반응형 프로그래밍기초53 [Git] -m 옵션 없이 커밋 메시지 남기기: 초보자도 쉽게 이해하는 방법 Git에서 커밋할 때 -m 옵션 없이 커밋 메시지를 남기는 방법에 대해 알아보겠습니다.-m 옵션은 커밋 메시지를 명령어와 함께 직접 입력할 수 있게 해 주지만, 다른 방법을 사용하면 더 유연하게 커밋 메시지를 작성할 수 있습니다.이 포스트에서는 초보자 분들을 위해 -m 옵션 없이 커밋 메시지를 남기는 방법을 쉽게 설명해 드리겠습니다.커밋이란 무엇인가요?커밋은 Git에서 코드 변경 사항을 기록하는 단위입니다.각 커밋에는 변경된 코드와 함께 설명을 담은 커밋 메시지가 포함됩니다.커밋 메시지는 변경된 내용을 설명하고 프로젝트의 변경 이력을 명확히 하는 데 중요합니다.-m 옵션 없이 커밋 메시지 작성하기-m 옵션을 사용하면 커밋 메시지를 명령어와 함께 직접 입력할 수 있지만, Git에서는 더 다양한 방법으로 커.. 2024. 8. 22. [Git] Git에서 커밋 히스토리 쉽게 살펴보는 법: 초보자를 위한 완벽 가이드 Git은 강력한 버전 관리 도구지만, 초보자에게는 조금 복잡할 수 있습니다.이 포스트에서는 Git에서 커밋 히스토리를 간단하게 조회하고 분석하는 방법을 설명해 드릴게요.커밋 히스토리란?커밋 히스토리는 Git 저장소의 변경 이력을 기록한 것입니다.각 커밋은 코드의 특정 상태를 나타내며, 변경 내용, 작성자, 날짜 등이 포함됩니다. 커밋 히스토리를 통해 코드가 어떻게 발전해 왔는지, 어떤 변경이 있었는지 쉽게 확인할 수 있습니다.Git에서 커밋 히스토리 확인하기1. 터미널 열기먼저, Git이 설치된 터미널이나 명령 프롬프트를 열어야 합니다.Mac에서는 Terminal, Windows에서는 Command Prompt나 PowerShell을 사용할 수 있습니다. 2. 저장소 디렉토리로 이동하기커밋 히스토리를 보.. 2024. 8. 22. 알고리즘의 공간 복잡도, 팰린드롬 문제로 초보자도 쉽게 이해하자 프로그래밍을 하다 보면 "공간 복잡도"라는 용어를 자주 접하게 됩니다.공간 복잡도란 알고리즘이 실행되는 동안 얼마나 많은 메모리를 사용하는지를 나타내는 척도입니다.이번 포스트에서는 팰린드롬(Palindrome) 문제를 통해 공간 복잡도가 무엇인지 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명해보겠습니다.1. 팰린드롬이란?팰린드롬은 앞에서 읽으나 뒤에서 읽으나 동일한 단어를 의미합니다.예를 들어, "racecar", "level", "madam" 같은 단어들은 모두 팰린드롬입니다.팰린드롬을 확인하는 문제는 흔히 인터뷰 문제나 알고리즘 학습에서 많이 등장하는데, 이 문제를 풀기 위한 방법들은 다양합니다.각 방법마다 시간 복잡도뿐만 아니라 공간 복잡도도 다르다는 점이 중요한 포인트입니다.1. 양 끝에서 비교하는 방법 .. 2024. 8. 19. 알고리즘의 시간 복잡도: 주요 시간 복잡도와 예시 프로그래밍을 배우다 보면 알고리즘의 시간 복잡도라는 개념을 자주 접하게 됩니다.시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간의 양을 측정하는 방법으로, 알고리즘의 효율성을 평가하는 중요한 지표입니다. 이번 포스트에서는 시간 복잡도를 쉽게 이해할 수 있도록, 다양한 시간 복잡도의 예시를 소개하고 그 의미를 설명하겠습니다.1. 시간 복잡도란?시간 복잡도는 알고리즘이 문제를 해결하는 데 걸리는 시간의 양을 나타내는 측정 방법입니다.입력 크기(n)가 커질수록 알고리즘이 소요하는 시간이 어떻게 변화하는지를 분석하는 데 사용됩니다. 가장 흔히 사용하는 표기법은 빅오 표기법(Big O Notation)입니다.2. 주요 시간 복잡도와 예시O(1) - 상수 시간 알고리즘O(1) 알고리즘은 입력 크기와 관계없이.. 2024. 8. 19. 이진 탐색 시간 분석하기: 효율적인 탐색 알고리즘의 성능 측정[파이썬] 이진 탐색(Binary Search)은 정렬된 배열에서 중간 요소를 기준으로 탐색 범위를 절반으로 줄여가며 목표 값을 찾는 효율적인 알고리즘입니다.이진 탐색의 시간 복잡도는 O(log n)으로, 데이터가 많아질수록 선형 탐색보다 훨씬 빠른 성능을 보여줍니다.1. 이진 탐색 시간 분석을 위한 Python 코드아래 파이썬 코드는 이진 탐색을 구현하고, 배열 크기를 변경하면서 탐색에 걸리는 시간을 측정하는 코드입니다.이 코드는 선형 탐색과 마찬가지로 배열의 크기가 커질 때 이진 탐색의 성능이 어떻게 변하는지를 분석합니다.import timeimport random# 이진 탐색 함수 (재귀적 구현)def binary_search(arr, target, low, high): if low 2. 코드 설명bin.. 2024. 8. 17. 선형 탐색 시간 분석하기: 효율적인 알고리즘의 중요성[파이썬] 선형 탐색(Linear Search)은 배열이나 리스트에서 원하는 값을 하나씩 확인하며 탐색하는 알고리즘입니다.시간 복잡도는 최악의 경우 O(n)으로, 배열의 모든 요소를 탐색해야 할 때 소요되는 시간을 의미합니다.1. 선형 탐색 시간 분석을 위한 Python 코드다음은 파이썬으로 선형 탐색 알고리즘을 구현하고, 시간 분석을 하는 코드입니다.이 코드에서는 배열의 크기를 변경하면서 탐색에 걸리는 시간을 측정해보겠습니다.import timeimport random# 선형 탐색 함수def linear_search(arr, target): for i in range(len(arr)): if arr[i] == target: return i return -1# 배열 크기를.. 2024. 8. 17. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 다음 반응형
