좌표 정렬하기 2 

 
시간 제한메모리 제한제출정답맞힌 사람정답 비율
1 초 256 MB 95319 62652 53525 67.144%

문제

2차원 평면 위의 점 N개가 주어진다. 좌표를 y좌표가 증가하는 순으로, y좌표가 같으면 x좌표가 증가하는 순서로 정렬한 다음 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 점의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100,000)이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 i번점의 위치 xi와 yi가 주어진다. (-100,000 ≤ xi, yi ≤ 100,000) 좌표는 항상 정수이고, 위치가 같은 두 점은 없다.

출력

첫째 줄부터 N개의 줄에 점을 정렬한 결과를 출력한다.

예제 1

5
0 4
1 2
1 -1
2 2
3 3

예제  2 

1 -1
1 2
2 2
3 3
0 4

 

 

 


 

간단한 문제이다. 

 

Arrays.sort()와 Comparator를 이용하면 금방 풀 수 있다.

 

이차원 배열 arr[N][2]이 있다. (N은 주어진 좌표 개수, 2는 x,y 좌표를 의미)

배열 arr을 Arrays.sort()를 이용하여 정렬할 때, 우리만의 정렬 기준(Comparator)을 선언해 준다.

 

우선 arr[N][2]를 열어보면 

아래와 같이 배열 안에 작은 배열이 있는 식으로 볼 수 있다.

arr = { {1, 2} ,

          {2, -1},

          {-1, 2},

          .... }

 

Comparator에 우리가 선언할 compare은 arr 안의 작은 배열의 값을 비교하여 정렬하는 것이다.

        // 핵심
        Arrays.sort(arr, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] a, int[] b){
                if(a[1] == b[1]){ // arr[i][1] == arr[i+1][1] 두 점의 Y 좌표를 비교
                    return a[0]-b[0];  //같으면 X의 값을 비교하여 정렬
                } else { 
                    return a[1]-b[1];  //다르면 Y의 값을 비교하여 정렬
                }
            }
        });

 

 

전체 코드는 다음과 같다.

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.Comparator;
import java.util.Arrays;

public class BOJ11651_AlignTwoCoordinate {
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        int n = Integer.parseInt(br.readLine());

        int[][]arr = new int[n][2];
		
        // 좌표를 배열에 담기
        for(int i=0;i<n;i++){
            String[] a = br.readLine().split(" ");
            arr[i][0] = Integer.parseInt(a[0]);
            arr[i][1] = Integer.parseInt(a[1]);
        }
		
        // 핵심
        Arrays.sort(arr, new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] a, int[] b){
                if(a[1] == b[1]){
                    return a[0]-b[0];
                } else {
                    return a[1]-b[1];
                }
            }
        });

        for(int i=0; i<n; i++){
            System.out.println(arr[i][0] + " " + arr[i][1]);
        }
        
    }   
}
블로그 이미지

Ahan

책, 영화, 게임! 인생의 활력 요소가 되는 취미들을 하자!

,

최근 AWS에 대해서 공부 중이며 내가 공부한 여러가지 디자인 패턴에 대해서 작성할려고 한다.

 

이번 글에서는 다소 복잡한 웹사이트의 예로 AWS를 사용한 기업 웹사이트 구축 패턴에 대해 공부한걸 작성해 보겠다.

 

 


기업 웹사이트 개요 :

  1. 공개 웹사이트로 사용자는 거래처, 잠재거 고객, 입사지원자 등이다.
  2. 정적 콘텐츠 중심이다. (CSS, HTML, 이미지 파일 등)
  3. 서버를 다중화하여 장애에 대비한다.
  4. 부하가 높아지면 서버를 추가할 수 있게 구성한다.
  5. 장애 서버의 교체, 추가는 수동으로 조작한다.
  6. 응답시간과 비용을 고려하여 구성한다.

