오래 못 할 짓 하지 않기

Algorithm efficiency → Time complexity : 알고리즘 실행시간에 대한 효율성을 평가하는 척도. ex) n = 데이터 규모 (매우 큼) ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ Statement (A) for(n번){ for (n번){ Statement (B) } } for(n번){ Statement (C) } → 이런 경우에는 각 Statements들이 몇 번 돌아간 지 보자. A = 1번 B = n^2 C = n번 이고 이것들을 식으로 옮긴다면 →수행시간 f(n) = Bn^2 + Cn + A 이다. 이렇게 데이터 개수 n에 관련된 식이 나오면 최고차항의 지수만 고려하여 효율성을 판단하고, 그 방법을 Big - O natation이라고 한다. 위 같은 식은 O(n^2)으로 표현. Big ..

자릿수 체계 (Positional Number Systems) 각 자릿수는 해당 진법에 맞춰, 자릿수가 하나 올라가면 한 번씩 제곱이 된다. 해당 자릿수의 값 d와 r 진법 일 때, ex) 10진법 172 → 1*[ 10^2 ] + 7*[ 10^1 ] + 2* [ 10^0 ] 2진법 1011010 → 1*[2^6]+0*[2^5]+1*[2^4]+1*[2^3]+0*[2^2]+1*[2^1]+0*[2^0] = 64+0+16+8+0+2+0 = 90 10진법 →2진법 바꾸는 법 → 계속 2로 나누면서 나머지로 나왔던 것들을 밑에서부터 모은다. + 8진법 : 0-7의 숫자로 이루어져 있고, 1개의 숫자당 3개의 비트로 나타낼 수 있다. + 16진법 :0-9 + A, B, C, D, E, F로 이루어져 있고, 1개의 ..

논리 설계에서 배우는 건 주로 디지털 신호(signal)이다. 신호(signal)는 두 가지로 나눌 수 있는데 1. 아날로그 / 2. 디지털 신호가 있다. 1. 아날로그 시그널 → 연속적인 값 > 온도처럼 끊어지지않고 이어지는 값으로 표현된다. ==> Continuosly 2. 디지털 시그널 → 불연속적인 값 > 의자의 개수 처럼 0을 포함한 자연수로 떨어지는 값로 표현된다. ex)의자 수, 사람 수 ==> discrete * 10진법은 전기 시스템을 표현하기에 좋지 않아서 2진법을 주로 사용한다. 디지털 시스템의 장점 1. 노이즈 면역 ( Noise immunity ) → 디지털 시그널을 보면 부드럽게 이어지는 게 아니라 해당 시간에 해당 값으로 급격히 바뀌기 때문에 두 개의 값 사이에서 노이즈가 생기..

자료: 처리해야 하는 데이터 자료 구조: 자료를 쉽게 쓰기 위해 특정한 규칙이나 형태로 구분하여 보관하는 것. 알고리즘 : 자료구조로 정리된 것(혹은 문제) 를 단계적으로 풀이하는 절차 혹은 방법 → [ 1부터 10까지의 합을 구하는 코드를 짠다고 가정해 보자. ] 1. 말 ex) (더한 값을 받는) 변수 하나 만든 뒤에 반복문 10번 돌리고 각 n번째 반복마다 n을 변수에 더해준다. 2. pseudo code 그냥 대충 짠 프로그램 언어 느낌이라고 생각하면 됨 ( 말과 프로그래밍의 사이 ) 처음엔 크게 짜고, 이후에 두 세번씩 수정하면서 구체화한다. > 이후 문제가 생겼을 때 논리적인 오류를 찾기 쉽다. ex) 1번째 1. 더한 값을 받을 변수 하나를 만들고 초기값은 0으로 설정해 놓는다. 2. 반복문..