Redis는 key-value 구조로 데이터를 저장하는 In-memory 기반의 데이터베이스 시스템입니다. Spring boot 에선 어떻게 구현하는지 알아봅시다. 1. 먼저 Redis란? 먼저 Redis가 어떤건지는 블로그 다른 게시글에 작성해놨습니다. [CS / DataBase] 인메모리 데이터 저장소 Redis, 왜 사용할까? 개발을 하면서 트랜잭션의 속도를 어떻게 하면 줄일 수 있을까? 고민하면서 찾아보면 Redis라는 시스템을 접하게 된다. 그럼 이 Redis는 무엇일까? 1. 레디스(Redis) 란? Redis의 풀네임에서 할 수 있듯 repeater2487.tistory.com 2. Spring Boot에서 Redis 사용하기 2 - 1. 기본 설정 [ 의존성추가 ] 저는 대게 gradle를..

개발을 하면서 트랜잭션의 속도를 어떻게 하면 줄일 수 있을까? 고민하면서 찾아보면 Redis라는 시스템을 접하게 된다. 그럼 이 Redis는 무엇일까? 1. 레디스(Redis) 란? Redis의 풀네임에서 할 수 있듯이 Java의 HashMap과 같은 key-value 형태의 Dictionary 비정형 데이터를 저장하고 관리하는 원격 서버를 말합니다. 1-1. 레디스의 핵심 기능 https://redis.io/ 공식 홈페이지에서는 Redis의 핵심기능을 다음과 같이 말하고 있습니다. Redis는 데이터베이스,캐시, 메시지 브로커 및 스트리밍 엔진으로 사용되는 오픈 소스(BSD 라이선스), 인메모리 데이터 구조 저장소 입니다. Redis는 문자열 , 해시 , 목록 , 집합 , 범위 쿼리가 있는 정렬된 집합..

1. 생각 전형적인 스택 문제 ")"까지 보고 반복문 2. 코드 import java.util.*; class Solution { public String solution(String s){ String answer = ""; Stack st = new Stack(); for (char c : s.toCharArray()) { if(c == ')') { String tmp = ""; while (!st.empty()) { String t = st.pop(); if(t.equals("(")) { String num = ""; while (!st.empty() && Character.isDigit(st.peek().charAt(0))) { num = st.pop() + num; } String res = "..

1. 생각 중복을 제거해야 하므로 Set을 쓰면 될거같은데 정렬을 해야하나? nums의 길이가 300,000 이므로 시간복잡도를 최대한 적게 써야한다. 정렬 없는 HashSet으로 해결 2. 코드 import java.util.*; class Solution { public int solution(int[] nums){ int answer = 0; HashSet numSet = new HashSet(); for (int num : nums) { numSet.add(num); } for (Integer i : numSet) { if(numSet.contains(i-1)) continue; int cnt = 0; while (numSet.contains(i)) { cnt++; i++; } answer = M..

### 1. 탐욕 알고리즘 이란? - Greedy algorithm 또는 탐욕 알고리즘 이라고 불리움 - 최적의 해에 가까운 값을 구하기 위해 사용됨 - 여러 경우 중 하나를 결정해야할 때마다, **매순간 최적이라고 생각되는 경우를 선택**하는 방식으로 진행해서, 최종적인 값을 구하는 방식 1. 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 각 단계에서 지금 당장 가장 좋은 선택을 하는 알고리즘 이 선택은 그 순간에 대해 최적일지라도, 이후의 선택에 대해서는 고려하지 않는다 여러 가능성 중 하나를 선택할 때 마다 현재의 선택이 문제의 최적 해에 얼마나 가까워지는지를 고려하여 선택을 진행한다 2. 대표적인 문제 1) 거스름돈 문제 import java.util.HashMap; import java.util..

대표적인 그래프 탐색 알고리즘으로는 너비 우선 탐색(BFS, Breadth First Search)과 깊이 우선 탐색(DFS, Depth First Search)가 있다. 1. 너비 우선 탐색 (BFS, Breadth First Search) 정점들과 같은 레벨에 있는 노드들(형제 노드들)을 먼저 탐색하는 방식이다 위 그림에서는, A - B - C - D - G - H - I - E - F - J 순으로 탐색한다 BFS는 재귀적으로 동작하지 않고 방문한 노드들을 차례로 저장한 후 꺼낼 수 있는 큐(Queue)를 사용한다 즉, 선입선출(FIFO) 원칙을 탐색한다 시작 정점으로부터 가까운 정점을 먼저 방문하고 멀리 떨어져 있는 정점을 나중에 방문하기 때문에 두 노드 사이의 최단 경로를 찾을 때 주로 사용한다..