20201221 TIL
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BootCamp_Codestates/TIL
오늘 한일 Asynchronous & Promise Part1& Part2 sprint 진행 with Pair youtube(드림코딩엘리) 를 통해 promise 개념 정리 학습내용 및 성취 파일을 불러오는 메소드인 fs.readfile(path[, options], callback) 과 callback 함수를 활용하여 데이터불러오기 Promise 의 resolve, reject 함수 활용, 데이터 불러오기 getDataFromFilePromise 함수를 활용, 두 파일을 합쳐 두 객체가 담긴 배열 만들기 Promise.all 활용, 두 파일을 합쳐 두 객체가 담긴 배열 만들기 async, await 키워드 활용, 두 파일을 합쳐 두 객체가 담긴 배열 만들기 느낀점 나태해졌다...분발하자! 모각코가 많은..
5. Asynchronous & Promise
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BootCamp_Codestates/IM Tech Blog
Achievement Goals 1. 어떤 경우에 중첩된 callback이 발생하는지 이해할 수 있다. 2. 중첩된 callback의 단점, Promise 의 장점을 이해할 수 있다. 3. Promise 사용 패턴과 언어적인 특징들을 이해할 수 있다. 3-1. resolve, reject의 의미와, then, catch와의 관계를 이해할 수 있다. 3-2. Promise 에서 인자를 넘기는 방법에 대해 이해할 수 있다. 3-3. Promise의 세가지 상태를 이해할 수 있다. 3-4. Promise.all 의 사용법을 이해할 수 있다. 4. async/await keyword에 대해 이해하고, 작동 원리를 이해할 수 있다. 5. node.js의 fs 모듈의 사용법을 이해한다. 목차 1. why Async..
IM - data-structure
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BootCamp_Codestates/Sprint Review
Queue stack hashTable linkedList BST graph tree Queue class Queue { constructor() { this.storage = {}; this.front = 0; this.rear = 0; } size() { return Object.keys(this.storage).length; //reference: return this.rear - this.front; } enqueue(element) { this.storage[this.rear] = element; this.rear++; } dequeue() { if(this.size() === 0){ this.front = this.rear; return undefined; } //reference: // if..
20201217 TIL
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BootCamp_Codestates/TIL
한일 CS HA 코드 분석 및 블로깅 solo day 스케쥴 작성 학습내용 및 성취 코드 분석을 통해 문제를 쪼개어 보니 로직에 대한 이해가 더 쉬웠다. 앞으로 코드를 작성할 때도 먼저 수도코드로 문제를 작은 단위로 쪼개고 작은 단위를 구현하는 코드의 조합으로서 전체 로직을 작성해야겠다는 생각이 들었다. 느낀점
20201214 - TIL
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BootCamp_Codestates/TIL
한일 Algorithm - N Queens 스프린트 진행 with team. 학습내용 및 성취 일과시간 후 Board.js 부분을 모두 완료했다. 보충...... 느낀점 팀 전략 발표를 듣고 감탄을 해버렸다. 이 프로젝트의 목적부터 시작하여 각 파일과 소속된 함수들의 역할, 기능에 대한 파악 그리고 진행 방향까지 오전 시간 내에 끝냈다니. N-Queens, 팀 플레잉할 때엔 안 풀리던 문제들이었는데 혼자서 하니 풀렸다. 같이 하면 뭔가 집중이 안된다. 늘 혼자 공부하던 습관 때문인 것 같다. 개선할 점이다.
3-2. Data Structure - Time Complexity
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BootCamp_Codestates/IM Tech Blog
Complexity Analysis? 알고리즘 문제를 풀 때 시간과 공간을 얼마나 차지하는지 보여주는 지표 이는 곧 효율성을 의미한다. About time complexity... 문제가 커질수록 걸리는 시간이 빠르게, 천천히 또는 거의 변화가 없을수도 있다. n개의 요소들 중에서 가장 큰 수와 작은 수의 차이를 찾는다. 1. 모든 가능성을 시도할 경우. n^2 2. 가장 큰 수와 작은 수를 찾아 시도할 경우. 2n 3. Sort를 이용하여, 첫번째요소, 마지막요소, 빼기연산 => constant * 시간복잡도 = 3 Big-O Notation gives an approximation of time complexity 함수 T(n)인 시간복잡도에서 가장 영향력이 큰 부분이 어디인지 따져보는것. 영향력이 ..