 

인프라 핵심 :

  1. 웹 서버 다중화 : 이벤트 사이트를 구동시킬 최적의 리전을 선택한다.
  2. DB 서버 다중화 : 소규모 웹서버에 맞는 EC2 인스턴스를 설정한다.
  3. CDN과 객체 저장소를 사용한 정적 콘텐츠 전송 : 웹 서버로의 접속을 줄여 운용 비용을 절감한다.
CDN(Content Delivery Network, 콘텐츠 전송 네트워크)은 지리적인 제약 없이 전 세계 사용자에게 빠르고 안전하게 컨텐츠를 전송할 수 있는 기술을 의미한다. 단순하게 얘기하자면 이미지 파일같은 용량이 큰 컨텐츠는 요청이 들어올때마다 서버에서 다운로드 받는것보다. 사용자의 위치에서 가까운 서버에서 캐싱된 컨텐츠를 가져와 빠르고 저렴하게 서비스를 제공해주는 것이다. AWS에서는 Cloudfront 서비스를 통해 제공 받을 수 있다.

기업 웹사이트 구성도

 

이전 패턴(이벤트 사이트)과 똑같이 서버를 구성하는 가장 기본적인 서비스는 가상 서버인 EC2(Amazon Elastic Computer Cloud)와 가상 스토리지 볼륨인 EBS(Amazon Elastic Block Store)로 구성한다.

 

웹서버는 로드 밸런서를 사용하여 다중으로 구성한다. 로드밸런서 기능을 제공하는 AWS 서비스는 ELB(Elastic Load Balancing)이다.

 

DB 서버는 RDB의 관리형 서비스인 RDS(Amazon Relational Database Service)로 구성한다. RDS는 이미 세팅이 완료된 RDBMS환경을 제공하는 서비스이며 설정만으로도 다중화가 가능핟.

 

정적 컨텐츠 전송에 이용하는 CDN 서비스는 위에서 잠깐 얘기한 클라우드프론트(Clouldfront)이고, 객체 저장소 서비스는 S3(Amazon Simple Storage Service)이다. CDN을 사용하면 전세계에 배치된 서버를 통해 웹 접속을 캐시하거나 분배할 수 있고, 또한 응답 속도를 높이거나 웹서버로의 접속을 줄여주어 비용 절감에 도움이 된다. S3 저장소는 객체 단위로 데이터를 다루는 스토리지로서 REST API를 사용하여 데이터의 입출력을 수행한다.

 

ELB를 이용하여 웹 서버 다중화

다중화를 위해서는 웹 서버를 여러 대를 구축해야한다.

이벤트 사이트에서 EC2 인스턴스를 구성하는 방법과 동일한 방법으로 인스턴스를 작성하고, 웹 서버 환경 구축하고, OS 환경을 셋업하고, 필요한 SW를 설치하는 것을 여러번 반복해도 되지만 이것은 시간이 오래 걸린다.

 

이를 해결하기 위해 있는것이 AMI(Amazon Machine Images)이다. 완성된 인스턴스의 이미지를 저장하는 방식으로 AMI를 만들고, 이 AMI를 이용하여 동일한 구성의 EC2 인스턴스를 여러개 만들 수 있다.

 

필요한 수의 웹 서버를 만든 후에는 ELB와 연계한 다중화 구성을 한다. ELB를 웹 트래픽의 입구로 사용하여 트래픽이 복수의 웹 서버에 분산되어 부하를 줄이도록 구성한다. 

 

ELB에 의한 부하 분산 설정(EC2 - ELB - 인터넷 연결 설정)은 다음과 같이 설정한다 :

우선 인터넷 접속 엔드포인트를 ELB로 지정한다. ELB는 IP 주소가 아닌 CNAME(대체 도메인명)을 지정하여 접속.

ELB의 IP 주소는 고정이 아니라 계속 변하기 때문이다. DNS 서버인 Route53을 이용하여 ELB의 CNAME과 사용할 도메인 이름을 연결한다. 이러한 설정에 의해 사용자는 도메인 이름을 통해 ELB에 접속할 수 있게 된다.

 

다음은 ELB와 웹 서버의 EC2 인스턴스를 연결시킨다. ELB 작성 페이지에 웹 서버를 선택하는 항목을 찾아서 이미 만들어진 웹 서버를 선택한다. 이것으로 ELB를 활용한 부하 분산 설정이 끝이다.

