이름짓기어려워

[git] 커밋 합치기

cho____sh — Wed, 16 Dec 2020 18:30:58 +0900

기록용

커밋, 푸시를 여러번해서 git log가 지저분해졌을 때 합칠 수 있다.

git rebase -i HEAD~3 // 가장 최근 커밋포함 3개의 커밋을 합친다.

위 명령어 입력시 3개의 커밋 이력이 나오는데,

제일 위의 커밋 제외하고 나머지를 pick에서 squash로 입력한 후 :wq로 나온다.

그 후 커밋 메세지를 원하는대로 수정한다.

그후 push하면 된다.

git push origin <branch이름> -f

명령어를 통해 강제로 push 해주면 여러개의 커밋이 하나로 합쳐지는 것을 볼 수 있다.

git branch <branch이름>

으로 브랜치 생성

git checkout <branch이름>

으로 브랜치 이동

master로 이동 후 git merge <branch이름> 을 입력하면 master에 branch 내용을 합치게 된다.

[백준] 로마 카톨릭 미사 (9518번)

cho____sh — Tue, 27 Oct 2020 20:17:03 +0900

문제

로마 카톨릭 미사에서 가장 멋진 부분은 사람들이 서로 악수를 하면서 "평화가 함께하기를" 이라고 말하는 평화 의식이다.

성당에는 R개의 벤치가 한 행에 하나씩 있고, 각 벤치에는 총 S명이 앉을 수 있다. 성당의 좌석 배치는 크기가 R × S인 행렬로 나타낼 수 있고, 행렬의 각 원소는 사람이 있는지 없는지로 나타낼 수 있다. 모든 사람은 자신의 이웃과 악수를 한다고 가정한다. 이웃은 사람이 있는 칸과 인접한 칸 여덟개이다. (칸이 존재하지 않을 수도 있다)

상근이는 오늘도 늦잠을 자 미사에 늦었고, 가장 좋아하는 평화 의식 시간을 참여하기 위해 성당 입구까지 달려왔다. 상근이는 최대한 많은 사람과 악수를 할 수 있는 자리에 앉으려고 한다. 만약, 남은 자리가 없는 경우에는 상근이는 저녁 미사에 다시 참가하려고 한다. 또, 상근이보다 지각하는 사람은 없다.

상근이가 들어가기 바로 전 성당에 앉아있는 사람의 배치가 주어진다. 평화 의식이 진행되는 동안 총 몇 번의 악수가 행해지는지 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 R과 S가 주어진다. (1 ≤ R, S ≤ 50)

다음 R개 줄에는 S개의 문자가 주어진다. 이 R × S 개의 문자는 성당에 자리 배치를 나타낸다. '.'은 빈 자리, 'o'는 사람이 앉아있는 자리이다.

출력

평화 의식에서 총 몇 번의 악수가 행해지는지 출력한다.

예제 입력 1 복사

2 3 ..o o..

예제 출력 1 복사

문제 설명과 예제가 애매해서 실수할 여지가 있는 문제다.

문제는 상근이가 추가되었을 때의 악수 횟수가 아닌, 상근이를 포함해서 총 몇번의 악수가 이루어지는지를 묻고 있다.

따라서 브루트포스로 상근이를 모든 빈 좌석에 앉혀서 총 몇번의 악수가 이뤄지는지를 계산해야 한다.

그런데 상근이를 어디에 앉히던, 기존에 있던 사람들끼리의 악수 횟수는 변하지 않기 때문에, 기존의 사람들의 총 악수횟수를 구한 후, 상근이의 최대 악수 횟수를 더하면 답을 구할 수 있다.

기존 사람들의 악수 횟수는 bfs를 이용해서 계산했다. 주의할점은 2차원 배열로 악수 여부를 기록하지 말고, 4차원 배열로 (x1,y1) - (x2,y2)의 악수 여부를 기록해야 한다. 나는 visit[][] 2차원 배열로 큐에 넣어서 조사했는지를 기록하고,

hand[][][][] 4차원 배열로 두 사람의 악수 여부를 기록했다. 이런 방식으로 모든 사람의 악수 여부를 기록한 후, 각 빈자리에 상근이를 앉히며, 8가지 주위 방향에 사람이 몇 명 있는지를 계산하면 최대 악수 횟수를 구할 수 있다.

코드 원본 : https://github.com/chosh95/STUDY/blob/master/BaekJoon/2020/%EB%A1%9C%EB%A7%88%20%EC%B9%B4%ED%86%A8%EB%A6%AD%20%EB%AF%B8%EC%82%AC%20(9518%EB%B2%88).cpp

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C++ 코드

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <vector>
#include <string>
using namespace std;

int R, S, res;
int hand[51][51][51][51]; // (a,b) - (x,y)의 악수 여부 기록
int visit[51][51]; // (a,b)를 조사했는가. 조사 여부와 악수 여부는 다르다.
int p[51][51]; // 좌석 기록
int dx[8] = { -1,0,1,1,1,0,-1,-1 }; // 8가지 방향
int dy[8] = { 1,1,1,0,-1,-1,-1,0 };

void bfs(int a, int b)
{
	queue<pair<int, int>> q;
	q.push({ a,b });
	visit[a][b] = 1;

	while (!q.empty()) {
		int x = q.front().first;
		int y = q.front().second;
		q.pop();
		visit[x][y] = 1; 

		for (int i = 0; i < 8; i++) {
			int nx = x + dx[i];
			int ny = y + dy[i];
			if (nx < 1 || ny< 1 || nx > R || ny > S) continue;
			if (p[nx][ny] == 0) continue; //빈 좌석이면 건너뜀
			if (hand[x][y][nx][ny] == 1) continue; //악수 했으면 건너뜀
			q.push({ nx,ny });
			hand[x][y][nx][ny] = hand[nx][ny][x][y] = 1;
			res++; //악수 횟수 추가
		}
	}
}

