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    S/W 멤버십 기술 블로그

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      shjgkwo

      April 10, 2019

      Graph, SCC and BCC

      목차 1. 개요 2. 개념 3. 구현 4. 문제풀이 5. 마무리 6. 참고자료 개요 이 포스트를 쓰며 DFS Numbering에 대한 많은 재미있는 사실들이 있다. 최근에 고급 알고리즘이라는 과목을 들으면서 DFS에서 Numbering을 할때 가지는 자체적인 성질과 그에 관련된 알고리즘들을 공부하게 되었다. SCC와 BCC가 그런것들이다. 이들은 PS에서 매우 유용하게 쓰일 수 있으며, 다양한 상황에 적용할 수 있고, 알아두는 것만으로 풀 수 있는 문제영역이 넓어진다. 또한 DFS Numbering 자체가 구현 자체가 쉬우므로 보통 Dynamic Programming 이나, 2-SAT등 다양한...

      algorithm graph-theory

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      orange4glace

      April 10, 2019

      Web Worker-Postable 라이브러리 작성기

      필자는 최근 Electron 플랫폼을 기반으로 한 오픈소스 영상 편집 프로그램을 만들고 있습니다. 프리미어 프로의 저질 짝퉁 버전이라고나 할까요. 웹 생태계의 특성상 새로운 기술들이 빠르게 적용되긴 힘들지만, 동시에 웹에 대한 많은 관심이 수년간 이어지면서 이에 대한 논의와 도입이 활발하게 이루어지고 있는것은 굉장히 즐거운 일이라고 생각합니다. 저같이 뭣도 모르는 녀석도 영상 편집 프로그램 같은걸 만들 생각도 할 수 있게 해주니까요. 이 프로그램에서 핵심이 되는 부분 중 하나는 OffscreenCanvas 이라는 기술입니다. 영상 편집 프로그램은 당연히 영상을 렌더링해서 보여주는...

      Javascript Typescript WebWorker

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      cubelover

      April 10, 2019

      빠른 다항식 나눗셈

      들어가며 두 다항식의 곱셈에는 다양한 방법들이 있습니다. 항을 하나씩 곱해서 더하는 $O(N^2)$ 알고리즘부터, 분할 정복을 이용해 $O(N^{\log_2 3})$의 시간에 동작하는 카라츠바 알고리즘(Karatsuba algorithm), 빠른 푸리에 변환(Fast Fourier transform)을 이용해 $O(N \log N)$의 시간에 동작하는 알고리즘까지 다양합니다. 이 글에서는 다항식의 곱셈을 빠르게 하는 방법을 알고 있다는 것을 전제로, 다항식의 나눗셈을 빠르게 하는 방법을 소개하고, 얼마나 더 빠른지를 비교해 볼 것입니다. $O(N^2)$ 알고리즘 본격적으로 시작하기 전에, 빠른 다항식 나눗셈 알고리즘이 얼마나 빠른지를 비교해 보기 위해서 $O(N^2)$ 알고리즘을...

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      djm03178

      April 10, 2019

      특별한 정렬 알고리즘들

      개요 정렬(Sorting)은 알고리즘 문제 풀이뿐 아니라, 어떤 분야의 프로그래밍을 하면서도 수없이 마주치는 문제입니다. 일반적으로 정렬에 대해 공부할 때는 $O(N^2)$이지만 기본 개념을 설명하기 위해 배우는 버블 정렬(Bubble sort), 삽입 정렬(Insertion sort), 선택 정렬(Selection sort) 등과, 보다 효율적으로 $O(NlogN)$ 시간에 해결해주는 퀵정렬(Quicksort), 병합 정렬(Merge sort), 힙정렬(Heapsort), 그리고 비교 기반이 아닌 자릿수(digit) 기반으로 $O(N)$에 해결하는 기수 정렬(Radix sort), 카운팅 정렬(Counting sort) 정도를 배우게 됩니다. 굉장히 많은 종류의 정렬을 배운 것 같지만, 정렬에 대해 더 깊이 파고 들어가보면 이...

      sorting algorithm

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      ho94949

      April 8, 2019

      최소 외접원 찾기

      서론 최소 외접원 문제는, 2차원 평면 상에 점이 $N$개가 있을 때, 이들을 모두 담는 최소 반지름의 원이 과연 무엇인지를 찾는 문제입니다. 실생활에서 굉장히 많이 사용될 수 있는 문제이며, 예를 들면, 어떤 도시에 기지국을 지어야 하는데, 어느 곳에 지어야 송신소를 모두에게 도달하면서, 최소한의 반지름으로 모든 송신소를 덮을 수 있는 지 등, 효율적인 배치에 관한 문제입니다. 이 게시글에서는 이 문제를 $O(N)$에 푸는 방법을 소개 합니다. 담금질 기법 담금질 기법은, 원래는 모든 최적화 문제에 사용되는 기법입니다. 담금질 기법은,...

      geometry

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