리스트에서 특정 값의 위치를 찾는 알고리즘 O(n) - for 문 루프 O(n^2) - 2중 for 문

빅데이터(Bigdata) DGIM 알고리즘 정리 Binary stream: [ 0100101000010101011100001010 ... ] "길이가 N인 바이너리 스트림에서 마지막 k(