int main()
{
	cin >> R >> S;
	string str;
	for (int i = 1; i <= R; i++) {
		cin >> str;
		for (int j = 1; j <= S; j++) {
			if (str[j - 1] == '.') p[i][j] = 0;
			else p[i][j] = 1;
		}
	}

	for (int i = 1; i <= R; i++) 
		for (int j = 1; j <= S; j++) 
			if (visit[i][j] == 0 && p[i][j] == 1) 
				bfs(i, j); // (i, j) 조사. 상근이 없이 최대 몇 번 악수하는지 조사

	int maxNum = 0; // 상근이가 악수할 최대 회수 기록
	for (int i = 1; i <= R; i++) {
		for (int j = 1; j <= S; j++) {
			if (p[i][j] == 1) continue; // 빈좌석만 앉아야 한다.
			int cur = 0;
			for (int k = 0; k < 8; k++) {
				int nx = i + dx[k];
				int ny = j + dy[k];
				if (nx<1 || ny<1 || nx>R || ny>S) continue;
				if (p[nx][ny] == 1) cur++; // 악수 회수 추가
			}
			maxNum = max(maxNum, cur);
		}
	}

	cout << res + maxNum; // 상근이 없이 악수하는 횟수 + 상근이가 추가 됐을 때 추가 악수 횟수
}

[백준] 소풍 (2026번)

cho____sh — Tue, 27 Oct 2020 14:01:17 +0900

문제

원장선생님께서는 1부터 N까지 번호가 붙은 N(K ≤ N ≤ 900)명의 학생들 중에서 K(1 ≤ K ≤ 62)명의 학생들을 소풍에 보내려고 한다. 그런데 원장선생님께서는 중간에 싸움이 일어나면 안되므로 소풍을 갈 학생들이 모두 서로 친구 사이이기를 원한다. 원장선생님께서는 이러한 일을 이번에 조교로 참가한 고은이에게 친구 관계에 대한 정보를 F(1 ≤ F ≤ 5,600)개를 주시며 K명을 선발하라고 부탁하였다.

고은 조교를 도와 소풍을 가게 될 K명의 학생들을 결정하시오.

입력

첫째 줄에 공백으로 분리된 세 정수 K, N, F가 주어진다. 다음 F개의 줄에는 서로 친구 관계인 두 사람의 번호가 주어진다. 친구 관계는 상호적인 관계이므로 2번 학생이 4번 학생을 좋아하면 4번 학생도 2번 학생을 좋아한다. 같은 친구 관계가 여러 번 주어지는 경우는 없다.

출력

만약 K명의 친구 관계인 학생들이 존재하지 않는다면 -1을 출력한다. 그 외의 경우에는, K개의 줄에 학생들의 번호를 증가하는 순서로 한 줄에 한 개씩 출력한다. 여러 경우가 존재한다면 첫 번째 학생의 번호가 제일 작은 것을 출력한다. 첫 번째 학생의 번호가 같은 경우라면, 두 번째 학생의 번호가 작은 경우를 출력하고, 이와 같은 식으로 출력한다.

예제 입력 1 복사

4 6 8 1 2 1 3 1 6 2 3 2 6 3 6 4 5 5 6

예제 출력 1 복사

1 2 3 6

K명의 서로 친구인 학생을 골라야 하는 백트래킹 문제이다.

처음엔 K명이 서로 연결되어 있으면 되는 줄 알고 풀었다가 틀렸습니다가 떴다.

1 - 2 - 3 - 6 이렇게 친구로 연결되면 되는 게 아니라, 1 - 2 - 3 - 6 이면서 1 - 3, 1 - 6, 2 - 6까지 모두 친구 관계여야 한다.

해결 방법은 한 명씩 백트래킹으로 조사하는 것이다.

1번 학생부터 가능한 모든 관계를 조사해야 한다.

새로운 친구를 늘릴 땐 현재까지 친구인 학생들과도 모두 친구인지를 조사해야 한다.

모든 학생과 친구라면 새로 친구를 늘리고, 그렇게 친구를 한 명씩 늘리면서 K명이 되면 결과 벡터에 친구들을 모두 기록하고 return 한다. 인덱스를 idx+1 부터 N까지 차례대로 증가시키기 때문에 결과 벡터는 항상 정렬된 상태로 저장된다.

코드 원본 : https://github.com/chosh95/STUDY/blob/master/BaekJoon/2020/%EC%86%8C%ED%92%8D%20(2026%EB%B2%88).cpp

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C++ 코드

  
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
int K, N, F;
int p[901][901];
int visit[901];
vector<int> res;

void dfs(int idx, int cnt, vector<int> cur) {
	if (!res.empty()) return;
	if (cnt == K) {
		res = cur;
		return;
	}

	for (int i = idx + 1; i <= N; i++) {
		if (visit[i] == 1) continue;
		bool isFriend = true;
		for (int j = 0; j < cur.size(); j++) {
			if (p[cur[j]][i] == 0) {
				isFriend = false;
				break;
			}
		}
		if (isFriend) {
			visit[i] = 1;
			cur.push_back(i);
			dfs(i, cnt + 1, cur);
			cur.pop_back();
			visit[i] = 0;
		}
	}
}

int main()
{
	cin >> K >> N >> F;
	for (int a, b, i = 0; i < F; i++) {
		cin >> a >> b;
		p[a][b] = p[b][a] = 1;
	}

	for (int i = 1; i <= N; i++) {
		if (!res.empty()) break;
		visit[i] = 1;
		dfs(i, 1, { i });
		visit[i] = 0;
	}
	
	if (res.empty()) cout << "-1";
	else {
		for (int x : res)
			cout << x << "\n";
	}
		
}

트리에서의 dp (백준 : 사회망 서비스(SNS) (2533번))

cho____sh — Thu, 22 Oct 2020 15:24:50 +0900

문제

페이스북, 트위터, 카카오톡과 같은 사회망 서비스(SNS)가 널리 사용됨에 따라, 사회망을 통하여 사람들이 어떻게 새로운 아이디어를 받아들이게 되는가를 이해하는 문제가 중요해졌다. 사회망에서 사람들의 친구 관계는 그래프로 표현할 수 있는데, 이 그래프에서 사람은 정점으로 표현되고, 두 정점을 잇는 에지는 두 정점으로 표현되는 두 사람이 서로 친구 관계임을 표현한다.

