코딩 공부 블로그

spring boot project 시작할 때마다 발생하는 오류가 있는데, 정리를 안해놔서 해결책이 어렴풋이 기억나지만 정확하게는 기억이 나지 않아 맨날 찾아보게 된다. 일단 1차적 오류는process 'command 'c:\program files\java\jdk-17\bin\java.exe'' finished with non-zero exit value 1 이고해결책은 settings > JDK가 gradle에 써준 java version과 같은지 확인하고, cmd에 java -version 명령어를 쳐서 java version이 맞게 뜨면 괜찮은 거다. 만약 java를 이름으로 인식하지 못한다고 뜨면 환경설정 고급설정을 해줘야 한다.(JAVA_HOME 설정, Path 설정) 이건 너무 많이 해서 스..

test를 했을 때는 NullPointerException가 발생해서 테스트하려는 Repository가 null이라고 설명한다. 그리고 controller, service를 실행해봤더니 servlet.service() for servlet [dispatcherservlet] in context with path [] threw exception [request processing failed: org.springframework.dao.invaliddataaccessapiusageexception: for queries with named parameters you need to provide names for method parameters; use @param for query method param..

Given a string s consisting of words and spaces, return the length of the last word in the string. A word is a maximal substring consisting of non-space characters only. 첫 번째 일단 풀었는데, runtime이 2ms라서 다시 풀어야한다. runtime 0ms되기까지! class Solution { public int lengthOfLastWord(String s) { String[] words = s.trim().split("\\s+"); int count = words.length; String res = words[count-1]; return res.length()..

- Time Limit Exceeded 발생 찾아보니 Time Limit Exceeded는 시간복잡도가 높아서 발생한다고 한다. 해당 문제는 O(logn)의 시간복잡도 조건이 있다. class Solution { public int searchInsert(int[] nums, int target) { int fir = 0; int last = nums.length-1; while(fir

class Solution { public int romanToInt(String s) { Map m = new HashMap(); m.put('I', 1); m.put('V', 5); m.put('X', 10); m.put('L', 50); m.put('C', 100); m.put('D', 500); m.put('M', 1000); int res = 0; for(int i=0; i

두개의 트리의 leaf value를 비교하는 것이다. 두 leaf value가 같다면 true를 반환하고, 다르면 false를 반환한다. 처음에는 이해하지 못하고 너비 우선이랑 깊이 우선에서 고민하고 있었다. class Solution { public boolean leafSimilar(TreeNode root1, TreeNode root2) { List rootValue1 = new ArrayList(); List rootValue2 = new ArrayList(); comparsionLeaf(root1, rootValue1); comparsionLeaf(root2, rootValue2); return rootValue1.equals(rootValue2); } private void comparsion..

해쉬 테이블의 장점 ( 배열과 비교) 해쉬 테이블의 장점을 알기 위해 배열과 비교해보자. 피자의 가격을 검색한다고 하자. 배열에서는 일단 피자를 찾아야 한다. 그러므로 선형 검색을 통해 찾는다. 해쉬 테이블로 찾는다면 pizza를 찾고 바로 price를 찾을 수 있다. 그 어떤 음식의 가격을 찾는다 하더라도 1만큼의 시간이 걸린다. 참고로 해쉬 테이블은 key값, value값이 있다. 시간 복잡도는 배열은 O(n), 해쉬 테이블은 O(1)이다. 배열은 인덱스의 번호를 알아야 아이템에 접근할 수 있다. 해쉬 테이블은 내부에 배열같은 구조가 있음에도 시간복잡도가 O(1)인 이유는 무엇일까? 그 이유는 해쉬 함수가 있기 때문이다. 해쉬 함수는 key값을 숫자로 바꾸어 주는 역할을 한다. 그 숫자가 인덱스가 되..

- 배열 (Array) 배열은 생성할 때 크기를 정해주어야하며 (python, js는 예외) , 랜덤의 위치에 들어간다. 컴퓨터는 배열의 시작 위치를 알고 있고, random access 덕분이다. 배열의 크기와 상관없이 인덱스에서 요소를 읽어내는 속도는 같다. 읽기 배열에서 읽는 것은 매우 빠르게 이루어진다. 수요일을 읽고싶다면 익덱스2번을 요청하면 되는 것이다. 사진 출처 : https://wikidocs.net/206 검색 검색은 읽기와 다르게 시간 복잡도가 O(n)이다. 즉, 최악의 경우 배열을 끝까지 돈 것이다. 예를 들어 '목'을 검색한다고 하자. 우리는 배열에 '목'이 어디에 있는지, 존재하는지도 알 수 없다. 순차검색을 통해 인덱스 0번부터 검색하기 시작한다. 그러고 인덱스 3에서 '목'을..

여러가지 방법으로 해결할 수 있는 문제라서 풀어보았다. 1. Brute force 방식 무식한 힘으로 해석되는데, 완전탐색 알고리즘이다. 가능한 모든 경우의 수를 모두 탐색해 요구조건에 충족되는 결과만을 가져온다. 예외 없이 100%의 확률로 정답을 출력한다는 점이 좋은 점이다. 다른 블로그에서 빌려온 말. 일반적 방법으로 문제를 해결하기 위해서는 모든 자료를 탐색해야 하기 때문에 특정한 구조를 전체적으로 탐색할 수 있는 방법을 필요로 한다. 알고리즘 설계의 가장 기본적인 접근 방법은 해가 존재할 것으로 예상되는 모든 영역을 전체 탐색하는 방법이다. 선형 구조를 전체적으로 탐색하는 순차 탐색, 비선형 구조를 전체적으로 탐색하는 깊이 우선 탐색(DFS, Depth First Search)과 너비 우선 탐색..

- DFS(깊이 우선 탐색) 사용 public class Solution { public int rangeSumBST(TreeNode root, int low, int high) { if (root == null) { return 0; } int currentVal = (root.val >= low && root.val high){ return rangeSumBST(root.left, low, high); } else { return root.val + rangeSumBST(root.left, low, high) + rangeSumBST(root.right, low, high); } } } Backtracking 알고리즘을 사용했다. 이것도 O(n)이다.