[Review] 2020-03-17 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL AngelesLA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

·         문의메일 : Leo.Sungwook.Kang@gmail.com

·         KAKAO : SQLMVP

·          SQL Angeles 공식 홈페이지 : http://SQLAngeles.com

·          공식 Facebook 그룹 : https://www.facebook.com/groups/SQLAngeles/

 

오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 11주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만 아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

11주차 스터디 주제는 K-nearest neighbors 로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search (2/11/2020)

·          Week 7: Dijkstra's algorithm (2/18/2020)

·          Week 8: Greedy algorithms (3/3/2020)

·          Week 9-10: Dynamic programming (3/10/2020)

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 주제는 K-nearest neighbors 입니다. 패턴 인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이다.[1] 두 경우 모두 입력이 특징 공간 내 k개의 가장 가까운 훈련 데이터로 구성되어 있다. 출력은 k-NN이 분류로 사용되었는지 또는 회귀로 사용되었는지에 따라 다르다.

 

k-NN 분류에서 출력은 소속된 항목이다. 객체는 k개의 최근접 이웃 사이에서 가장 공통적인 항목에 할당되는 객체로 과반수 의결에 의해 분류된다(k는 양의 정수이며 통상적으로 작은 수). 만약 k = 1 이라면 객체는 단순히 하나의 최근접 이웃의 항목에 할당된다.

k-NN 회귀에서 출력은 객체의 특성 값이다. 이 값은 k개의 최근접 이웃이 가진 값의 평균이다.

k-NN은 함수가 오직 지역적으로 근사하고 모든 계산이 분류될 때까지 연기되는 인스턴스 기반 학습 또는 게으른 학습의 일종이다. k-NN 알고리즘은 가장 간단한 기계 학습 알고리즘에 속한다. (출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%EC%B5%9C%EA%B7%BC%EC%A0%91_%EC%9D%B4%EC%9B%83_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98

 

 

 

오늘은 알고리즘 스터디의 마지막 수업을 진행하였습니다. 원래 12주 코스로 커리큘럼을 만들었으며, 마지막 12주차에서는 코딩 인터뷰 스킬에 대해서 다루려고 하였으나, 현재 참여하는 인원에서는 코딩 인터뷰에 대한 니즈가 크기 않아서 12주차는 취소를 하게 되었습니다.

 

역시나 명강사님 답게 이해하기 쉽게 설명해 주셨습니다. 또한 오늘 주제와 직접적인 연관은 없지만, 간접적으로 머신러닝에 대한 이야기, 통계 이야기 등을 해주시면서 지루하지 않은 시간으로 만들어 주셨습니다.

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

2020-03-17 / http://sqlangeles.com

 

 

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[Review] 2020-03-10 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL AngelesLA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

·         문의메일 : Leo.Sungwook.Kang@gmail.com

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오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 9주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만 아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

2주차 스터디 주제는 Selection Sort로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search (2/11/2020)

·          Week 7: Dijkstra's algorithm (2/18/2020)

·          Week 8: Greedy algorithms (3/3/2020)

·          Week 9-10: Dynamic programming (3/10/2020)

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 주제는 Dynamic Programming 입니다. 동적 계획법(動的計劃法, dynamic programming)이란 복잡한 문제를 간단한 여러 개의 문제로 나누어 푸는 방법을 말한다. 이것은 부분 문제 반복과 최적 부분 구조를 가지고 있는 알고리즘을 일반적인 방법에 비해 더욱 적은 시간 내에 풀 때 사용한다. 동적 계획법의 원리는 매우 간단하다. 일반적으로 주어진 문제를 풀기 위해서, 문제를 여러 개의 하위 문제(subproblem)로 나누어 푼 다음, 그것을 결합하여 최종적인 목적에 도달하는 것이다. 각 하위 문제의 해결을 계산한 뒤, 그 해결책을 저장하여 후에 같은 하위 문제가 나왔을 경우 그것을 간단하게 해결할 수 있다. 이러한 방법으로 동적 계획법은 계산 횟수를 줄일 수 있다. 특히 이 방법은 하위 문제의 수가 기하급수적으로 증가할 때 유용하다.