예를 들어, 철수와 영희, 철수와 만수, 영희와 순희가 서로 친구 관계라면 이를 표현하는 친구 관계 그래프는 다음과 같다.

친구 관계 그래프를 이용하면 사회망 서비스에서 어떤 새로운 아이디어가 전파되는 과정을 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 어떤 새로운 아이디어를 먼저 받아들인 사람을 얼리 아답터(early adaptor)라고 하는데, 사회망 서비스에 속한 사람들은 얼리 아답터이거나 얼리 아답터가 아니다. 얼리 아답터가 아닌 사람들은 자신의 모든 친구들이 얼리 아답터일 때만 이 아이디어를 받아들인다.

어떤 아이디어를 사회망 서비스에서 퍼뜨리고자 할 때, 가능한 한 최소의 수의 얼리 아답터를 확보하여 모든 사람이 이 아이디어를 받아들이게 하는 문제는 매우 중요하다.

일반적인 그래프에서 이 문제를 푸는 것이 매우 어렵다는 것이 알려져 있기 때문에, 친구 관계 그래프가 트리인 경우, 즉 모든 두 정점 사이에 이들을 잇는 경로가 존재하면서 사이클이 존재하지 않는 경우만 고려한다.

예를 들어, 8명의 사람으로 이루어진 다음 친구 관계 트리를 생각해보자. 2, 3, 4번 노드가 표현하는 사람들이 얼리 아답터라면, 얼리 아답터가 아닌 사람들은 자신의 모든 친구가 얼리 아답터이기 때문에 새로운 아이디어를 받아들인다.

친구 관계 트리가 주어졌을 때, 모든 개인이 새로운 아이디어를 수용하기 위하여 필요한 최소 얼리 어답터의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫 번째 줄에는 친구 관계 트리의 정점 개수 N이 주어진다. 단, 2 <= N <= 1,000,000이며, 각 정점은 1부터 N까지 일련번호로 표현된다. 두 번째 줄부터 N-1개의 줄에는 각 줄마다 친구 관계 트리의 에지 (u, v)를 나타내는 두 정수 u 와 v가 하나의 빈칸을 사이에 두고 주어진다.

출력

주어진 친구 관계 그래프에서 아이디어를 전파하는데 필요한 얼리 아답터의 최소 수를 하나의 정수로 출력한다.

예제 입력 1 복사

8 1 2 1 3 1 4 2 5 2 6 4 7 4 8

예제 출력 1 복사

트리에서 dynamic programming 으로 가장 많은 사람들이 푼 문제라서 이 문제를 설명하려 한다.

트리 dp 문제들을 풀기 위해서 우선 트리를 만들어야한다.

반드시 트리를 만들 필요는 없고, 벡터를 이용한 인접 리스트처럼 부모 노드에서 자식 노드를 가리킬 수단만 있으면 된다.

문제 요구사항에 맞게 우선, 양방향 그래프로 v라는 벡터에 값을 넣어준다.

그 후 makeChild라는 함수로 1번 노드를 루트로 하는 자식 노드들을 기록한다.

트리를 모두 만들었으면 문제를 풀 준비가 됐다.

보통 이런 유형은 dfs를 이용한 백트래킹을 한다.

dp 배열의 정의를

dp[i][0] : i번 노드를 루트로 하고 i번 노드가 얼리어답터가 아닐 때 필요한 최소 얼리어답터 수

dp[i][1] : i번 노드를 루트로 하고 i번 노드가 얼리어답터일 때 필요한 최소 얼리어답터 수

라고 하자.

만약 i번 노드가 얼리어답터가 아니라면 그 자식들은 반드시 얼리어답터야 한다.

i번 노드가 얼리어답터라면 그 자식들은 얼리어답터여도 되고 아니어도 된다.

이 정의에 맞도록 구현하는 건 크게 어렵지 않다.

코드를 보고 이해하자.

코드 원본 : https://github.com/chosh95/STUDY/blob/master/BaekJoon/2020/%EC%82%AC%ED%9A%8C%EB%A7%9D%20%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4(SNS)%20(2533%EB%B2%88).cpp

chosh95/STUDY

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#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
int N;
vector<int> v[1000001];
vector<int> child[1000001];
int visit[1000001];
int dp[1000001][2]; // dp[i][0] : i가 얼리어답터일 때, dp[i][1] : 얼리어답터 아닐 때

void makeChild(int cur) {
	for (auto next : v[cur]) {
		if (visit[next] == 0) {
			visit[next] = 1;
			child[cur].push_back(next);
			makeChild(next);
		}
	}
}

int dfs(int cur, int state) {
	
	if (dp[cur][state] != 0) return dp[cur][state];

	if (state == 0) {
		for (int next : child[cur]) {
			dp[cur][state] += dfs(next, 1);
		}
	}
	else {
		for (int next : child[cur]) {
			dp[cur][state] += min(dfs(next,0), dfs(next, 1));
		}
		dp[cur][state]++; // cur 노드도 얼리어답터이므로 1 추가
	}

	return dp[cur][state];
}

int main()
{
	cin >> N;
	for (int u, w, i = 1; i < N; i++) {
		cin >> u >> w;
		v[u].push_back(w);
		v[w].push_back(u);
	}

	visit[1] = 1;
	makeChild(1);

	cout << min(dfs(1, 0), dfs(1, 1));
}

[Songstagram] List - > Set으로 Entity Type 변경

cho____sh — Mon, 12 Oct 2020 19:26:02 +0900

그동안 일대다 관계에서 '다'를 표현할 Entity의 Colletion으로 List를 사용했었다. 이전에 들었던 Spring 강의에서 List를 사용했기 때문이고, 문제가 없어 보였다. 그러나, 굳이 List가 아니라 Set으로도 표현이 가능함을 알게 되었고, 어떤 자료형이 더 최적 일지 고민했다.

