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MobX 내부 살펴보기
React는 상태 관리(State management)를 위해 기본적으로 setState 함수를 사용합니다. React를 처음 접하기 시작했다면 몇 가지 컴포넌트들을 만들고, 활용해보면서 React가 props와 state를 변경하는 것 만으로도 인터렉티브한 웹 어플리케이션을 얼마나 쉽고 간단하게 만들 수 있는지에 감탄할겁니다. 하지만 여러분들의 어플리케이션의 규모가 커짐에 따라 setState만으로는 상태 관리가 충분하지 않다는 것을 느끼게 됩니다. 관리해야 할 컴포넌트가 늘어나고, 자연스럽게 컴포넌트 간의 의존성이 생기게 됩니다. 여러분은 React의 State API를 대체할 무언가를 찾으러 나설 겁니다. 그 중 가장 대표적인 두 라이브러리가 Redux와 MobX이죠....
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효율적인 긴 문자열 연산을 위한 Rope 자료구조
로프와 쿼리 최근 백준 온라인 저지에 로프와 쿼리라는 이름의 베타 문제가 올라왔습니다. 그런데 문제 본문의 어디를 보아도 로프라는 단어는 쓰이지 않고, 줄과 관련되어 보이는 부분도 없습니다. 그저 문자열의 일부를 잘라서 앞이나 뒤로 옮기는 쿼리를 수행하는 문제일 뿐입니다. 그러면 이 문제의 이름은 왜 로프와 쿼리인 걸까요? 일반적인 문자열 자료구조로는? 우선 이 문제를 단순한 std::string 객체로 해결을 시도해 봅시다. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); string s; cin >> s; int q; cin...
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OpenAI Gym 사용하기
서론 OpenAI Gym은 강화학습을 도와주고, 좀 더 일반적인 상황에서 강화학습을 할 수 있게 해주는 라이브러리 입니다. 이 게시글에서는 OpenAI Gym을 사용하는 법을 알아보고, 샘플 프로젝트인 CartPole-v1에서 동작하는 신경망을 만들어봅니다. OpenAI Gym의 설치 OpenAI Gym은 python3.5 이상에서 작동합니다. gym은 간단하게 pip로 설치할 수 있습니다. 그리고 이 샘플 프로젝트를 도와주는 numpy와 keras를 설치해야합니다. 기본적으로 이는 Python에 추가적인 지원을 해주는 Anaconda가 해줄 수 있으며, gym설치 및 numpy 업그레이드를 진행해야합니다. pip install gym pip install numpy --upgrade CartPole-v1 우리가...
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meet in the middle
Meet in the middle meet in the middle 은 절반 크기의 비슷한 문제를 두 번 해결한 결과를 통해 본 문제를 해결함으로서 문제 해결에 소요되는 시간 복잡도의 향상을 꾀하는 방법입니다. 저 말만 들으면 어떠한 장점이 있는지 감이 오지 않지만, 문제를 푸는 시간 복잡도가 exponential 한 경우라면 아래와 같이 개선이 된다는 것을 느낄수 있을 것입니다. $2^n > 2 * 2^{n/2}$ 구체적인 예제를 통해 설명해 보도록 하겠습니다. BOJ 1208 부분집합의 합2 이 문제는 $N(N\leq 40)$개의 수로 이루어진 집합이...
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코딩테스트 대비 특강
이 포스트는 3월 1일과 2일에 걸쳐 진행한 코딩테스트 특강의 내용을 기술한 포스트입니다. BFS/DFS, 백트래킹, 시뮬레이션 개념을 알고 있고 기출 문제에 손을 댈 수는 있는데 100% 푼다는 확신은 없어서 개념을 다시 정리하고 모의고사를 쳐보고 싶은 분이 이 포스트를 보신다면 많은 도움이 될 것입니다. 특강의 슬라이드는 여기에서 확인할 수 있습니다. 이 특강은 개인이 준비한 특강이고, 특히 특정 기업의 채용절차와 아무런 관련이 없습니다. 무엇보다 먼저 기초 지식과 자주 실수하는 점을 짚고 넘어가겠습니다. 함수의 인자로 구조체/pair/tuple/vector를 넘길 때 어떤...