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Can't connect to local MySQL server through socket '/tmp/mysql.sock' (2)1. 문제 상황2. 원인3. 해결 방법4. 결과1. 문제 상황 오랜만에 터미널에서 mysql을 열려고 하니 오류가 발생했습니다. 2. 원인 그래서 brew services list 명령어를 사용하여 어떤 상황인지 알아보고자 하였습니다.postgresql에서 error가 발생했던 것이었습니다.postgres 설정 파일과 mysql 설정 파일이 겹치게 되면서 발생한 오류였습니다. 3. 해결 방법다양한 방법을 시도해보다가 해결이 잘 되지 않아서 우선은 postgres를 안 쓰기 때문에 삭제를 해줬고, 관련 파일들도 다 삭제를 해줬습니다. postgres 삭제 후 mysql을 실행했..

디지털 시계 클론 코딩하면서 HTML, CSS, Javascript 기본 문법 알아보기1. HTML2. CSS3. Javascript 위와 같은 디지털 시계를 만들어보면서 HTML, CSS, Javascript의 기본 문법을 알아보겠습니다. 1. HTML 00 Hours 00 Minutes 00 Seconds Loading... - HTML 문서의 문서 유형 선언입니다.최신 HTML5 문서임을 브라우저에 알려줍니다. - HTML 문서의 시작 태그입니다. 1. lang="ko"는 문서의 기본 언어를 한국어로 설정합니다. - 웹 페이지의 기본 설정과..

정렬1. 버블 정렬2. 선택 정렬3. 삽입 정렬4. 병합 정렬5. 퀵 정렬6. 힙 정렬1. 버블 정렬인접한 두 개의 값을 비교하여 큰 값을 뒤로 보내는 방식으로 정렬 - 동작 과정1. 배열을 처음부터 끝까지 순회하며 인접한 두 요소를 비교2. 앞 요소가 뒤 요소보다 크다면 위치 교환3. 한 번의 순회가 끝나면 가장 큰 값이 배열의 끝으로 이동4. 이를 배열이 정렬될 때까지 반복 - 코드 구현void bubbleSort(int arr[], int n) { for (int i = 0; i arr[j + 1]) { int temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; ..

LIS와 LCS1. LIS2. LCS1. LISLIS(Longest Increasing Subsequence)는 최장 증가 부분 수열입니다.주어진 수열에서 원소들의 순서를 유지하면서 가장 긴 증가하는 부분 수열을 찾는 문제입니다. 10, 20, 10, 30, 20, 50 수열에서 LIS는 10, 20, 30, 50 입니다.이를 찾는 방법은 동적 계획법과 이분 탐색+DP가 있습니다. 2. LCSLCS(Longest Common Subsequence)는 최장 공통 부분 수열입니다.두 개의 문자열에서 순서를 유지하면서 가장 긴 공통 부분 수열을 찾는 문제입니다. 문자열 A: ABCD 과 문자열 B: ACBD 에서 LCS는 ABD 또는 ACD 입니다.이를 찾는 방법은 동적 계획법과 메모이제이션이 있습니다.문제..

깊이 우선 탐색(DFS)과 너비 우선 탐색(BFS)1. 깊이 우선 탐색(DFS)2. 너비 우선 탐색(BFS)3. 최적 경로와 최단 경로 차이1. 깊이 우선 탐색(DFS)한 방향으로 끝까지 탐색한 후, 되돌아가면서 다른 경로를 탐색하며 최적 경로를 찾는 알고리즘입니다.최적 경로는 여러 조건을 고려하여 가장 적합한 경로를 찾는 것입니다.서울에서 부산까지의 거리만 짧은 것이 아닌 교통 체증, 고속도로 톨게이트 비용 등을 고려하여 길을 찾을 때 사용됩니다. 다익스트라, 벨만-포드, 플로이드-워셜 알고리즘에서 사용됩니다. - 동작 과정1. 시작 노드를 방문하고 스택에 넣음 (또는 재귀 호출)2. 현재 노드에서 갈 수 있는 노드를 방문3. 더 이상 방문할 노드가 없으면 이전 노드로 되돌아감4. 모든 노드를 반복할 ..