알다시피 List는 중복이 허용되는 순서를 유지하는 자료를 모으는 자료형이고, Set은 중복이 허용되지 않는 순서가 없는 자료형이다. 혼자 고민하기보다, StackOverflow에 검색을 했더니 아래와 같은 좋은 글을 발견했다.

stackoverflow.com/questions/4655392/which-java-type-do-you-use-for-jpa-collections-and-why

Which Java Type do you use for JPA collections and why?

Which of the following collection types do you use in your JPA domain model and why: java.util.Collection java.util.List java.util.Set I was wondering whether there are some ground rules for this.

stackoverflow.com

JPA에서 Hibernate를 구현체로 사용할 때, List 자료형은 Bag이라는 자료형으로 변환이 된다고 한다. 이 Bag에는 치명적인 단점이 있다. 예를들어 userA가 작성한 글 제목이 "ABC"라는 글을 삭제하려 할 때,

delete from userPost where userName = "userA";

insert into userPost(userName, postTitle) values("userA", "ABA");

insert into userPost(userName, postTitle) values("userA", "ABB");

insert into userPost(userName, postTitle) values("userA", "ABD");

이런식으로 작성자가 userA인 글을 모두 삭제한 후 ABC가 아닌 나머지 값을 다시 insert 하는 식으로 쿼리가 실행된다.

Bag 자료형을 사용하면 delete & update 를 실행할 때 delete All & re-insert 방식으로 구현이 된다는 것이다. 이는 프로그램 성능에는 치명적일 수 있다. 이런 문제를 피하기 위해 Set 자료형을 사용하면 Hibernate가 Bag 자료형을 사용하지 않고 문제를 해결할 수 있다고 한다.

생각해보면 내 프로젝트에서, 중복 허용이나 개체 순서는 중요하지 않기 때문에 List 자료형을 전부 Set으로 변경 & 적용했다. 객체가 정렬될 필요도 없기 때문에 TreeSet이 아닌 HashSet으로 설정했다.

[Songstagram] 쿼리 최적화

cho____sh — Wed, 7 Oct 2020 21:08:13 +0900

Posts라는 게시글 정보를 위한 엔티티와 Comments라는 댓글 엔티티가 1대다로 맵핑되어 있다.

맵핑 정보는 아래 코드와 같다. Lazy로 로딩하기 때문에 posts 정보를 가져와도 comments 정보까지 가져오진 않는다.

Posts의 멤버 변수 commentsList

Comments의 멤버 변수 posts

이 상황에서 댓글 정보를 가져올 때 posts.getCommentsList()를 통해 댓글을 가져오는 게 빠를까

아니면 CommentsRepository에서 쿼리를 통해 posts 에 작성된 댓글을 가져오는 게 빠를까.

궁금증을 해결하기 위해 직접 실행해봤다. 실험해볼 핵심 코드는 아래 두 줄이다.

윗줄의 코드는 posts의 멤버 변수를 통해 댓글 목록을 가져오는 것이고, 아래 코드는 직접 쿼리를 날려서 가져오는 것이다.

언제 어느 쿼리가 날라가는지 보기 위해 아래와 같이 print 문을 삽입했다.

프로젝트를 실행한 후 동일한 게시글을 읽어서 어떻게 쿼리가 나오는 지 확인해봤다.

아래 결과는 멤버변수를 통해 실행한 결과이다.

=============게시글 읽기 컨트롤러 시작=====================
Hibernate: 
    select
        posts0_.posts_id as posts_id1_4_0_,
        posts0_.create_date as create_d2_4_0_,
        posts0_.created_date as created_3_4_0_,
        posts0_.modified_date as modified4_4_0_,
        posts0_.content as content5_4_0_,
        posts0_.picture as picture6_4_0_,
        posts0_.singer as singer7_4_0_,
        posts0_.song_name as song_nam8_4_0_,
        posts0_.users_id as users_id9_4_0_ 
    from
        posts posts0_ 
    where
        posts0_.posts_id=?
Hibernate: 
    select
        users0_.users_id as users_id1_5_0_,
        users0_.email as email2_5_0_,
        users0_.name as name3_5_0_,
        users0_.password as password4_5_0_,
        users0_.picture as picture5_5_0_ 
    from
        users users0_ 
    where
        users0_.users_id=?
Hibernate: 
    select
        likes0_.likes_id as likes_id1_3_,
        likes0_.posts_id as posts_id2_3_,
        likes0_.users_id as users_id3_3_ 
    from
        likes likes0_ 
    where
        likes0_.posts_id=?
=========댓글 가져오기 시작========
=========댓글 가져오기 끝========
==============댓글 실제 사용=============
Hibernate: 
    select
        commentsli0_.posts_id as posts_id6_0_0_,
        commentsli0_.comments_id as comments1_0_0_,
        commentsli0_.comments_id as comments1_0_1_,
        commentsli0_.create_date as create_d2_0_1_,
        commentsli0_.created_date as created_3_0_1_,
        commentsli0_.modified_date as modified4_0_1_,
        commentsli0_.content as content5_0_1_,
        commentsli0_.posts_id as posts_id6_0_1_,
        commentsli0_.user_id as user_id7_0_1_ 
    from
        comments commentsli0_ 
    where
        commentsli0_.posts_id=?
Hibernate: 
    select
        users0_.users_id as users_id1_5_0_,
        users0_.email as email2_5_0_,
        users0_.name as name3_5_0_,
        users0_.password as password4_5_0_,
        users0_.picture as picture5_5_0_ 
    from
        users users0_ 
    where
        users0_.users_id=?
Hibernate: 
    select
        users0_.users_id as users_id1_5_0_,
        users0_.email as email2_5_0_,
        users0_.name as name3_5_0_,
        users0_.password as password4_5_0_,
        users0_.picture as picture5_5_0_ 
    from
        users users0_ 
    where
        users0_.users_id=?
==============댓글 사용 끝=============
=============게시글 읽기 컨트롤러 끝=====================

