미디어 쿼리의 기본 구조 미디어 쿼리는 특정 장치나 미디어 유형에 따라 스타일을 다르게 적용하기 위해 사용됩니다. 기본적으로 미디어 쿼리는 다음과 같은 구조를 가지고 있습니다. @media media-type and (media-feature) { /* 스타일 규칙 */ } 여기서 `media-type`은 특정 미디어 유형을 나타내고, `media-feature`는 특정 미디어 특성을 의미합니다. all 키워드의 역할 미디어 쿼리를 사용할 때 `all`은 "모든"을 의미하며, 즉 모든 미디어 유형에 스타일을 적용하라는 의미입니다. 이는 기본적으로 모든 미디어에 대한 스타일을 적용하겠다는 선언입니다. 괄호 안의 표현식 괄호 안에 있는 표현식은 특정 조건을 나타냅니다. 예를 들어 `(max-width:100..

기본 삼각형 가장 간단한 방법은 border 속성을 이용하여 div의 네 면에 색상을 지정하여 삼각형을 만드는 것입니다. .triangle { width: 0; height: 0; border-left: 50px solid transparent; border-right: 50px solid transparent; border-bottom: 100px solid blue; /* 원하는 배경색 지정 */ } 다양한 삼각형 스타일 border 속성을 활용하여 다양한 스타일의 삼각형을 만들 수 있습니다. /* 오른쪽 화살표 */ .arrow-right { width: 0; height: 0; border-top: 20px solid transparent; border-bottom: 20px solid trans..

알고리즘 디자인 패러다임이란? 알고리즘 디자인 패러다임은 알고리즘을 설계하는 과정에서 사용되는 일련의 접근법과 기법을 나타냅니다. 각 패러다임은 특정 유형의 문제를 해결하는 데 특화되어 있으며, 알고리즘을 더 효율적으로 구현하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 주요 알고리즘 디자인 패러다임 다양한 알고리즘 디자인 패러다임이 존재하며, 대표적인 몇 가지를 살펴보겠습니다. 분할 정복 (Divide and Conquer) 분할 정복은 문제를 더 작은 하위 문제로 나눈 다음 각 하위 문제를 재귀적으로 해결하여 최종적인 해답을 얻는 패러다임입니다. 대표적인 예로 병합 정렬이나 퀵 정렬이 있습니다. 탐욕적 알고리즘 (Greedy Algorithms) 탐욕적 알고리즘은 각 단계에서 최적의 선택을 하면서 전체적으로 최적..

알고리즘 복잡도란? 알고리즘의 복잡도는 알고리즘이 얼마나 효율적으로 동작하는지를 나타내는 척도입니다. 알고리즘 복잡도를 분석하면 알고리즘의 성능을 예측하고 비교할 수 있습니다. 시간 복잡도(Time Complexity) 시간 복잡도는 알고리즘의 실행 시간이 입력 크기에 어떻게 의존하는지를 나타내는 지표입니다. 주로 연산 횟수를 기준으로 측정되며, 빅오 표기법을 사용하여 나타냅니다. O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2) 등이 있습니다. 공간 복잡도(Space Complexity) 공간 복잡도는 알고리즘이 필요로 하는 메모리 공간의 양을 나타내는 지표입니다. 주로 데이터 구조나 변수의 크기에 의존합니다. 메모리 사용량을 측정하여 성능을 분석합니다. 시간 복잡도와 공간 복잡..

탐색 알고리즘 개요 탐색 알고리즘은 주어진 데이터에서 원하는 값을 찾는 과정을 의미합니다. 이는 컴퓨터 과학에서 중요한 작업으로, 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 데이터베이스, 자료 구조, 그래프 등 다양한 데이터 형식에서 원하는 정보를 찾을 때 사용합니다. 탐색 알고리즘의 종류 탐색 알고리즘은 여러 가지 방식으로 구현될 수 있으며, 주요한 종류로는 선형 탐색과 이진 탐색이 있습니다. 선형 탐색 (Linear Search) 선형 탐색은 리스트나 배열을 처음부터 끝까지 하나씩 순회하면서 원하는 값을 찾는 방법입니다. 간단하지만 큰 데이터 집합에서는 비효율적일 수 있습니다. def linear_search(arr, target): for i in range(len(arr)): if arr[i] == ta..