Knapsack 알고리즘 - C언어1. Knapsack 알고리즘2. 코드 구현 알고리즘 복습하기 위해 포스팅 하고 있습니다.1. Knapsack 알고리즘배낭 문제(Knapsack Problem)은 제한된 용량을 가진 가방에 여러 개의 물건을 넣을 때, 가치의 합이 최대가 되도록 하는 최적화 문제입니다. 배낭 문제의 종류에는 0/1 배낭 문제(DP)와 분할 가능 배낭 문제(그리디 알고리즘으로 해결 가능)가 있습니다. 해당 포스팅에서는 그리디 알고리즘를 다뤄보겠습니다. 2. 코드 구현- 전체 코드#include #include typedef struct Bag { int value; int weight; float ratio;} Bag;int compare(const void *a, co..

해싱1. 해싱1. 해싱키(Key)를 빠르게 찾기 위해 사용되는 자료 구조입니다.주로 해시 테이블을 만들 때 사용되며, 키-값(Key-Value) 구조를 효율적으로 관리합니다.Map, Set 등으로 해싱을 구현할 수  있습니다. - 특징1. 입력값(키)을 특정 길이의 해시 값(해시 코드)로 변환2. 해시 값(인덱스)을 기반으로 데이터를 저장하고 검색3. 빠른 검색을 제공4. 해시 충돌을 해결하는 방법 필요참고 사이트 해싱(Hashing) 이란?해싱에 대해 알아보자velog.io 문제가 있으면 댓글 남겨주세요 !피드백은 언제나 환영입니다

'Docker' 응용 프로그램을 열 수 없습니다.1. 문제 상황2. 원인3. 해결 방법4. 결과1. 문제 상황 오랜만에 도커를 실행시키려고 했는데 이러한 오류가 발생했습니다.터미널에서 도커 명령어를 입력했을 때 위와 같은 출력이 나오게 됩니다.  결국 노트북을 재시동 시켰는데 삭제를 해야한답니다. 2. 원인Mac의 CPU가 Docker Desktop과 호한되지 않기 때문입니다. 3. 해결 방법 도커 자체가 들어가지지 않고 명령어가 안 먹혔기 때문에 도커 삭제 후 업그레이드 된 버전으로 설치를 해주었습니다. 4. 결과 다시 설치했더니 잘 됩니다. rabbitmq 컨테이너는 사라졌지만요,,참고 사이트 [Mac, Docker] Docker Desktop 오류. docker 사용자의 컴퓨터를 손상시킵니다. ..

우선순위 큐 (feat. 힙)1. 우선순위 큐2. 힙1. 우선순위 큐큐(Queue)는 FIFO 형식으로 먼저 들어오는 데이터가 먼저 나가는 자료구조입니다.우선순위 큐(Priority Queue)는 우선순위가 높은 데이터가 먼저 나가는 자료구조입니다.이는 힙(Heap)을 이용하여 구현합니다. 2. 힙힙(Heap)은 완전이진트리 형태의 자료구조입니다.부모 노드의 우선순위가 자식 노드의 우선순위보다 높게 유지됩니다. 부모 노드의 값이 자식 노드보다 항상 클 때는 최대 힙(Max Heap), 자식 노드의 값이 부모 노드보다 클 때에는 최소 힙(Min Heap)이라고 합니다. 최소 힙일 때는 자식 노드의 우선순위가 부모 노드의 우선순위보다 높아집니다. - 삭제1. 최대 힙일 때 루트노드 먼저 삭제합니다.2. 가..

트리1. 트리1. 트리정점(Node)과 간선(Edge)로 이루어져있고, 계층적인 관계를 표현하기 위해서 사용되는 자료구조입니다.이진 트리, 이진 탐색 트리, 이진 힙, AVL 트리, 힙 트리, B-트리, B+트리 등 다양한 종류가 있습니다.트리의 삽입과 삭제는 트리의 종류에 따라 다르게 나타나기 때문에 트리에서 노드를 방문하는 순서에 대해 다뤄보겠습니다. - 전위 순회1. 현재 노드 방문2. 왼쪽 서브트리 방문3. 오른쪽 서브트리 방문 - 중위 순회1. 왼쪽 서브트리 방문2. 현재 노드 방문3. 오른쪽 서브트리 방문 - 후위 순회1. 왼쪽 서브트리 방문2. 오른쪽 서브트리 방문3. 현재 노드 방문 노드를 언제 방문하느냐에 따라서 순회의 방식이 달라집니다.맨 처음 노드를 방문하면 전위, 나중에 노드를 방문..