소프트웨어 공장

Bash Shell Script 디렉토리 탐색 (find, xargs)Linux의 디렉토리 탐색 명령어는 효율적이고 강력한 기능을 제공합니다. 오늘은 find와 xargs 명령어를 사용하여 파일 및 디렉토리를 검색하고 작업을 자동화하는 방법을 배워보겠습니다. 다양한 실전 예제를 통해 활용법도 익혀보세요.1. find 명령어 소개find는 파일 및 디렉토리를 검색할 때 사용하는 강력한 명령어입니다. 디렉토리 트리를 따라 원하는 조건에 맞는 파일을 찾을 수 있습니다.기본 문법find [검색할 경로] [옵션] [조건]주요 옵션-name : 파일 이름으로 검색-type : 파일 유형으로 검색 (f는 파일, d는 디렉토리)-size : 파일 크기로 검색-mtime : 최근 수정된 시간으로 검색-exec : 검색된..

Bash Shell Script 파일 생성, 삭제, 복사 (touch, rm, cp, mv)Linux Bash Shell에서 파일 관리는 기본적이면서도 매우 중요한 작업입니다. 이 글에서는 touch, rm, cp, mv 명령어를 사용해 파일을 생성하고, 삭제하며, 복사 및 이동하는 방법을 살펴보겠습니다. 각 명령어에 대한 사용법과 간단한 스크립트 예제를 통해 실습할 수 있습니다.1. 파일 생성: touchtouch 명령어touch 명령어는 새 파일을 생성하거나 기존 파일의 수정 시간을 업데이트하는 데 사용됩니다.사용법# 새로운 파일 생성$ touch 파일이름# 기존 파일의 수정 시간 업데이트$ touch 기존파일예제다음은 touch 명령어를 사용하여 파일을 생성하는 간단한 스크립트입니다.#!/bin/b..

동적 계획법 Dynamic Programming 심화 - 배낭 문제, 최장 공통 부분 수열오늘은 동적 계획법(DP)의 심화 주제인 "배낭 문제"와 "최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCS)"에 대해 다루어 보겠습니다. 이 두 문제는 알고리즘 학습자라면 반드시 익혀야 하는 문제 중 하나로, 다양한 실제 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. 예제 코드 또한 Java와 C 언어로 구현하여 제공하니 비교해보며 학습하시기 바랍니다.배낭 문제 (Knapsack Problem)배낭 문제는 제한된 무게를 가진 배낭에 최대한 많은 가치를 가진 물건을 담는 문제입니다. 이 문제는 다양한 변형이 있지만, 오늘은 가장 기본적인 0/1 배낭 문제(각 물건을 담을지 말지를 결정하는 문제)..

동적 계획법 (Dynamic Programming, DP) - 기본 개념 및 피보나치 수열 예제동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 문제를 작은 부분 문제로 나누어 해결하고 그 결과를 저장하여, 동일한 문제를 다시 해결할 필요 없이 빠르게 결과를 얻는 최적화 기법입니다. 동적 계획법은 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 알고리즘 설계 기법으로, 많은 경우 시간 복잡도를 획기적으로 줄여줍니다. 이번 글에서는 동적 계획법의 기본 개념을 설명하고, 피보나치 수열을 예제로 구현해 보겠습니다.동적 계획법의 기본 개념동적 계획법은 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 두 가지 중요한 개념을 사용합니다:최적 부분 구조 (Optimal Substructure): 문제를 작은 부분 문제로 나누어 ..

Bash Shell Script 문자열 조작 (cut, awk, sed 활용)Linux에서 문자열을 조작하는 것은 스크립트 작성에 필수적인 작업 중 하나입니다. 이 글에서는 Bash Shell Script에서 자주 사용하는 문자열 조작 도구인 cut, awk, sed를 활용하여 문자열을 효과적으로 다루는 방법을 소개합니다. 실습 예제도 포함되어 있으니 따라 하면서 익혀보세요!1. cut 명령어cut 명령어는 입력 데이터를 필드별로 분리하거나 특정 문자 범위를 추출하는 데 사용됩니다.사용법cut [옵션] [파일]-f: 필드 번호를 지정-d: 구분자를 지정 (기본값은 탭 문자)-c: 특정 문자 위치를 추출예제 1: 콤마로 구분된 데이터 추출# data.csv 내용# name,age,city# John,25,..