 

 

- ELB 설정 시 유의 사항

 

ELB 설정할 때 주의해야 할 다섯 가지 

 

1. ELB용과 웹 서버용으로 각각 다른 보안 그룹을 마련한다.

- ELB는 인터넷 어디에서라도 HTTP/HTTPS 접속을 허용하도록 설정되어 있다. 반면에 웹서버는 ELB로 부터 HTTP 요청만을 받아들이도록 트래픽 소스를 ELB가 속한 보안그룹으로 한정되어야 한다.

EC2 인스턴스 보안 그룹 인바운드 설정
타입 프로토콜 포트 범위 소스
HTTP TCP 80 10.0.0.24/24 (ELB 보안 그룹)

 

ELB 보안 그룹 인바운드 설정
타입 프로토콜 포트범위 소스
HTTP TCP 80 0.0.0.0/0
HTTPS TCP 443 0.0.0.0/0

 

ELB 리스너 설정
로드밸런서 프로토콜 로드밸런서 포트 인스턴스 프로토콜 인스턴스 포트
HTTP 80 HTTP 80
HTTPS 443 HTTP 80

 

2. 세션 유지 기능의 유무 확인

- 최근 웹사이트는 세션 유지 기능을 이용해 복잡한 기능을 지닌 애플리케이션을 제공하는 경우가 있다. 그때 세션 정보를 웹 서버 간에 공유하는 구조를 마련하지 않으면 동일한 클라이언트 접속을 항상 같은 웹 서버에 유지시켜야만 한다. ELB는 ELB 자신이 작성하는 쿠키 저보를 바탕으로 동일한 서버로 접속을 유지시키는 세션 유지 기능을 제공한다. AWS 콘솔에서 설정할 수 있으므로 필요에 따라 사용해야한다.

 

3. HTTPS 처리

- HTTPS 통신은 클라이언트와 서버 간의 통신을 암호화 한다. ELB는 SSL 터미네이션이라고 하는 SSL 인증서 확인 및 암복호화 처리 기능을 제공한다. ELB 리스너 설정에서 로드밸런스 프로토콜을 HTTPS로 인스턴스의 프로토콜을 HTTP로 하면 자동적으로 적용된다. 웹 서버별로 SSL 인증서를 관리할 필요가 없어질 뿐만 아니라, SSL 복호화 처리에 걸리는 부하가 줄어들어 EC2 비용을 줄일 수 있다.

 

4. 헬스 체크

- 웹 서버가 정상적으로 동작하는지 감시하는 기능을 헬스 체크라 한다. 기본 설정에서는 간격이 30초, 타임 아웃이 5초, 비정상 상한치가 2회이다. 웹 서버에 장애가 발생하면 40초에서 70초 만에 감지하여 해당 서버를 분리한다. 너무 짧게 설정하면 웹 서버의 부하가 높아져 응담이 저하되는 상태를 고장으로 오판하여 서버가 분리되어 버린다. 반대로 너무 길면 오류가 발생하는 웹 서버에 요청 배분을 계속하게 된다. 기본 설정으로도 충분하지만 성능 시험이나 운영 시 검출 오작동이 발생한다면 수치를 조정하면 된다.

 

5. 타임아웃 설정

- 응답시간에 따른 타임아웃 설정을 한다. 웹 서버에 분산시킨 후 일정시간 응답이 없으면 ELB는 웹 서버와의 접속을 절단하고, 클라이언트에 HTTP 504를 반환한다. 타임 아웃 시간은 접속 설정의 타임아웃으로 설정하며, 초기 설정 값은 60초이다. DB 처리 등으로 시간이 오래 걸리더라도 결과를 반환하고 싶다면 시간을 길게 설정한다.

 

RDS를 이용하여 DB 서버 다중화

AWS에서 RDB를 구성하는 방법은 크게 두 가지이다. 

EC2인스턴스에 RDBMS를 설치하는 방법과, 관리형 서비스인 아마존 RDS를 이용하는 방법이다.