(출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8F%99%EC%A0%81_%EA%B3%84%ED%9A%8D%EB%B2%95)

 

 

 

스터디 내용은 NDA이며 저희는 취업을 보장하지는 않습니다.

 

 

오늘은 9주차 입니다. 이제 정말 끝이 얼마 남지 않았습니다.

 

 

이번 챕터에서 다루게 될 내용입니다.

 

 

어떻게 하면 가장 효율적(최대한 많이)으로 바구니에 담을 수 있을까 하는 문제로 (실제로는 도둑 물건을 훔칠 때 어떤 조합이 가장 이득이 되는지 구하는 문제) 수식에 의한 계산된 값을 표에 넣어 봄으로써 최적의 값을 찾아보았습니다.

 

Memoization은 기록하면 문제를 푸는 방식으로 이전 값을 가지고 있기 때문에 계속해서 반복적인 재계산을 하지 않아도 빠르게 결과를 도출할 수 있습니다. 실제 마지막 실습에서 엄청난 시간 차이를 경험할 수 있었습니다.

 

 

이론의 마지막은 실습입니다. 파이썬 코드를 활용하여 얼마나 빠르게 결과를 만들어 낼 수 있는지 확인하였습니다.

 

 

 

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

2020-03-10 / http://sqlangeles.com

 

 

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[Review] 2020-03-03 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL AngelesLA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

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오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 8주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만 아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

2주차 스터디 주제는 Selection Sort로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search (2/11/2020)

·          Week 7: Dijkstra's algorithm (2/18/2020)

·          Week 8: Greedy algorithms (3/3/2020)

·          Week 9-10: Dynamic programming

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 주제는 Greedy Algorithm 입니다.

Greedy 알고리즘이란 : 탐욕 알고리즘은 최적해를 구하는 데에 사용되는 근사적인 방법으로, 여러 경우 중 하나를 결정해야 할 때마다 그 순간에 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 방식으로 진행하여 최종적인 해답에 도달한다. 순간마다 하는 선택은 그 순간에 대해 지역적으로는 최적이지만, 그 선택들을 계속 수집하여 최종적(전역적)인 해답을 만들었다고 해서, 그것이 최적이라는 보장은 없다. 하지만 탐욕알고리즘을 적용할 수 있는 문제들은 지역적으로 최적이면서 전역적으로 최적인 문제들이다.

(참고 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%83%90%EC%9A%95_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98)

 

 

 

SQL Angeles의 알고리즘 스터디를 시작하기 앞서 공지 사항입니다.

 

오늘은 8주차 입니다. 원래는 9주차 이지만, 지난주 사정으로 휴강을 하였습니다. 그래서인지 오늘 참여자가 부쩍 줄어서 슬펐습니다.

 

 

오늘 다루게 될 내용입니다.

 

 

가장 많은 수업을 들으려면 어떻게 스케줄링을 해야 할까요?

 

 

갑자기 어려워졌습니다. P-NP 문제는 어떻게 풀어야 할까요…(멍하니 듣기만 했습니다 ㅠㅠ)

 

 

이론의 마지막은 실습과 함께.

 

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

2020-03-03 / http://sqlangeles.com

 

 

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[Review] 2020-02-18 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL AngelesLA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

·         문의메일 : Leo.Sungwook.Kang@gmail.com

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오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 7주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만 아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

2주차 스터디 주제는 Selection Sort로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search (2/11/2020)

·          Week 7: Dijkstra's algorithm (2/18/2020)

·          Week 8: Greedy algorithms

·          Week 9-10: Dynamic programming

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 주제는 Dijkstra’s Algorithm 입니다.