분할 정복 알고리즘 (Divide and Conquer)분할 정복 알고리즘(Divide and Conquer)은 문제를 더 작고 독립적인 하위 문제로 분할하고, 각 하위 문제를 해결한 후 결과를 합쳐서 원래의 문제를 해결하는 알고리즘 디자인 기법입니다. 이 방법은 문제를 재귀적으로 해결하는 과정에서 큰 문제를 점진적으로 해결할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 분할 정복 알고리즘의 정의, 특징, 그리고 구현 예제(Java와 C)를 통해 그 개념을 이해하고 실제 활용 방법을 살펴보겠습니다.1. 분할 정복 알고리즘의 정의분할 정복 알고리즘은 다음과 같은 단계를 통해 문제를 해결합니다:분할 (Divide): 해결해야 할 문제를 여러 개의 더 작은 하위 문제로 나눕니다.정복 (Conquer): 각 하위 문제를..

Bash Shell Script 배열 선언 및 접근 방법Linux Bash Shell Script에서 배열(array)은 데이터를 효율적으로 관리하고 처리할 수 있도록 도와줍니다. 이번 포스팅에서는 배열의 선언, 초기화, 접근, 그리고 유용한 활용 방법에 대해 살펴보겠습니다.1. 배열이란?배열은 하나의 변수에 여러 값을 저장할 수 있는 데이터 구조입니다. Bash에서는 1차원 배열만 지원하며, 배열 요소는 정수형 인덱스를 통해 접근합니다.2. 배열 선언배열을 선언하는 방법은 간단합니다. Bash에서는 배열을 선언할 때 declare 명령어를 사용하거나 값을 직접 대입하여 선언할 수 있습니다.방법 1: 빈 배열 선언# 빈 배열 선언declare -a my_array방법 2: 배열에 값 추가# 배열 선언 및..

탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 개념 및 예제탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm)은 문제 해결 과정에서 현재 상황에서 가장 최적인 선택을 반복함으로써 전체적인 해답을 구하는 방식입니다. 이러한 방식은 대개 최적해를 보장하지 않지만, 특정한 조건 하에서는 최적해를 보장할 수 있습니다. 탐욕 알고리즘은 빠르고 구현이 비교적 간단하기 때문에 다양한 문제에서 사용됩니다.탐욕 알고리즘이 성공적으로 문제를 해결하기 위해서는 문제 자체가 탐욕적 선택 속성(Greedy Choice Property) 과 최적 부분 구조(Opitmal Substructure) 를 가져야 합니다. 간단히 말해, 탐욕적 선택 속성은 각 단계에서의 최적 선택이 전체 문제에 대한 최적 해결로 이어져야 함을 의미하며, 최적..

Bash Shell Script 매개변수와 반환값 처리Bash Shell Script를 작성할 때 스크립트에 매개변수를 전달하거나 함수에서 반환값을 처리하는 방법은 매우 중요합니다. 이 포스팅에서는 매개변수와 반환값 처리 방법에 대해 설명하고, 예제 코드를 통해 이를 이해하는 데 도움을 드리겠습니다.1. 스크립트 매개변수 처리Bash 스크립트는 명령줄에서 매개변수를 받을 수 있습니다. 스크립트 내부에서는 특별한 변수 $1, $2, ..., $N를 사용하여 전달된 매개변수를 참조합니다.스크립트 매개변수 기본 사용법$0: 실행 중인 스크립트의 이름$1, $2, ..., $N: 각각 첫 번째, 두 번째, ... 번째 매개변수$#: 전달된 매개변수의 개수$@: 모든 매개변수$*: 모든 매개변수 (하나의 문자열로..

비선형 자료 구조 심화 (AVL 트리, Red-Black 트리)자료 구조에서 트리는 매우 중요한 비선형 구조입니다. 특히, 균형을 유지하는 이진 탐색 트리의 두 가지 형태인 AVL 트리와 Red-Black 트리는 효율적인 검색, 삽입, 삭제 연산을 가능하게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 이 두 가지 트리에 대해 깊이 있는 설명을 제공하고, Java와 C로 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.AVL 트리AVL 트리는 1962년에 Adelson-Velsky와 Landis에 의해 소개된 균형 이진 탐색 트리입니다. 모든 노드의 왼쪽과 오른쪽 서브트리 높이 차이가 최대 1을 유지하도록 설계되어, 항상 균형을 유지하는 것이 특징입니다. 이를 통해 삽입, 삭제, 검색 연산이 평균적으로 O(log N)의 시간 복잡도를 가집..