전자는 OS와 RDBMS를 자유롭게 선택하고 설정할 수 있는 반면, OS와 DB환경을 사용자가 직접 관리하지 않으면 안 된다. 후자는 패치 적용과 백업이 자동화되어 있기 때문에 운영의 번거로움이 줄어든다.

이용 목적에 맞는 방법을 선택하면 된다.

 

이번에는 RDS 이용을 전제로 한다. AWS에서 제공하는 RDS 엔징으로는 오라클, SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Aurora등 다양한 엔진이 존재한다. 어떤 RDS를 사용해도 문제는 없지만, 예시로 MySQL를 사용한다. MySQL은 웹 애플리케이션과 함꼐 사용되는 경우가 많아 찾아 볼 수 있는 기술 정보가 많다.

 

DB 서버의 다중화는 'Active-Standby(활성-대기' 구성을 선택했다. DB 서버는 데이터의 일관성을 유지하고자 실행 서버를 시스템 안에서 하나로 구성하는 것이 일반적이다. RDS의 멀티-AZ 기능을 사용하면 활성 DB 서버(마스터)의 데이터를 대기 서버(스탠바이)에 동기화하는 복제 중복 구성을 쉽게 구축할 수 있다.

 

멀티-AZ 기능을 사용한 RDS 설정 방법은 다음과 같다.

 

 

매니지먼트 콘솔의 RDS 설정 화면에서 DB 서브넷 그룹을 작성한다. DB 서브넷은 두 가용 영역(AZ)에 각각 서브넷을 만들고 이것을 그룹화해서 만든다 (위의 그림처럼) . 두 AZ를 사용해 서브넷을 만드는 이유는 하나의 AZ가 예상치 못한 재해로 멈추더라도 또 다른 AZ에 설치된 서브넷에 서버가 계속 동작하도록 하기 위함이다.

 

다음은 RDS for MySQL의 인스턴스를 작성한다. 이때 멀티-AZ를 이용하는 옵션을 선택하고 방금 만든 DB 서브넷 그룹을 지정한다. 

 

이것으로 마스터와 스탠바이 2대 구성의 DB 서버(RDS 인스턴스)가 만들어 졌다. 마스터유저가 자동으로 생성되므로 이를 통해서 애플리케이션 사용자를 만들거나 객체, 그리고 데이터를 관리할 수 있다. 마스터와 스탠바이가 복제되어 있기 때문에 마스터에 장애가 발생해도 데이터는 손실되지 않으나, 2대의 RDS 인스턴스가 동시에 작동하기 때문에 2배의 비용이 발생한다.

 

마스터 DB 서버에 장애가 발생하면 스탠바이가 마스터로 승격되고 기존 마스터 서버가 사용하던 서브넷에 스탠바이 서버가 새롭게 만들어진다. 이러한 일련의 작업은 자동으로 이루어지기 때문에 별도의 작업은 필요 없으나, DB 접속은 장애 복구 이후 자동으로 연결되도록 사전에 설정해주어야 한다.

 

- RDS 사용 시 유의 사항

RDS 사용시 유의사항에 대해 적어본다.

 

첫 번째로 적절한 스냅샷을 생성해야 한다. RDS는 자동 백업과 수동 스냅샷 백업 방법을 지원한다. 자동 백업은 간편하지만 데이터 보존 기간에 제한이 있다. 기본 설정값은 1일, 최대로 35일이다. 시스템에 대한 백업을 영구적으로 저정하려면 스냅샷이 더 적합하다.

 

두 번째는 AWS에 의한 정기정검이다. RDS는 몇 달에 한 번꼴로 마이너 버전업이 자동으로 실행되어, 약 30분간 정지된다. 옵션으로 마이너 버전 자동 업그레이드를 비활성화하면 마이너 버전업은 수행이 되지 않는다. 하지만 취약점 대응 등에 위한 강제 업그레이드가 이루어지는 경우도 있으니 주의하자. 

 

마지막으로 멀티-AZ를 이용하면 데이터 갱신 처리에 드는 시간이 길어진다. 마스터에 업데이트한 데이터를 스탠바이에 동기화시키는 처리가 끝날 때까지 마스터는 다음의 처리를 실시할 수 없다. 이용 환경이나 처리내용에 따라 다르지만 대체로 20~50% 정도 업데이트 처리 시간이 길어진다.  

