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1.  문제 상황프로젝트 진행 중, 백오피스에서 사용하고 있는 정보수정요청(Suggestion) 조회 API를 개선하려고 한다.페이징 처리가 되어있긴하지만, 4개의 연관 관계가 있는 구조라 JPA N+1(실제로는 3N+1..) 문제가 발생하고 있다.10만개의 데이터를 기준으로, 사용자가 가장 만족스럽게 느끼는 응답 시간인 200~300ms까지 개선해볼 예정이고,이번 글에서는 jpql의 성능 최적화 방법 중 하나인 Fetch Join을 사용할 것이다. [SQL] 연관 관계가 있는 더미 데이터 생성하기API 성능 테스트를 위한 더미 데이터를 생성하는 과정이다.처음에는 조회 대상인 suggestion만 10만개를 만들었는데,10만개의 suggestion에 동일한 FK(member_key, position_id..

API 성능 테스트를 위한 더미 데이터를 생성하는 과정이다.처음에는 조회 대상인 suggestion만 10만개를 만들었는데,10만개의 suggestion에 동일한 FK(member_key, position_id)를 넣는 실수를 했다.그 결과 당연히 원하는 테스트 결과가 나오지 않았다.-> 중복된 member, position을 조회하며 fetch join 적용했을 때 더 느림실제 프로덕션 환경에서는 member, company, position, suggestion의 연결이 제각각일 것이기에member, company, position, suggestion을 모두 10만개씩 생성하며, 생성 과정에서 FK를 랜덤으로 선택하도록 SQL을 짰다. DELIMITER $$DROP PROCEDURE IF EXIST..

프로젝트 설명졸업 프로젝트로 Gesto라는 제스처 기반 프레젠테이션 툴을 개발했다.먼저 Gesto는 간단한 제스처로 프레젠테이션(발표) 화면을 조작할 수 있는 Electron.js 기반의 Desktop 어플리케이션이다.꼬집는 제스처, 가리키는 제스처로 화면의 특정 부분을 가리키고, 우리가 터치나 마우스로 조작하듯이 컨트롤할 수 있다.장점으로는 리모콘이나 키보드, 레이저포인터 등의 장치에서 벗어날 수 있다는 것이 있고, 확대/축소 같은 기능도 지원한다는 것이 있다.센서, 패턴인식 방식이 아니기 때문에 누구나 카메라만 있으면 사용할 수 있고, 직관적인 제스처 인터페이스가 장점이다. 원래 제스처 인식 기술에 대해서 큰 관심이 없었는데, 올해 초에 출시된 Apple 사의 Vision Pro 작동 영상을 보고..

문제 링크 9095번: 1, 2, 3 더하기 각 테스트 케이스마다, n을 1, 2, 3의 합으로 나타내는 방법의 수를 출력한다. www.acmicpc.net 문제 접근 3을 만들 수 있는 경우의 수에서 1을 더한 것과 2를 만들 수 있는 경우의 수에서 2를 더한 것, 1을 만드는 경우의 수에서 3을 더한 것을 모두 합한다. d[5]는 d[4] + d[3] + d[2] 로 정리할 수 있고, 이는 곧 d[n] = d[n-3] + d[n-2] + d[n-1] 이다. 11 이하인 수이므로 for문을 10회 반복한다. 정답 코드 import sys X = int(sys.stdin.readline()) dp = [0] * (X + 1) for i in range(2, X + 1): dp[i] = dp[i - 1]..

문제 링크 1463번: 1로 만들기 첫째 줄에 1보다 크거나 같고, 106보다 작거나 같은 정수 N이 주어진다. www.acmicpc.net 문제 접근 DP 테이블을 이용한다. 현재 자신(숫자)를 만들기 위해 필요했던 연산의 개수를 저장한다. 각 수 연산을 다 해주고, 이 연산을 거친 결과를 서로 비교해서 가장 최솟값을 DP 테이블에 순차적으로 저장한다. 정답 코드 import sys X = int(sys.stdin.readline()) dp = [0] * (X + 1) for i in range(2, X + 1): dp[i] = dp[i - 1] + 1 if i % 2 == 0: dp[i] = min(dp[i], dp[i // 2] + 1) if i % 3 == 0: dp[i] = min(dp[i],..