getCommentsList()를 실행했을 때에는 아무 쿼리도 실행되지 않았다. LazyLoading이기 때문에 당연하다.

그 후 댓글을 dto로 전환하는 코드를 실행할 때 실제로 사용되므로 그 때 댓글 정보를 가져오는 쿼리문과 작성한 사용자 정보를 위한 쿼리문이 실행된다.

=============게시글 읽기 컨트롤러 시작=====================
Hibernate: 
    select
        posts0_.posts_id as posts_id1_4_0_,
        posts0_.create_date as create_d2_4_0_,
        posts0_.created_date as created_3_4_0_,
        posts0_.modified_date as modified4_4_0_,
        posts0_.content as content5_4_0_,
        posts0_.picture as picture6_4_0_,
        posts0_.singer as singer7_4_0_,
        posts0_.song_name as song_nam8_4_0_,
        posts0_.users_id as users_id9_4_0_ 
    from
        posts posts0_ 
    where
        posts0_.posts_id=?
Hibernate: 
    select
        users0_.users_id as users_id1_5_0_,
        users0_.email as email2_5_0_,
        users0_.name as name3_5_0_,
        users0_.password as password4_5_0_,
        users0_.picture as picture5_5_0_ 
    from
        users users0_ 
    where
        users0_.users_id=?
Hibernate: 
    select
        likes0_.likes_id as likes_id1_3_,
        likes0_.posts_id as posts_id2_3_,
        likes0_.users_id as users_id3_3_ 
    from
        likes likes0_ 
    where
        likes0_.posts_id=?
=========댓글 가져오기 시작========
Hibernate: 
    select
        comments0_.comments_id as comments1_0_,
        comments0_.create_date as create_d2_0_,
        comments0_.created_date as created_3_0_,
        comments0_.modified_date as modified4_0_,
        comments0_.content as content5_0_,
        comments0_.posts_id as posts_id6_0_,
        comments0_.user_id as user_id7_0_ 
    from
        comments comments0_ 
    where
        comments0_.posts_id=?
=========댓글 가져오기 끝========
==============댓글 실제 사용=============
Hibernate: 
    select
        users0_.users_id as users_id1_5_0_,
        users0_.email as email2_5_0_,
        users0_.name as name3_5_0_,
        users0_.password as password4_5_0_,
        users0_.picture as picture5_5_0_ 
    from
        users users0_ 
    where
        users0_.users_id=?
Hibernate: 
    select
        users0_.users_id as users_id1_5_0_,
        users0_.email as email2_5_0_,
        users0_.name as name3_5_0_,
        users0_.password as password4_5_0_,
        users0_.picture as picture5_5_0_ 
    from
        users users0_ 
    where
        users0_.users_id=?
==============댓글 사용 끝=============
=============게시글 읽기 컨트롤러 끝=====================

다음은 쿼리를 직접 실행한 결과이다. 위의 결과와 다르다. commentService에서 댓글 목록을 가져올 때 직접 쿼리를 날리고 댓글을 전환할 때 작성자 정보를 따로 쿼리를 통해 가져온다.

궁금해서 실험해봤는데 쿼리 횟수가 동일하게 나왔다.

보고 넘어갈랬는데, 게시글 하나 읽는데 쿼리가 너무 많이 실행되는 것 같아 최적화를 하려 한다.

기존 코드는 data jpa에서 제공하는 findBy~ 를 활용했었다. 그렇다보니 Lazy Loading으로 인해, 각 엔티티에 연결된 다른 엔티티의 정보를 가져올 때마다 select 쿼리가 날아갔다.

예를 들어 게시글에 작성한 댓글 목록을 select 쿼리를 통해 가져왔다 해도, 각 댓글들의 작성자에 대한 정보는 Lazy Loading으로 인해 다시 select 쿼리를 날려 각 user 정보를 가져와야 한다. 그렇다보니 댓글을 100명이 작성했다면 댓글목록 가져오기(1번) + 100명 각각에 대한 정보(100번)으로 총 101번의 쿼리가 날아갈 것이다.

혼자 실행하는 프로젝트라 사용자가 많지 않아 현재는 괜찮지만, 만약 몇 천명이 사용하는 서비스를 이대로 제공하면 성능 이슈가 분명히 발생할 것이다.

다행히도 이런 상황에 대처하기 위해 fetch join이란 것이 있다. 댓글과 작성자 정보를 각각 가져오는 게 아니라, 댓글 정보를 가져옴과 동시에 작성자에 대한 정보까지 하나의 쿼리로 가져오는 것이다.

과정은 지루하니 생략하고 결과를 보여주자면 아래와 같다.

위에서 6개의 select 쿼리가 나간 것에 비해, 단 두 번으로 모든 정보를 가져온다.