 

정적 콘텐츠를 낮은 비용으로 배포하기

방문자가 많은 시스템에서는 이미지와 동영상, 자바스크립트, HTML, CSS 등의 정적 콘텐츠 제공에 많은 비용이 들게 된다. 대량의 트래픽을 처리하려면 고성능 웹 서버가 여러 대 필요하게 되는데, 이렇게 되면 EC2에서 다운로드 통신량이 늘어나서 비용이 증가된다. 이때 정적 콘텐츠 전달 비용을 줄이려면 클라우드프론트와 S3를 사용하면 된다.

 

클라우드프론트는 위에서 말한거처럼 AWS에서 제공하는 CDN이다. 사용자가 요청한 콘텐츠가 캐싱되어 있으면 웹 서버와 DB 서버에 접속하지 않으므로 서버의 부하를 낮춰 비용을 절감할 수 있다. 

 

클라우드프론트뿐만 아니라 정적 콘텐츠를 S3에 두는 방법을 함께 사용하면 더욱 웹 서버의 부하를 줄일 수 있다. S3에 파일을 저정하면 파일 단위로 접속용 URL이 생성된다. 이것을 이용해 정적 콘텐츠 저장소로 사용한다. S3 요금 체계는 EC2 보다 낮게 설정되어 있기 때문에 정적 콘텐츠를 S3에 배치하는 것이 좋다.

 

자세한 설정 방법은 아래의 블로그를 참조하면 좋다.

 

https://bigco-growth-diary.tistory.com/6

 

CloudFront와 S3 연결

안녕하세요 :) 오늘은 CloudFront와 S3 버킷을 연동하는 실습을 진행하겠습니다. [순서] 1. S3 생성 2. CloudFront 배포 3. S3권한 설정 4. 완료 1.S3 생성 우선 CloudFront와 연동시킬 S3버킷을 생성해 줍니다. 객

bigco-growth-diary.tistory.com

 

 

기업 웹사이트에 적합한 인스턴스 설계

기업 웹사이트에 적합한 인스턴스는 다음과 같은 요구사항이 있다.

1. 안정적인 응답

2. 몇 년 단위로 장기 이용

 

요구사항 1에 대응하려면 성능이 안정된 EC2 인스턴스와 EBS 볼륨을 선택해야 한다. 

요구사항 2에 대응하려면 장기 이용을 약정하여 할인받을 수 있는 EC2 인스턴스가 적합하다.

 

성능의 안정성과 관련해서는 스토리지 I/O 대역폭에 주의해야한다. EC2 인스턴스와 EBS 볼륨 사이는 다른 사용자와 공유하는 네트워크로 연결되어 있다. 트래픽이 대역폭의 한계치에 이르게 되면 스토리지에서 데이터를 읽는 데 시간이 걸리고 응답도 불안정해진다. 다양한 네트워크 대역폭이 있지만, 운용 초기에는 성능이 낮은 인스턴스를 설정하고, 부족하면 서능이 높은 인스턴스 타입으로 변경하여 이용하면 좋다.

 

또한 안정을 중시하는 경우에는 다음의 두 가지 옵션의 사용을 고려해보면 좋다. 첫 번째는 EC2 인스턴스의 옵션인 'EBS 최적 인스턴스'이다. 이 옵션을 사용하면 EC2 인스턴스에서 EBs 볼륨까지 네트워크 대역폭을 보장받을 수 있다. 인스턴스 타입에 따라 이 옵션의 지원 여부가 달라진다. 

 

EBS 최적 인스턴스

 

또 한 가지 옵션은 '프로비저닝된 IOPS'이다. 프로비저닝된 IOPS를 사용하는 경우, 안정적으로 1만 IOPS이상의 I/O를 보장 받을 수 있다. 