동적 계획법 (Dynamic Programming) 동적 계획법, DP는 복잡한 큰 문제를 여러 개의 작은 문제로 나누어 푸는 방식이다.다이나믹 프로그래밍이라는 이름은 고안자인 Richard Bellman이 붙인 이름인데 Dynamic이라는 단어가 멋져서 그렇게 지어졌으며 실제 원리와는 전혀 상관없다고 한다.반복되어 나오는 작은 문제들을 저장해 두었다가 재활용하기 때문에 직관적으로 '기억하며 풀기' 로 생각하는 것이 좋다. 왜 사용하는가? 피보나치 수를 구하는 재귀함수를 생각해 볼 수 있다. f(n-1)에서 구한 값을 f(n-2)에서 한번 더 구하기 때문에 실행되는 함수의 횟수가 기하급수적으로 증가하게 된다. 그러나 한번 구한 작은 문제의 값을 저장해놓는다면 연산 수가 급격히 감소하여 효율성이 증가한다...

문제 접근 재귀 문제이다. 0 -> (0000) -> (0(0011)00)… 함수가 호출되고, 매트릭스가 모두 같은 요소로 채워져 있지 않다면 해당 문자를 (xxxx)형태로 변경하고 각 x마다 재귀호출을 한다. 정답 코드 #1992번: 쿼드트리 import sys def quad_tree(matrix): size = len(matrix) start_point = matrix[0][0] flag = 0 for i in range(size): for j in range(size): if matrix[i][j] != start_point: flag = 1 break if flag == 1: new_matrices = [] new_size = size // 2 for k in range(2): # k = 0,1..

문제 접근 bfs로 이차원 배열을 탐색해야 한다. 1) 이차원 배열을 차례대로 순회하면서, 1이 등장할 때마다 bfs를 호출한다. 2) bfs를 진행하면서 해당 영역의 그림 칸 수를 카운트함과 동시에 바로 0으로 바꿔준다. 3) bfs에서 반환된 카운트 값을 가지고 max와 비교해 업데이트 4) 2)에서 방문한 부분은 0으로 바꿔줬기 때문에 1)에서는 또다른 영역의 그림만을 인식하여 bfs를 호출하게 된다. 정답 코드 #1926번: 그림 import sys from collections import deque def bfs(map, x, y): queue = deque() queue.append((x, y)) map[x][y] = 0 dx = [-1, 1, 0, 0] dy = [0, 0, -1, 1] c..

문제 링크 16987번: 계란으로 계란치기 원래 프로그래머의 기본 소양은 팔굽혀펴기를 단 한 개도 할 수 없는 것이라고 하지만 인범이는 3대 500을 넘기는 몇 안되는 프로그래머 중 한 명이다. 인범이는 BOJ에서 틀린 제출을 할 때마다 턱 www.acmicpc.net 문제 접근 치는 계란과 맞는 계란을 잘 다뤄야 한다. 치는 계란은 항상 왼쪽 첫 번째 계란이고, 이 계란이 깨지면 다음 계란이 치는 계란이 된다. 재귀를 하면서 배열 자체에서 깨진 계란을 삭제해 버리면 복잡해지므로 알고리즘 내에서 조건으로 깨짐 여부를 체크하고 그에 따라 처리해준다. 정답 코드 # 16987번: 계란으로 계란치기 import sys def count(eggs): cnt = 0 for i in eggs: if i[0]

문제 링크 15666번: N과 M (12) 한 줄에 하나씩 문제의 조건을 만족하는 수열을 출력한다. 중복되는 수열을 여러 번 출력하면 안되며, 각 수열은 공백으로 구분해서 출력해야 한다. 수열은 사전 순으로 증가하는 순서로 출력해 www.acmicpc.net 문제 접근 set과 정렬을 이용해서 중복된 수가 없는 오름차순을 만들어주고 순서대로 함수를 호출하고 내부적으로 재귀호출한다. 정답 코드 # 15666번: N과 M (12) import sys def func(select): if len(select) == m: print(*select) return for j in range(len(a)): if a[j] >= select[-1]: select.append(a[j]) func(select) selec..