첫 번째 쿼리는 게시글 정보 + 게시글 작성자 + 게시글 좋아요 목록을 가져오고

두 번째 쿼리는 댓글 목록 + 댓글 작성자를 가져오는 쿼리이다.

만약 댓글을 100명이 달았다면 3 + 1 + 100 번의 쿼리를 날려야 할 것을 2번으로 줄였으니 비약적인 성능 상승이 이뤄졌다고 할 수 있다.

=============게시글 읽기 컨트롤러 시작=================
Hibernate: 
    select
        posts0_.posts_id as posts_id1_4_0_,
        users1_.users_id as users_id1_5_1_,
        likeslist2_.likes_id as likes_id1_3_2_,
        posts0_.create_date as create_d2_4_0_,
        posts0_.created_date as created_3_4_0_,
        posts0_.modified_date as modified4_4_0_,
        posts0_.content as content5_4_0_,
        posts0_.picture as picture6_4_0_,
        posts0_.singer as singer7_4_0_,
        posts0_.song_name as song_nam8_4_0_,
        posts0_.users_id as users_id9_4_0_,
        users1_.email as email2_5_1_,
        users1_.name as name3_5_1_,
        users1_.password as password4_5_1_,
        users1_.picture as picture5_5_1_,
        likeslist2_.posts_id as posts_id2_3_2_,
        likeslist2_.users_id as users_id3_3_2_,
        likeslist2_.posts_id as posts_id2_3_0__,
        likeslist2_.likes_id as likes_id1_3_0__ 
    from
        posts posts0_ 
    inner join
        users users1_ 
            on posts0_.users_id=users1_.users_id 
    left outer join
        likes likeslist2_ 
            on posts0_.posts_id=likeslist2_.posts_id 
    where
        posts0_.posts_id=?
Hibernate: 
    select
        comments0_.comments_id as comments1_0_0_,
        users1_.users_id as users_id1_5_1_,
        comments0_.create_date as create_d2_0_0_,
        comments0_.created_date as created_3_0_0_,
        comments0_.modified_date as modified4_0_0_,
        comments0_.content as content5_0_0_,
        comments0_.posts_id as posts_id6_0_0_,
        comments0_.user_id as user_id7_0_0_,
        users1_.email as email2_5_1_,
        users1_.name as name3_5_1_,
        users1_.password as password4_5_1_,
        users1_.picture as picture5_5_1_ 
    from
        comments comments0_ 
    inner join
        users users1_ 
            on comments0_.user_id=users1_.users_id 
    where
        comments0_.posts_id=?
=============게시글 읽기 컨트롤러 끝=================

그래도 과정을 살짝 기록하자면 아래 두 코드이다. 위의 코드는 PostsRepository의 코드이고 아래는 CommentsRepository의 코드이다. 둘 다 기존에는 spring data jpa 인터페이스가 제공하는 findBy~ 메서드를 사용했었다. 아래와 같이 직접 fetch join 쿼리를 작성해 실행한 후 성능이 좋아졌음을 확인했다.

원본 코드 : https://github.com/chosh95/Songstagram

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[LeetCode] 5. Longest Palindromic Substring

cho____sh — Wed, 7 Oct 2020 20:19:42 +0900

Given a string s, return the longest palindromic substring in s.

주어진 문자열에서 가장 긴 팰린드롬 문자열을 반환하라.

이 문제를 시작으로 하루 종일 팰린드롬 문제만 풀었다.

dp로 해결했는데, 풀기 전에는 어떻게 이걸 dp로 푸나 싶었다.

힌트를 보고 해결 방법이 떠올랐다.

어떤 문자열 str이 팰린드롬이라면 이 문자열 str의 앞 뒤에 같은 문자를 추가했을때 그 문자열도 팰린드롬일 것이다.

따라서 문자열에서 특정 위치 left, right의 문자가 같을 때 left+1 ~ right -1 까지의 문자열이 팰린드롬이라면 left ~ right도 팰린드롬일 것이다. 이 특징을 활용해 문제를 해결할 수 있다.

dp[left][right] : left~right 까지의 부분 문자열이 팰린드롬인가를 나타내는 boolean 값이라 하자.

우선 한 글자짜리 문자열은 팰린드롬이다. dp[i][i]를 true로 설정해줌과 동시에 연속으로 같은 문자를 갖고 있는 부분 문자열도 처리해주자. str[i] == str[i+1]이면 dp[i][i+1] = true이다.

그 후 left와 right의 차가 2가 되는 지점부터 차례대로 조사한다.

차를 i, 시작점을 j라고 하면 str[j] == str[j + i]일때 이 사이의 문자열도 팰린드롬인지 검사하자.

dp[j+1][j+i-1]이 true라면 dp[j][j + i]도 true가 된다.

이런식으로 모든 부분 문자열을 조사하며 가장 길이가 긴 부분 문자열을 반환하면 된다.

코드 원본 : https://github.com/chosh95/STUDY/blob/master/LeetCode/Longest%20Palindromic%20Substring%202%ED%8A%B8.cpp

chosh95/STUDY

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C++ 코드

#include <string>
#include <iostream>
#include <memory.h>
using namespace std;

class Solution {
public:
    string longestPalindrome(string s) {
        if (s.empty()) return "";

        bool dp[1001][1001];
        memset(dp, false, sizeof(dp));

        string answer = "";

        for (int i = 0; i < s.size(); i++) {
            dp[i][i] = true;
            if (answer.empty()) answer = s.substr(i, 1);
            if (i == s.size() - 1) break;
            if (s[i] == s[i + 1]) {
                dp[i][i + 1] = true;
                if (answer.length() < 2) answer = s.substr(i, 2);
            }
        }

        for (int i = 2; i < s.size(); i++)
            for (int j = 0; j + i < s.size(); j++)
                if (s[j] == s[j + i] && dp[j + 1][j + i - 1]) {
                    dp[j][j + i] = true;
                    if (answer.length() < i + 1) {
                        answer = s.substr(j, i + 1);
                    }
                }


        return answer;
    }
};

int main()
{
    Solution s;
    cout << s.longestPalindrome("cbbd");
}

[백준] 팰린드롬 만들기 (1695번)

cho____sh — Wed, 7 Oct 2020 20:07:55 +0900

문제

앞에서 뒤로 보나, 뒤에서 앞으로 보나 같은 수열을 팰린드롬 이라고 한다. 예를 들어 {1}, {1, 2, 1}, {1, 2, 2, 1}과 같은 수열은 팰린드롬 이지만, {1, 2, 3}, {1, 2, 3, 2} 등은 팰린드롬이 아니다.