2023년 이후에 생성된 모든 io2볼륨은 프로비저닝된 IOPS를 제공한다. 

https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/ebs/latest/userguide/provisioned-iops.html

 

Amazon EBS 프로비저닝된 IOPS SSD 볼륨 - Amazon EBS

이 페이지에 작업이 필요하다는 점을 알려 주셔서 감사합니다. 실망시켜 드려 죄송합니다. 잠깐 시간을 내어 설명서를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 말씀해 주십시오.

docs.aws.amazon.com

 

성능을 안전시키려면 EBS 최적화를 이용하면 되고, 피크 시 성능을 높이려면 EBS 최적화와 프로비저닝된 IOPS를 모두 사용하면 된다.

 

요구사항 2에 대응하려면 장기 이용에 따른 할인 혜택을 받기 위해 예약 인스턴스(RI) 사용을 검토하면 된다. EC2 인스턴스 과금 체계 중에서 사용한 만큼 비용을 지불하는 온디맨드 인스턴스가 기본적으로 선택이 된다. 예약 인스턴스는 1년 또는 3년의 기간을 정하여 사용을 예약하면 된다. 

 

https://velog.io/@c17an/%EC%98%88%EC%95%BD-%EC%9D%B8%EC%8A%A4%ED%84%B4%EC%8A%A4%EC%99%80-%EC%8A%A4%ED%8C%9F-%EC%9D%B8%EC%8A%A4%ED%84%B4%EC%8A%A4%EB%A1%9C-EC2-%EB%B9%84%EC%9A%A9-%EC%A0%88%EA%B0%90%ED%95%98%EA%B8%B0

 

예약 인스턴스와 스팟 인스턴스로 EC2 비용 절감하기

경우에 따라 EC2 인스턴스를 보다 저렴하게 사용할 수 있는 방법들을 소개합니다.

velog.io

 

 

예약 인스턴스는 취소할 수 없으므로, 이용률이 낮아지면 온디맨드와 비교하여 오히려 비싸지게 되니. 잘 고려해서 선택해야한다.

 

 

 

블로그 이미지

Ahan

책, 영화, 게임! 인생의 활력 요소가 되는 취미들을 하자!

,

최근 AWS에 대해서 공부 중이며 내가 공부한 여러가지 디자인 패턴에 대해서 작성할려고 한다.

 

이번 글에서는 사용자 수가 많지 않고 짧은 기간만 서비스하는 이벤트 사이트 패턴에 대해서 써 보겠다.

 

이벤트 사이트는 일반 소비자를 대상으로 일시적으로 운용할 소규모 웹 서버를 설계하는 걸 목표로 한다.

 


이벤트 사이트(소규모 웹 서버) 개요 :

  1. 1개월 한정으로 이용한다.
  2. 사이트의 사용자는 개인 사용자로서 인터넷으로 접속한다.
  3. 접속자 수는 많지 않아 고사양 서버는 필요 없다.
  4. 웹 서버로 LAMP(Linux, Apache, PHP, MySQL) 환경을 사용한다. (다른 환경도 가능하다.)
  5. 비용을 우선하며 다중화나 백업은 고려하지 않는다. (일회성)

 

인프라 핵심 :

  1. 리전 선택 : 이벤트 사이트를 구동시킬 최적의 리전을 선택한다.
  2. EC2 인스턴스 설정 : 소규모 웹서버에 맞는 EC2 인스턴스를 설정한다.
  3. 도메인을 통한 접속 : 고정 IP 주소로 접속한다. (CNAME을 설정해 도메인 이름으로도 가능하게 한다.)
  4. 네트워크 구성 : 인터넷 접속을 위한 간단한 네트워크 구성을 설정한다.
  5. OS 환경 설정 :  아마존 리눅스에서 LAMP 환경을 설정한다.

 

이벤트 사이트 구성도

 

서버를 구성하는 가장 기본적인 서비스는 가상 서버인 EC2(Amazon Elastic Computer Cloud)와 가상 스토리지 볼륨인 EBS(Amazon Elastic Block Store)로 구성한다.

 

네트워크에 필요한 서비스는 VPC(Virtual Private Cloud)와 같은 기본 서비스에 포함되어 있다. 예시로 VPC의 내부에 가상 라우터를 설치할 수 있고, Route53(Amazon Route 53)을 사용하면 도메인(호스트명)으로 DNS 기능도 제공할 수 있다.

