합 배열 생성 공식 S[i] = S[i - 1] + A[i] 예를 들어 원본 배열 1 2 3 4 5 합배열은 1 3 6 10 15 가 됨 1 3 = 1+2 6 = 1+2+3 = 3(-1인덱스)+3 헷갈리는 지점이 여기 그럼 S[i - 1] 에서 i가 0이면 -1인덱스라는게 말이 되냐! -> 그래서 i를 1부터 시작해줍니다.. 합배열을 만들기 위한 for문이니까 대신 1. S[0]은 0으로 선언하기 -> -1인덱스라는 건 없으니깐 2. A[i]에서 원래 0부터 시작했어야 하는거였으니 A[i - 1] 이라고 하면 S[0] = 0 S[1] = S[0] + A[0] = 0 + 1 = 1 S[2] = S[1] + A[1] = 1 + 2 = 3 S[3] = S[2] + A[2] = 3 + 3 = 6 이렇게 기준을 ..
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import java.util.Scanner; import java.math.BigInteger; public class Main { public static void main(String[] args) { BigInteger a = new BigInteger("10"); BigInteger b = new BigInteger("5"); System.out.println(a.add(b)); System.out.println(a.subtract(b)); System.out.println(a.multiply(b)); } } https://docs.oracle.com/en/java/javase/11/docs/api/java.base/java/math/BigInteger.html#method.summary Big..
내 스타일은 두번째 answer이라는 변수를 따로 두어 답을 내고 있었다. 프로그래머스가 이렇게 제시하던데 리트코드는 바로 리턴 때리더라. 뭐가 더 효율적인가? 메모리 차이때문에 그런건가? 가독성 때문이다. 메모리차이는 사실 미미하다고 한다. 반환하면서 answer이라는 변수에 대한 메모리를 해제하기 때문이다. 앞으로 바로 리턴 때리는 걸로 해야겠다 ^^! class Solution { public int sum(int num1, int num2) { return = num1 + num2; } } class Solution { public int sum(int num1, int num2) { int answer = 0; answer = num1 + num2; return answer; } }
확장 수직 확장(스케일 업) 실행 중인 장치에 성능을 추가 인스턴스 성능이 좋은 것과 수요를 빨리 처리하는 것은 다른 문제 -> 수요량은 외부 요소이기 때문 수평 확장(스케일 아웃) 실행 중인 장치 개수 증가 오버프로비저닝하는 대신 프로세스 각 부분에 적절한 수준의 성능을 제공 프로비저닝 리소스를 즉시 사용할 수 있는 상태로 준비해두는 프로세스 Auto Scaling 그룹 Auto Scaling 수요에 따라 인스턴스 추가 또는 제거, 가용성 확보 동적 조정 → 수요 변화에 대응 예측 조정 → 예측한 수요에 따라 인스턴스 자동 예약 최소 용량 : 오토 스케일링 그룹 생성 직후 실행되는EC2 인스턴스 수 희망 용량 : 1개의 인스턴스만 필요해도 2개로 설정 가능 - 희망 용량 설정 안하면 최소 용량으로 자동..
