나름 개발자의 IT블로그

대학을 졸업한 일반인이 참가할 수 있는 몇 안되는 대회 중 하나인 현대모비스 알고리즘 경진대회에 참가했다. 이 대회가 있는걸 안게 작년이어서 2022년부터 참가했다. 2022년에는 상당히 아쉬움이 많은 대회였지만 1년사이에 정말 쾌적하고 재밌는 대회가 되었다. 2022년엔 7x등을 하여 본선에 참가하지 못했지만 올해는 정말 운좋게 진출했다. 1, 2번을 해결하고 3번 4번은 완탐으로 소량의 부분점수를 받아 41.xx점이 나왔다. 역시 잘하는 고인물들은 거의 학생부에 있어서 일반부는 상당히 청정수였다. 듣기로는 학생부는 3솔하고 4번에서 부분점수를 받는 69점정도가 커트라인이라고 한다. 일반부는 그에 비하면 상당한 차이가 난다. 2번도 상당히 느리게 풀어서 (약 2시간째에 솔브) 불안했으나 다행이다. DP..

더 이상 UCPC에 나갈 수 없어 오픈콘테스트에 참여했다. A 체육은 코딩과목입니다. 예선 A가 가장 쉽다는 것은 전통이다. 그냥 문제에서 주어진 내용을 구현하면 된다. B 물류 창고 MST?생각하다가 트리 DP인가? 하다가 포기했다. https://codeforces.com/contest/1825/problem/D2 랑 비슷하다고 느꼈는데 에디토리얼 보니까 작은거 큰거... C 차량 모듈 제작 얘가 MST문제였다. 그래서 B는 MST가 아닐 것이라는 믿음을 가지고 포기했다. 갑자기 두 원을 포함하는 체인의 길이를 구하는 방법이 생각이 안나서 https://www.youtube.com/watch?v=25ARSNtiN5k 보고 겨우 풀었다. ㅋㅋ 여담으로 예제 3번 그림이 3개의 기어를 연결한거로 헷갈려서..

송도고 코드 마스터 2023 대회 문제가 올라오면서 백준 3000솔브를 달성했다. 코드포스나 앳코더같은 다른 ps플랫폼까지 영끌해서 4000솔브는 될 것 같다. 각잡고 알고리즘 문제풀이하기 시작한게 2021년 하반기인거같은데 약 2년만에 이정도까지 성장했다. 개인적으로 알고리즘 문제를 많이 풀면서 변화한 점은 다음과 같다. 1. 개발할때 자꾸 씹덕 자료구조나 알고리즘을 사용하게 된다. (실제로 비트집합, 값/좌표압축 등을 사용했다. 언젠간 세그먼트트리를 사용할 것이다.) 2. 코드포스/앳코더 콘테스트, 백준 대회, 프로그래머스 데브매칭, 기타 기업 대회등 대회란 대회는 모두 나가게 된다. 3. 온 세상이 알고리즘으로 보인다. 4. 알고리즘으로 밤새도록 떠들 수 있다. 이만큼 많이 풀다보니 코딩테스트는 프..

AWS 아키텍처를 구성할 때 어떻게 구성하면 좋을지 그리고 그게 왜 좋은지 단계별로 알아보자. best practice인지는 모르겠지만 그래도 좋은 아키텍처라고 생각했다. 1단계 EC2에 배포하기 가장 생각하기 쉬운 구성이다. EC2에 우리의 애플리케이션을 띄운 후 Route 53으로 도메인을 걸어주는 방식이다. 가장 간단한만큼 문제점도 많다. 일단 오토스케일링이 안된다. 오토스케일링을 위해 EC2를 띄우면 새로운 도메인을 할당해야 하므로 사용하기 힘들다. 오토스케일링이 안되면 대규모 트래픽을 감당하기 힘들기 때문에 어느정도 사용량이 많아지면 상황이 많이 안좋아진다. 2단계 리버스 프록시 사용하기 이제 오토스케일링을 하더라도 도메인은 리버스프록시에만 할당됐기 때문에 문제는 해결됐다. 이제 오토스케일링도 ..