[다익스트라 알고리즘]은 도로 교통망 같은 곳에서 나타날 수 있는 그래프에서 꼭짓점 간의 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. 이 알고리즘은 컴퓨터 과학자 에츠허르 데이크스트라가 1956년에 고안했으며 삼 년 뒤에 발표했다. 이 알고리즘은 변형이 많다. 데이크스트라의 원래 알고리즘은 두 꼭짓점 간의 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘이지만,[3] 더 일반적인 변형은 한 꼭짓점을 "소스" 꼭짓점으로 고정하고 그래프의 다른 모든 꼭짓점까지의 최단경로를 찾는 알고리즘으로 최단 경로 트리를 만드는 것이다. 그래프에서 주어진 소스 꼭짓점에 대해서, 데이크스트라 알고리즘은 그 노드와 다른 모든 꼭짓점 간의 가장 짧은 경로를 찾는다.[4]:196–206 이 알고리즘은 어떤 한 꼭짓점에서 다른 한 도착점까지 가는 경로를 찾을 때, 그 도착점까지 가는 가장 짧은 경로가 결정되면 멈추는 식으로 사용할 수 있다.

(출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%81%AC%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%9D%BC_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98)

 

 

12주 챌린지에서 7주차가 되었습니다.

 

 

시작 하기에 앞서..

 

 

이번 챕터에서 다루게 될 내용입니다.

 

 

 

 

 

 

 

발표자(조셉)님께서 설명을 쉽게 너무 잘해주셨습니다. 필기구 까지 사용해 가며 실제 경로를 찾아가는 과정을 하나한 표로 만들어서 마치 강의실에서 강의를 듣는것처럼 생생히 전달 되었습니다.

 

 

Recap이 아니고 Step 입니다. (오타라고 합니다.) 다익스트라 알고리즘의 스텝 입니다.

 

 

 

 

이론의 마지막엔 실제 파이썬 코드를 사용하여 최적의 경로를 찾는 문제를 풀어보았습니다.물론 제가 푼 것은 아니고, 발표자이신 조셉님께서 직접 짠 코드를 다함께 리뷰하는 형식으로 진행하였습니다.

 

 

 

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

2020-02-18 / http://sqlangeles.com

 

 

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[Review] 2020-02-11 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL AngelesLA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

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오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 6주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만 아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

2주차 스터디 주제는 Selection Sort로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search (2/11/2020)

·          Week 7: Dijkstra's algorithm

·          Week 8: Greedy algorithms

·          Week 9-10: Dynamic programming

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 발표 주제는 Breadth-first Search (BFS) 입니다.

 

 

늘 말씀 드리지만, 저희 스터디는 취업을 보장하지는 않습니다. 함께 열심히 공부하고 즐기기를 원하고 있습니다.

 

 

너비 우선 탐색(Breadth-first search, BFS)은 맹목적 탐색방법의 하나로 시작 정점을 방문한 후 시작 정점에 인접한 모든 정점들을 우선 방문하는 방법입니다. 더 이상 방문하지 않은 정점이 없을 때까지 방문하지 않은 모든 정점들에 대해서도 너비 우선 검색을 적용합니다. OPEN List 는 큐를 사용해야만 레벨 순서대로 접근이 가능합니다.

 

장점

l  출발노드에서 목표노드까지의 최단 길이 경로를 보장합니다.

단점

l  경로가 매우 길 경우에는 탐색 가지가 급격히 증가함에 따라 보다 많은 기억 공간을 필요 합니다.

l  해가 존재하지 않는다면 유한 그래프(finite graph)의 경우에는 모든 그래프를 탐색한 후에 실패로 끝날 수 있습니다.

l  무한 그래프(infinite graph)의 경우에는 결코 해를 찾지도 못하고, 끝내지도 못할 수 있습니다.

(출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%84%88%EB%B9%84_%EC%9A%B0%EC%84%A0_%ED%83%90%EC%83%89)

 

 

그래프 알고리즘은 그래프 이론과 관련된 문제들을 푸는 알고리즘이다.