 

리전 선택 및 네트워크 구성

- 리전에 따른 응답 속도와 비용차이

 

서비스 구축 시 가장 먼저 해야 하는 것은 바로 서버가 위치할 리전을 선택하는 것이다.

 

응답 속도는 AWS 데이터 센터와 일반 사용자가 지리적으로 가까울수록 빠르며 멀수록 느려진다.

국내에 거주하는 사용자를 대상으로 하는 이벤트 사이트의 경우 응답 속도를 빠르게 하고 싶다면 서울 리전을 선택하면 된다.

 

비용은 리전에 따라 다르게 책정된다. 예시로 EC2 타입 중 하나인 t2.micro의 경우

서울 리전의 온디맨드 비용이 시간당 0.0162 달러, 미국 서부 리전은 0.0156 달러로 차이가 나며 데이터 전송 요금도 차이가 난다.

응답 속도보다 비용이 중요하다면 더욱 싼 리전을 찾아보면 된다.

 

 

 

서비스를 시작하고 나면 리전 변경에 손이 많이 가기 때문에 신중해야한다.

 

- 네트워크 구성 

 

리전을 정했으면 VPC와 서브넷을 구성하는 가상 네트워크를 작성한다.

VPC는 논리적으로 격리된 사용자 전용 네트워크 구역을 의미한다. 복수의 가용 영역(AZ, Availability Zones)에 걸친 형태로 VPC 하나를 작성할 수 있다.

하지만 복수의 리전에 걸쳐서 작성할 수 없으니 주의한다.

 

 서브넷은 VPC를 논리적으로 분리한 서브네트워크로 AWS 환경 내의 네트워크 최소 단위이다.

서브넷은 단일 AZ 안에서만 작성된다. 

 

VPC, AZ, 그리고 서브넷의 관계

 

 

서브넷을 나누는 방법은 온프레미스 환경과 다른게 거의 없다. 논리적인 네트워크를 설게해서 AWS의 서브넷 구성에 대입시키면 된다. 예를 들어 인터넷으로 HTTP 수신이 가능한 웹 서버와, 웹 서버로부터 데이터베이스 접속만 허가하는 데이터베이스 서버는 필터링 정책이 다르기 때문에 서브넷을 분리해야 한다.

 

 

EC2 인스턴스 작성하기

VPC와 서브넷 설정을 완료하고 나서 이벤트 사이트의 웹 서버가 되는 EC2 인스턴스를 작성해야한다.

LAMP로 구성하기로 했으니 EC2 이미지중 Amazon Linux  AMI를 사용한다. 가상화 타입으로는 완전가상화인 HVM과 반가상화인 PV가 있는데, 보통은 HVM을 선택한다. (HVM 성능이 더 좋다)

 

인스턴스 유형은 서버 규모에 해당하며, CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 성능의 조합을 할 수 있다. 

하지만 메모리만 늘린다든지 세세한 사용자 정의는 할 수 없다.

 

그러므로 목적에 가장 가까운 인스턴스 유형을 선택해야 하는데, 작은 LAMP 환경이라면 OS에 약 1GB, MySQL 등의 미들웨어에 1GB정도만 있으면 된다.

 

인스턴스 유형 예시

 

네트워크 및 셧다운 동작 설정 주의 사항

인스턴스 유형을 정했다면 다음은 EC2 인스턴스 설정을 해야한다.

주요 포인트만 몇가지 적겠다.

 

네트워크는 VPC를 선택한다. (기본으로 설정된다)

퍼블릭 IP 주소를 자동할당은 비활성화 해준다. 활성화하면 동적 퍼블릭 IP 주소가 부여되면 EC2 인스턴스가 다시 시작할 때마다 자동으로 변경됨으로 IP주소나 DNS를 다시 지정해주어야만 한다. 

 

EC2 인스턴스를 정지하는 경우의 종료동작 설정도 해줘야한다. 셧다운 동작에는 중지(Stop)와 종료(Terminate)가 있다.