한 수열이 주어졌을 때, 이 수열에 최소 개수의 수를 끼워 넣어 팰린드롬을 만들려고 한다. 최소 몇 개의 수를 끼워 넣으면 되는지를 알아내는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 수열의 길이 N(1≤N≤5,000)이 주어진다. 다음 줄에는 N개의 수열을 이루는 수들이 주어진다. 각 수들은 int 범위이다.

출력

첫째 줄에 끼워 넣을 수들의 최소 개수를 출력한다.

수열의 중간에 원하는 수를 추가해서 얻을 수 있는 가장 짧은 팰린드롬을 구해야 한다.

예를들어 1 2 3 1이라면 중간에 2 또는 3을 추가해서 12321, 13231 이라는 팰린드롬 수열을 구할 수 있다.

dp를 이용해 해결할 수 있다.

dp[start][end] : start ~ end 지점에서 끼워 넣을 수의 최소 개수라고 하자.

이미 팰린드롬이라면 0일 것이다.

만약 start와 end인덱스에 해당하는 수가 같다면 dp[start][end] = dp[start+1][end-1]이 될 것이다.

다르다면, dp[start][end] = min(dp[start+1][end, dp[start][end-1]) + 1 이 될 것이다.

이 점화식이 성립하도록 적절하게 구현해주자.

코드 원본 : https://github.com/chosh95/STUDY/blob/master/BaekJoon/2020/%ED%8C%B0%EB%A6%B0%EB%93%9C%EB%A1%AC%20%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0%20(1695%EB%B2%88).cpp

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C++ 코드

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

int N;
int p[5001];
int dp[5001][5001];

int dfs(int start, int end) {
	if (start >= end) return 0;

	if (dp[start][end] != 0) return dp[start][end];

	int cur = 987654321;
	if (p[start] == p[end])
		cur = min(cur, dfs(start + 1, end - 1));
	else {
		cur = min(dfs(start,end-1) + 1, dfs(start + 1, end) + 1);
	}
		
	return dp[start][end] = cur;
}

int main()
{
	cin >> N;
	for (int i = 0; i < N; i++)
		cin >> p[i];

	cout << dfs(0, N - 1);
}

[백준] 팰린드롬 만들기 (1254번)

cho____sh — Wed, 7 Oct 2020 20:02:10 +0900

문제

동호와 규완이는 212호에서 문자열에 대해 공부하고 있다. 규완이는 팰린드롬을 엄청나게 좋아한다. 팰린드롬이란 앞에서부터 읽으나 뒤에서부터 읽으나 같게 읽히는 문자열을 말한다.

동호는 규완이를 위한 깜짝 선물을 준비했다. 동호는 규완이가 적어놓고 간 문자열 S에 0개 이상의 문자를 문자열 뒤에 추가해서 팰린드롬을 만들려고 한다. 동호는 가능하면 가장 짧은 문자열을 만들려고 한다.

동호가 만들 수 있는 가장 짧은 팰린드롬의 길이를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 문자열 S가 주어진다. S의 길이는 최대 1000이다.

출력

첫째 줄에 동호가 만들 수 있는 가장 짧은 팰린드롬의 길이를 출력한다.

문자열의 끝에 문자를 추가해 팰린드롬을 만드는 문제이다.

중간에도 추가가 가능한 줄 알고 뻘짓을 했다.

끝에만 문자를 추가할 수 있기 때문에 aabcaa인 경우에 aabcaacbaa가 답이 된다.

해결방법은 인덱스가 0인 지점부터 차례대로 조사하며 팰린드롬이 되는 최소한의 시작 위치를 찾는 것이다.

aabcaa인 경우에는 맨 뒤의 aa만 팰린드롬이 가능하다 따라서 aa는 그대로 두고 나머지 aabc만 뒤집어서 추가해주면 가장 짧은 팰린드롬 문자열이 생성된다.

aabcba를 생각해보자. 맨 앞의 a를 제외하고 나머지 abcba가 팰린드롬이므로 마지막에 a만 추가해주면 팰린드롬이 성립한다.

이에 맞게 구현해주자. 시작 위치부터 차례대로 조사하며 특정 위치부터 마지막까지의 부분 문자열이 팰린드롬이라면, 전체 길이에서 시작 위치에 해당하는 길이만큼 더해서 출력하면 된다.

코드 원본 : https://github.com/chosh95/STUDY/blob/master/BaekJoon/2020/%ED%8C%B0%EB%A6%B0%EB%93%9C%EB%A1%AC%20%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0%20(1254%EB%B2%88).cpp

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C++ 코드

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <memory.h>
using namespace std;
string str;
int n = str.size();

bool isPalin(int idx) {
	int half = (n - idx) / 2;
	for (int i = 0; i < half; i++) {
		if (str[idx + i] != str[n - 1 - i]) return false;
	}
	return true;
}

int main()
{
	cin >> str;
	n = str.size();

	for (int i = 0; i < n; i++) {
		if (isPalin(i)) {
			cout << n + i;
			return 0;
		}
	}
}

[프로그래머스] 보석 쇼핑

cho____sh — Tue, 29 Sep 2020 16:28:34 +0900

[본 문제는 정확성과 효율성 테스트 각각 점수가 있는 문제입니다.]