 

 

 

 

 

세미나의 마지막은 실제 파이썬 코드를 작성하여 문제를 해결하는 실습을 진행 하였습니다.

 

 

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

2020-02-11 / http://sqlangeles.com

 

 

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[Review] 2020-02-04 알고리즘 스터디 – 12 Week Challenge

 

SQL AngelesLA 한인 IT 커뮤니티 그룹으로 다양한 IT 기술을 공부하며 회원들의 소통을 공유 합니다. 현재 다양한 스터디를 운영하고 있으며 각종 공지를 위한 포럼, 그룹채팅을 운영하고 있습니다. 커뮤니티는 회원제로 운영되고 있으며 참여의 제한은 없습니다. 스터디 참여를 원하시거나 교류를 원하시는 분은 아래 홈페이지에서 상세 내용을 확인할 수 있습니다.

·         문의메일 : Leo.Sungwook.Kang@gmail.com

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오늘은 SQL Angeles에서 준비한 12주 프로젝트로, 온라인 알고리즘 스터디의 4주차를 진행하였습니다. SQL Angeles의 온라인 미팅은 최대 100명이 참여할 수 있으며 상시 스터디원을 모집하고 있습니다.

 

온라인 미팅은 PC 뿐만아니라, 태블릿, 스마트폰에서도 참여가 가능하기 때문에 앞으로도 많은 참여 부탁 드립니다.

 

2주차 스터디 주제는 Selection Sort 로 진행 하였습니다.

·          Week 1: Introduction to algorithms (1/7/2020)

·          Week 2: Selection sort (1/14/2020)

·          Week 3: Recursion (1/21/2020)

·          Week 4: Quicksort (1/28/2020)

·          Week 5: Hash tables (2/4/2020)

·          Week 6: Breadth-first search

·          Week 7: Dijkstra's algorithm

·          Week 8: Greedy algorithms

·          Week 9-10: Dynamic programming

·          Week 11: K-nearest neighbors

·          Week 12: Basic codding interview skills

 

 

오늘의 발표 주제는 Hash Tables 입니다.

 

 

늘 말씀 드리지만, 저희 스터디는 취업을 보장하지는 않습니다. 함께 열심히 공부하고 즐기기를 원하고 있습니다.

 

 

어느덧 벌써 5주차가 되었습니다. 앞으로 7주 남았습니다.

 

 

해시 함수(hash function)는 임의의 길이의 데이터를 고정된 길이의 데이터로 매핑하는 함수입니다.

 

 

해시 충돌이란 해시 함수가 서로 다른 두 개의 입력값에 대해 동일한 출력값을 내는 상황을 의미한다. 해시 함수가 무한한 가짓수의 입력값을 받아 유한한 가짓수의 출력값을 생성하는 경우, 비둘기집 원리에 의해 해시 충돌은 항상 존재한다.

 

해시 충돌은 해시 함수를 이용한 자료구조나 알고리즘의 효율성을 떨어뜨리며, 따라서 해시 함수는 해시 충돌이 자주 발생하지 않도록 구성되어야 한다. 암호학적 해시 함수의 경우 해시 함수의 안전성을 깨뜨리는 충돌 공격이 가능할 수 있기 때문에 의도적인 해시 충돌을 만드는 것이 어렵도록 만들어야 한다.

(출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%95%B4%EC%8B%9C_%EC%B6%A9%EB%8F%8C)

 

 

정리하면

 

 

이론과 함께 마지막은 실제 코드를 가지고 이론이 어떻게 동작하는지를 살펴보았습니다. 실습은 주로 파이썬 코드를 사용하여 진행 되었습니다.

 

 

 

다음 스터디에도 항상 발전하는 스터디가 되기를 기대하면서 오늘 하루도 고생 많으셨습니다.

 

 

2020-02-04 / http://sqlangeles.com

 

 

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