분할 정복 알고리즘 개요 분할 정복 알고리즘은 큰 문제를 작은 부분 문제로 분할하고, 각 부분 문제를 독립적으로 해결한 다음 그 결과를 결합하여 원래 문제를 해결하는 알고리즘 기법입니다. 이러한 방식으로 문제를 해결함으로써 복잡한 문제를 간단한 부분 문제로 나누어 해결할 수 있습니다. 분할 정복 알고리즘의 구성 요소 분할 정복 알고리즘은 일반적으로 세 가지 단계로 구성됩니다. 분할(Divide): 문제를 더 작은 부분 문제로 분할합니다. 정복(Conquer): 각 부분 문제를 재귀적으로 해결합니다. 결합(Combine): 작은 부분 문제의 해를 결합하여 원래 문제의 해를 얻습니다. 분할 정복 알고리즘의 예시 분할 정복 알고리즘을 이해하기 위해 두 가지 예시를 살펴보겠습니다. 병합 정렬(Merge Sort..

그래프 알고리즘 개요 그래프 알고리즘은 그래프 구조를 분석하고 문제를 해결하는데 사용되는 알고리즘입니다. 그래프는 노드(node)와 간선(edge)으로 이루어져 있으며, 그래프 알고리즘은 노드와 간선의 관계를 이용하여 다양한 문제를 다루는데 활용됩니다. 그래프 알고리즘의 종류 그래프 알고리즘은 다양한 문제를 해결하기 위한 다양한 종류의 알고리즘으로 나눌 수 있습니다. 탐색 알고리즘: 그래프의 모든 노드를 방문하거나 원하는 노드를 찾는데 사용됩니다. 대표적으로 DFS와 BFS가 있습니다. 최단 경로 알고리즘: 두 노드 사이의 최단 경로를 찾는데 사용됩니다. 다익스트라 알고리즘과 벨만-포드 알고리즘이 있습니다. 최소 신장 트리 알고리즘: 그래프의 모든 노드를 포함하는 트리 중에 간선의 가중치의 합이 최소인 ..

다이나믹 프로그래밍(Dynamic Programming) 개요 다이나믹 프로그래밍은 복잡한 문제를 작은 하위 문제로 나누어 해결하는 알고리즘 기법입니다. 중복되는 하위 문제들을 한 번씩만 계산하여 중복 계산을 피하고, 계산 결과를 테이블에 저장하여 효율적으로 문제를 해결합니다. 다이나믹 프로그래밍은 큰 문제를 작은 하위 문제로 쪼개고, 하위 문제의 결과를 결합하여 원래 문제의 해를 찾는 접근법을 사용합니다. 다이나믹 프로그래밍의 특징 다이나믹 프로그래밍을 사용하는 문제는 다음과 같은 특징을 가집니다. 중복된 하위 문제: 문제를 작은 하위 문제로 나누었을 때, 중복되는 하위 문제들이 발생합니다. 최적 부분 구조: 문제의 최적해가 작은 하위 문제들의 최적해를 결합하여 얻어지는 경우가 있습니다. 메모이제이션:..

그리디 알고리즘의 개요 그리디 알고리즘(탐욕 알고리즘)은 최적해를 구하는 문제를 해결할 때 사용되는 알고리즘 기법 중 하나입니다. 그리디 알고리즘은 각 단계에서 최적의 선택을 하며 전체적인 해답을 구성하는 방식으로 작동합니다. 그리디 알고리즘은 지역적으로 최적인 선택을 연속적으로 수행하여 전체적으로도 최적해를 얻는 것을 목표로 합니다. 그리디 알고리즘의 원리 그리디 알고리즘은 각 단계에서 최적의 선택을 한다는 특징을 가지고 있습니다. 이 선택은 해당 단계에서 가장 유리한 선택이지만, 전체 문제 해결을 위한 최적해가 되지 않을 수도 있습니다. 따라서 그리디 알고리즘을 사용할 때에는 각 단계에서의 선택이 전체적인 해답에 미치는 영향을 신중하게 고려해야 합니다. 그리디 알고리즘의 예시 그리디 알고리즘을 이해하..

정렬 알고리즘의 중요성 정렬 알고리즘은 데이터의 순서를 조작하여 원하는 순서로 나열하는 알고리즘입니다. 데이터의 정렬은 다양한 응용 분야에서 중요하며, 효율적인 정렬 알고리즘 선택은 성능과 자원 사용 측면에서 큰 영향을 미칩니다. 비교 기반 정렬 알고리즘 정렬 알고리즘은 일반적으로 비교 기반과 비교하지 않는 기반으로 분류됩니다. 비교 기반 정렬 알고리즘은 요소들을 서로 비교하며 정렬하는 방식입니다. 여기서는 몇 가지 대표적인 정렬 알고리즘에 대해 설명하겠습니다. 버블 정렬 (Bubble Sort): 인접한 두 요소를 비교하며 큰 값을 뒤로 보내며 정렬하는 방식입니다. 삽입 정렬 (Insertion Sort): 현재 요소를 이미 정렬된 배열에 적절한 위치에 삽입하면서 정렬하는 방식입니다. 선택 정렬 (Se..