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느낀점슬라이딩 윈도우에서는 왼쪽, 오른쪽 인덱스를 잘 구분한 후 오른쪽 인덱스는 선행이니 왼쪽 부분만 조율하면 된다.문제https://leetcode.com/problems/minimum-size-subarray-sum/description/?source=submission-noac 리스트에서 타겟을 넘는 서브배열들을 확인하고, 그 중 가장 짧은 길이를 반환하는 문제이다.풀이두 개의 포인터를 기준으로 오른쪽은 그대로 가고, 타겟을 넘어갔는지 안 넘어갔는지만 판단하여 왼쪽 인덱스를 조율한다. 전형적인 슬라이딩 윈도우 문제.class Solution: def minSubArrayLen(self, target: int, nums: List[int]) -> int: min_len = float..

개요최근 SKT 유심 정보가 유출되었다. 현재 T World에서는 다음과 같은 공지를 확인할 수 있는데, 이 민감한 문제에 대한 개인적 대응 방안을 적어보고자 한다. SK텔레콤을 이용해 주시는 고객님께 사과드립니다.SK텔레콤은 2025년 4월 19일 오후 11시경, 악성코드로 인해 SK텔레콤 고객님의 유심 관련 일부 정보가 유출된 것으로 의심되는 정황을 발견하였습니다.관련 법률에 따라 한국인터넷진흥원(KISA)을 포함한 유관기관에 즉시 신고하고 관련 조사에 적극적으로 협조하여, 정확한 유출 원인, 규모, 항목 등을 확인하기 위하여 노력하고 있습니다.SK텔레콤은 유출 가능성을 인지한 후 해당 악성코드를 즉시 삭제하였으며, 해킹 의심 장비도 격리 조치하였습니다. 지금까지 해당 정보가 실제로 악용된 사례는 확..

느낀점시간 복잡도에서 O(log N)이면 이진 탐색부터 생각하자. 문제https://leetcode.com/problems/find-peak-element/ 1차원 배열에서 피크 지점을 찾는 문제이며 시간 제약이 있다.풀이이진탐색을 약간 변형한다. 선택한 배열에서 양쪽의 높이를 확인하며 탐색 범위를 변경해 나아간다.class Solution: def findPeakElement(self, nums: List[int]) -> int: l, r = 0, len(nums)-1 while l nums[mid+1]: r = mid else: l = mid + 1 return l 결과공간복잡도: $..

느낀점오래전 프로그래머스에서 풀었던 "에라토스테네스의 체"를 다시 한번 보게 되었다. 문제https://leetcode.com/problems/count-primes/ 특정 숫자 직전까지의 소수 갯수 찾기풀이갯수 만큼 배열을 생성한 이후, 소수를 발견할 때마다 그의 배수들에 접근하지 못하도록 막는다. 또한, 바깥쪽 루프에서 i가 소수일 때만 안쪽 루프가 실행되기 때문에 단순 소수 판별 알고리즘 보다는 빠르다.class Solution: def countPrimes(self, n: int) -> int: if n 결과공간복잡도: $$ O(NLogLogN) $$시간복잡도: $$ O(N) $$

공부에 참고한 영상https://www.youtube.com/watch?v=MQiXse2N86Q follow up: 논의한 사항을 다시 확인하거나 진행 상황을 체크하다.take on: 업무, 책임을 맡다.carry out: 구체적이고 체계적인 실행을 하다, 수행하다.set up: 미팅이나 이벤트 등의 시간과 장소를 잡는다, 관련 준비를 하다.cut back: 주로 불필요하거나 과도한 것을 줄이다. 삭감하다.run something by/past somebody: 아이디어나 계획 등을 누군가에게 보여주고 의견을 구하다. 의중을 물어보다.bring up: 새로운 주제에 대해 이야기하다.wrap up: 마무리하다.go over: 문서, 계획, 정보 등을 자세히 확인하다.catch up: 업무 또는 작업에서 밀..

1. 정의대수의 법칙(Law of Large Numbers)은 통계학 및 확률론의 기본적인 정리 중 하나이다. 동일하고 독립적인 확률 실험을 반복할 때, 시행 횟수가 충분히 커지면 그 결과들의 산술 평균은 해당 실험의 기댓값(이론적 평균)에 가까워진다는 것을 수학적으로 기술한다.2. 핵심 원리반복 시행: 동일한 조건 하에서 독립적으로 시행(trial)을 반복한다.표본 평균: 각 시행에서 얻어진 결과값들의 산술 평균을 계산한다.기댓값으로의 수렴: 시행 횟수(표본 크기)가 증가함에 따라, 이 표본 평균은 해당 확률 변수의 기댓값으로 확률적으로 수렴한다. 즉, 시행 횟수가 많아질수록 표본 평균과 기댓값의 차이가 0에 가까워질 확률이 높아진다.예를 들어, 잘 구성된 동전을 던지는 시행에서 앞면(H=1) 또는 뒷..

느낀점가볍게 접근하고 가볍게 풀었지만, 놓친 부분이 있었던 것 같아 조금은 아쉬웠던 문제문제https://leetcode.com/problems/binary-tree-right-side-view 이진 트리에서 레벨별로 오른쪽에 있는 값을 리스트로 반환하라.풀이해당 문제는 BFS, DFS든 모든 노드를 탐색해야만 한다고 생각해서 재귀에 기반한 DFS 형태로 문제를 풀었다. 속도 측면에서는 손해보는 지점이 없었고 문제도 잘 풀렸지만, 앞으로는 다음을 고려해야 한다.재귀로 인해 오버헤드가 발생할 수 있어 메모리 효율성 측면에서 큐 방식의 반복문이 더 나을 수 있다.레벨별로 처리한다는 의미에서 BFS가 조금 더 직관적이다.깊은 트리의 경우 재귀 길이 제한으로 인해 스택 오버 플로우가 발생할 가능성이 있다.# ..

우리는 확률을 계산할 때, 장기적인 결과를 단기적인 결과에도 적용해버리는 실수를 하곤 한다. 예를들어, 주사위를 굴렸을 때, 1이 나올 확률은 1/6이라고는 하지만, 이 확률은 장기적인 경향성을 나타내는 것이다. 1000번을 던진다면 한 167번 정도는 1이 나오더라라는 것이다. 그렇다면 만약 6번을 던진다고할 때 1은 무조건 한번은 나오나? 대답은 "아니오"다. 즉, 주사위를 6번 던져서 1이 나올 확률이 1/6이라고 해서 반드시 한 번 나와야 한다고 믿는 것은 확률에 대한 오해이다. * 도박사의 오류: 과거의 사건들이 미래의 독립적인 사건에 영향을 미친다고 믿는 오류 주사위를 매번 새롭게 굴리는 것은 독립 시행이다. 즉, 과거의 사건이 미래의 사건에 영향을 주지 않고, 매 순간마다 1이 나올 확률 1..