때는 바야흐로 지금으로부터 6년전 내가 대학교 1학년때 이야기이다. 알파고의 등장으로 딥러닝이 급부상한 시기였는데 이 시절에 세종대학교에서 스타크래프트 인공지능 vs 인간 이라는 대회를 개최했었다. 초보, 중급, 프로 세 명의 사람이 스타크래프트 봇과 경기하는 내용이었는데 초보와 중급 플레이어는 학생이었고 프로는 송병구 선수였다. 나도 이 경기를 관람하였고 그 때 스타크래프트 인공지능의 존재를 알게 되었으며 인공지능을 공부하기 시작한 계기가 되었다. 6년이 지난 지금 갑자기 생각나서 옛날의 추억을 회상해보려고 한다. http://www.sejongpr.ac.kr/sejongnewspaperview.do?boardType=4&pkid=8908 준비물 https://github.com/bwapi/bwapi ..

매트로이드(matroid)란 다음 성질을 만족하는 구조이다. $M =(X, I)$인 매트로이드 $M$이 존재한다고 하자. 1. $X$ 는 유한집합이다. 2. $I$는 $X$의 부분집합이면서 independent set이다. 공집합은 independent set이다. 3. $A, B$가 independent일 때 $|A| < |B|$이면 $x \in B-A$에 대해 $A \cup \{x\}$도 independent인 $x$가 존재한다. 위와 같은 성질을 만족하면 매트로이드라고 한다. 1번은 쉽게 이해할 수 있지만 2, 3번에 나오는 independent가 아직 와닿지 않는다. "어떤 규칙" 정도로 이해하고 넘어가자. 예를들어 $X = \{1, 2, 3, 4, 5\}$이고 $I$의 크기가 3보다 작은 집합이..

메시지 큐(Message Queue)란 무엇일까? 서로 다른 프로세스간 데이터를 통신하는 방법이다. 그렇다면 데이터를 보내는 프로세스가 있고 받는 프로세스가 있을 것이다. 여기에서 보내는 프로세스를 Producer, 받는 프로세스를 Consumer라고 한다. 일반적으로는 역할이 나눠져 있지만 특수한 경우에는 Producer이면서 Consumer인 케이스도 있을 것이다. 일단 그런 경우는 고려하지 말자. 그냥 설명만 보면 이해가 안되니 직접 코드로 확인해보자. # producer.py print("I'm producer!") idx = 0 for i in range(10): with open(f"./data/{i}", "w") as f: f.write(f"Hi! I'm {i}-th message!") pr..

지금까지 우리는 쿠버네티스를 구성하면서 터미널에 명령어를 입력하여 사용하는 명령적(Imperative)접근방식을 이용했다. 쿠버네티스는 선언적(Declarative)접근방식도 지원하는데 이번엔 이 방식을 사용해보자. 선언적 접근방식 선언적 접근방식은 터미널에 입력했던 설정들을 파일로 작성하여 실행하는 방식이다. 해당 방식은 IaC(Infrastructure as a Code)로도 잘 알려져있어 널리 쓰이고 있다. 이 방식의 장점은 편리하고 수정이 용이하다는 것이다. 우선 해당 방식을 사용하기 위해 지금까지 사용한 모든 객체를 삭제한다. kubectl delete deployment/server kubectl delete service/server 파일 작성 https://kubernetes.io/docs..

개발할 때는 보통 도커환경에서 테스트하지 않고 로컬에서 테스트를 한다. 하지만 테스트마저도 도커환경에서 하고 싶을 수 있다. 만약 이러한 상황에서 코드가 수정되면 어떤 일이 벌어질까? 컨테이너환경도 수정된 사항을 반영하기 위해 아래 작업을 수행한다. 도커 이미지를 재 빌드한다. 실행중인 컨테이너를 종료한다. 빌드한 이미지를 다시 실행시킨다. 크게 복잡한 과정은 없지만 수시로 변경되는 코드를 생각해보면 정말 귀찮은 작업이다. 이를 해결하기 위해 바인드 마운트를 사용하면 편리하게 사용할 수 있다. 프로젝트 준비 # main.py from fastapi import FastAPI import uvicorn app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): return {"m..

Scaling 쿠버네티스는 파드의 개수를 늘려 자동으로 로드밸런싱을 하는 scaling 기능을 제공한다. 이 기능을 한번 사용해보자. # main.py from fastapi import FastAPI import uvicorn import socket app = FastAPI() @app.get("/") async def root(): sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.connect(('pwnbit.kr', 443)) ipaddr = sock.getsockname()[0] return {"message": "Hello Wonderful World", "ipaddr": ipaddr} if __name__ == "__main__"..