기록

이번 글에서는 JPA의 엔티티 매핑에 대해 정리해보았습니다. 이 글은 링크에서 소개된 책 '자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍'의 4장 '엔티티 매핑' 부분을 읽고, 제 경험과 함께 정리한 내용입니다. JPA의 핵심 어노테이션과 다양한 매핑 전략에 대해 설명하며, 특히 초심자들이 놓치기 쉬운 주의점들을 함께 다루고자 합니다. JPA 엔티티 매핑을 좀 더 명확하게 이해하고 활용하고자 하는 분들에게 도움이 되기를 바랍니다.1. 엔티티 매핑의 기초1.1 @EntityJPA를 사용해 테이블과 매핑할 클래스에는 반드시 @Entity 어노테이션을 붙여야 합니다. 이 어노테이션은 클래스가 JPA의 관리 대상임을 나타내며, 이를 통해 데이터베이스 테이블과의 매핑을 수행합니다.사용 불가한 클래스: @Entity는 fin..

문제 소개오늘 풀어본 문제는 LeetCode 문제 중 하나로, 각 행을 내림차순 정렬한 후 열별로 가장 큰 값을 합산하는 문제입니다. 이 문제를 풀면서 자연스럽게 정렬과 람다 함수를 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 학습할 수 있었습니다.이 글에서는 문제 풀이 과정에서 사용한 정렬 및 람다 함수에 대해 설명하고, 기존 풀이를 어떻게 더 간결하게 개선할 수 있는지 보여드리겠습니다.문제 풀이: 열별로 최대값을 더하기이 문제의 핵심은 다음과 같습니다:각 행을 내림차순으로 정렬: 각 행에서 가장 큰 값을 쉽게 선택할 수 있도록 내림차순 정렬합니다.각 열에서 가장 큰 값을 선택하여 합산: 열별로 가장 큰 값을 찾아 결과에 더하는 방식입니다.전체 코드 풀이우선 기본적인 풀이 방법을 살펴보겠습니다. C++에서 각 행을..

오늘의 학습 키워드문제 1: Heap, Priority QueueTake Gifts from the Richest Pile - LeetCode 문제주어진 문제에서는 여러 개의 선물 더미 중에서 매 초마다 가장 많은 선물을 가진 더미를 선택하고, 그 선물의 정수 제곱근만큼 남기는 과정을 k번 반복한 뒤, 모든 더미에 남은 선물의 총합을 구하는 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 heap과 priority_queue를 사용하여 접근해 보았습니다.공부한 내용 본인의 언어로 정리하기문제 1: Heap, Priority Queue1. 우선순위 큐를 사용한 풀이이 문제는 가장 큰 선물 더미를 빠르게 찾고 업데이트해야 하므로 우선순위 큐(priority queue)를 사용하여 해결했습니다. priority_queu..

오늘의 학습 키워드문제 1: priority_queueBOJ 19638: 센티와 마법의 뿅망치문제 2: 완전탐색, 약수탐색, sqrtProgrammers: 카펫공부한 내용 본인의 언어로 정리하기문제 1: priority_queue(1) priority_queue 개념과 주요 사용법priority_queueC++ STL에서 제공하는 자료구조로, 데이터가 최대 힙(Max Heap) 또는 최소 힙(Min Heap)의 형태로 관리됩니다.가장 큰 값 또는 가장 작은 값을 반복적으로 처리해야 하는 상황에서 유용.기본 동작: 내림차순으로 정렬된 힙(가장 큰 값이 top()에 위치).시간 복잡도:삽입/삭제: (O(\log N))최댓값/최솟값 접근: (O(1))주요 메서드:pq.push(value): 값을 큐에 삽입.p..

오늘의 학습 키워드문제1: max_element 활용문제 링크 - 프로그래머스 "모의고사" 프로그래머스SW개발자를 위한 평가, 교육, 채용까지 Total Solution을 제공하는 개발자 성장을 위한 베이스캠프programmers.co.kr 공부한 내용 정리(1) max vs max_element C++에서는 최댓값을 구할 때 std::max와 std::max_element를 상황에 맞게 선택해서 사용할 수 있습니다. 두 함수는 비슷한 목적을 가지고 있지만, 활용 방식과 반환값에서 차이가 있습니다.항목std::maxstd::max_element기능두 값 또는 세 값 중 최댓값 반환컨테이너 내에서 최댓값을 가진 요소의 반복자 반환입력값두 값, 세 값, 또는 초기화된 값들반복자 범위(begin, end)반환..

우선순위 큐를 활용한 문제 풀이와 학습 기록문제1 : 우선순위큐, 표준 입출력 동기화 해제https://www.acmicpc.net/problem/2075학습 과정: 다양한 시도와 결과문제1 : 우선순위큐, 표준 입출력 동기화 해제(1) 시도1: 메모리 초과모든 데이터를 우선순위 큐에 삽입한 후, (N)번째로 큰 값을 찾는 방식으로 접근했습니다.문제점: 메모리 초과 발생.총 (N \times N = 2,250,000)개의 정수를 큐에 저장해야 하므로 메모리 사용량이 (12)MB를 초과.각 정수가 (4)바이트라면 (9)MB가 필요하지만, 우선순위 큐의 내부 관리 메모리까지 고려하면 제약을 넘습니다.모든 데이터를 저장하기보다는 문제를 해결하는 데 필요한 최소한의 데이터만 유지해야 한다.#include #in..

시작하면서JPA(Java Persistence API)를 사용하면 데이터베이스와 객체 간의 매핑을 쉽고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 그 중에서도 영속성 관리는 JPA의 핵심 기능 중 하나로, 애플리케이션의 데이터 일관성과 효율적인 데이터베이스 접근을 가능하게 합니다.이 글은 '자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍' 책을 기반으로 정리한 내용입니다. 이번 포스팅에서는 "3장. 영속성관리"의 내용을 정리해보았습니다. 아래 그림과 자료들은 책의 내용과 이해한 내용을 바탕으로 재구성한 내용입니다.1. 엔티티 매니저 팩토리와 엔티티 매니저1.1 엔티티 매니저 팩토리(EntityManagerFactory)EntityManagerFactory는 EntityManager 객체를 생성하는 "공장"입니다. 애플리케이션 ..

문제 소개https://www.acmicpc.net/problem/2212 : 그리디고속도로 위에 여러 개의 센서를 설치하고, 센서에서 수집한 자료를 분석하기 위해 몇 개의 집중국을 세워야 합니다. 예산상의 제약 때문에 최대한 적은 영역을 커버할 수 있도록 집중국을 배치해야 합니다. 이 문제에서는 그리디 알고리즘을 이용하여 전체 커버리지의 길이 합을 최소화할 수 있도록 집중국을 배치하는 방법을 배웁니다. 또한, 문제를 해결하면서 set과 vector의 사용법, 정렬된 자료구조를 다루는 방법을 학습했습니다.학습 내용 정리1. 그리디 알고리즘그리디 알고리즘은 현재 상황에서 가장 최선의 선택을 반복하여 전체 문제를 해결하는 방식입니다. 이 문제에서는 "가장 긴 거리 간격을 우선적으로 제거하여 구간을 최소화"하..