개발자 출신으로 세계 최고의 갑부가 된 어피치는 스트레스를 받을 때면 이를 풀기 위해 오프라인 매장에 쇼핑을 하러 가곤 합니다.
어피치는 쇼핑을 할 때면 매장 진열대의 특정 범위의 물건들을 모두 싹쓸이 구매하는 습관이 있습니다.
어느 날 스트레스를 풀기 위해 보석 매장에 쇼핑을 하러 간 어피치는 이전처럼 진열대의 특정 범위의 보석을 모두 구매하되 특별히 아래 목적을 달성하고 싶었습니다.
진열된 모든 종류의 보석을 적어도 1개 이상 포함하는 가장 짧은 구간을 찾아서 구매

예를 들어 아래 진열대는 4종류의 보석(RUBY, DIA, EMERALD, SAPPHIRE) 8개가 진열된 예시입니다.

진열대 번호12345678

보석 이름

DIA

RUBY

RUBY

DIA

EMERALD

SAPPHIRE

DIA

진열대의 3번부터 7번까지 5개의 보석을 구매하면 모든 종류의 보석을 적어도 하나 이상씩 포함하게 됩니다.

진열대의 3, 4, 6, 7번의 보석만 구매하는 것은 중간에 특정 구간(5번)이 빠지게 되므로 어피치의 쇼핑 습관에 맞지 않습니다.

진열대 번호 순서대로 보석들의 이름이 저장된 배열 gems가 매개변수로 주어집니다. 이때 모든 보석을 하나 이상 포함하는 가장 짧은 구간을 찾아서 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.
가장 짧은 구간의 시작 진열대 번호와 끝 진열대 번호를 차례대로 배열에 담아서 return 하도록 하며, 만약 가장 짧은 구간이 여러 개라면 시작 진열대 번호가 가장 작은 구간을 return 합니다.

[제한사항]

gems 배열의 크기는 1 이상 100,000 이하입니다.
- gems 배열의 각 원소는 진열대에 나열된 보석을 나타냅니다.
- gems 배열에는 1번 진열대부터 진열대 번호 순서대로 보석이름이 차례대로 저장되어 있습니다.
- gems 배열의 각 원소는 길이가 1 이상 10 이하인 알파벳 대문자로만 구성된 문자열입니다.

입출력 예

gemsresult

["DIA", "RUBY", "RUBY", "DIA", "DIA", "EMERALD", "SAPPHIRE", "DIA"]	[3, 7]
["AA", "AB", "AC", "AA", "AC"]	[1, 3]
["XYZ", "XYZ", "XYZ"]	[1, 1]
["ZZZ", "YYY", "NNNN", "YYY", "BBB"]	[1, 5]

입출력 예에 대한 설명

입출력 예 #1
문제 예시와 같습니다.

입출력 예 #2
3종류의 보석(AA, AB, AC)을 모두 포함하는 가장 짧은 구간은 [1, 3], [2, 4]가 있습니다.
시작 진열대 번호가 더 작은 [1, 3]을 return 해주어야 합니다.

입출력 예 #3
1종류의 보석(XYZ)을 포함하는 가장 짧은 구간은 [1, 1], [2, 2], [3, 3]이 있습니다.
시작 진열대 번호가 가장 작은 [1, 1]을 return 해주어야 합니다.

입출력 예 #4
4종류의 보석(ZZZ, YYY, NNNN, BBB)을 모두 포함하는 구간은 [1, 5]가 유일합니다.
그러므로 [1, 5]를 return 해주어야 합니다.

※ 공지 - 2020년 7월 21일 테스트케이스가 추가되었습니다.

연속된 보석을 선택해서 모든 종류의 보석을 고르는 문제이다.

set을 이용한 완전 탐색을 통해 문제를 풀었다가 효율성에서 시간초과가 떠서 다시 풀었다.

다시 map을 이용한 투포인터 알고리즘으로 해결했다.

제일 왼쪽부터 보석을 하나씩 고르면서 모든 보석을 골랐을 때 왼쪽 포인터를 1씩 증가시키면서 가장 짧은 길이의 구간을 구하면 된다. 변수명에 tmp를 너무 많이 썼는데, 잘 이해하길 바란다.

코드 원본 : https://github.com/chosh95/STUDY/blob/839a492e04155e5b7dcda7bb9941dd4a212dbc46/Programmers/%EB%B3%B4%EC%84%9D%20%EC%87%BC%ED%95%91.cpp

chosh95/STUDY

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C++ 코드

#include <iostream>
#include <map>
#include <string>
#include <vector>
using namespace std;

vector<int> solution(vector<string> gems) {
    vector<int> answer;
    map<string, int> origin, tmp;
    for (int i = 0; i < gems.size(); i++)
        origin.insert({gems[i], 1});
    
    int minCnt = 987654321, startIdx = 0, endIdx = 0;
    int startTmp = 0;
    for (int i = 0; i < gems.size(); i++) {
        tmp[gems[i]]++;
        while(tmp.size() == origin.size()) {
            if (minCnt > i - startTmp) {
                minCnt = i - startTmp;
                startIdx = startTmp+1;
                endIdx = i+1;
            }
            if (tmp[gems[startTmp]] == 1) tmp.erase(gems[startTmp]);
            else tmp[gems[startTmp]]--;
            startTmp++;
        }
    }

    answer.push_back(startIdx);
    answer.push_back(endIdx);
    return answer;
}

int main()
{
    vector<int> res = solution({ "AA","AB","AC","AB","AA" });
    for (int i : res) {
        cout << i << " ";
    }
}