중지를 선택하면, 셧다운 시에 OS가 정지되며 OS 이미지가 보존되고 재시작하면 같은 상태로 시작한다.

종료를 선택하면 OS 정지와 동시에 EC2 인스턴스가 삭제된다. 고급설정에 종료동작을 설정할 수 있으니 확인해 준다.

 

 보안그룹 설정

EC2 설정의 마지막 단계는 보안 그룹 설정이다.

보안 그룹은 OS레벨에서 네트워크 통신 필터링 룰을 정하는 것으로 허가할 프로토콜을 설정한다.

 

보안그룹 Source의 초기 설정 값이 Anywhere(0.0.0.0/0) 되어 있는데. 이는 모든 IP 주소로부터의 SSH 접속을 허가한다는 의미이다. SSH의 Source값을 집 또는 회사의 퍼블릭 IP 로 설정한다.

 

이벤트 사이트의 웹 서버는 사용자로부터 HTTP/HTTPS 접속을 허가할 필요가 있다.

이때는 어떤 IP에서든 접속 할 수 있게 0.0.0.0/0으로 설정한다. 

 

Type Protocol Port Range Source
SSH TCP 22 집 또는 회사의 퍼블릭 IP
HTTP TCP 80 0.0.0.0/0
HTTPS TCP 443 0.0.0.0/0

 

 

예시

 

고정 IP와 호스트명 설정

EC2 인스턴스를 생성했지만, 아직은 인터넷으로 EC2에 접속할 수 없다.

인터넷으로 접속하려면 고정된 퍼블릭 IP주소와 FQDN(호스트명)이 있어야 한다.

고정 퍼블릭 IP 주소를 AWS에서는 EIP(Elastic IP)라고 부른다.

 

EIP를 포함한 서비스 설정 변경과 추가는 매니지먼트 콘솔에서 한다. EIP 설정은 콘솔을 통해 EC2 서비스로 들어가 '네트워크 및 보안 > 탄력적 IP > 탄력적 IP 주소 할당' 을 클릭하여 설정한다.

자세한건 아래의 블로그를 참조하면 되겠다.

 

https://any-ting.tistory.com/71

 

[AWS] 고정 아이피(Elastic IP) 생성 및 설정

- 개요 안녕하세요. 이번 시간에는 AWS Elastic IP(탄력적 아이피)에 대해 알아보겠습니다. 탄력적 아이피는 EC2 인스턴스에 고정 아이피를 설정할 때 사용됩니다. EC2 인스턴스를 상태가 중지 상태에

any-ting.tistory.com

 

 

고정 IP를 할당 받았다면 도메인을 설정할 차례이다.

AWS는 Route53이라는 DNS 서비스를 제공한다. 

도메인 취득 방법은 아래의 블로그를 참조하면 된다.

 

https://any-ting.tistory.com/84

 

[AWS] Route53 도메인 구매(등록)

- 개요 안녕하세요. 이번 시간에는 AWS 도메인을 구매하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 기본적으로 AWS 계정이 필요합니다. (이 글을 보시는 분들은 있으시겠죠? :>) 도메인 DNS에 대해서는 따로 설

any-ting.tistory.com

 

이후 Route53과 EC2 연결은 아래의 블로그 글을 참고하면 된다.

https://dogfoottech.tistory.com/257

 

[AWS] 도메인과 서버(EC2) 연결하기

서비스를 배포하기 위해서는 도메인이 필수입니다 도메인을 통해 IP로는 나타낼 수 없는 자신의 서비스에 대한 아이덴티티를 도메인을 통해 나타내는 것은 물론 사용자들도 편하게 서비스에 접

dogfoottech.tistory.com

 

 

VPC 설정으로 인터넷 접속 설정

인터넷에 접속하려면 한가지 더 설정을 해야한다. AWS에서는 VPC 이용이 필수이다.

VPC는 AWS 데이터 센터 내부에 마련된 가상의 폐쇄 네트워크이며 외부와 통신할 수 있도록 설정해야 한다.

이벤트 사이트는 기본 설정에서 두 군데만 수정하면 된다.

 

첫 번째는 VPC와 DNS 관련 설정이다. VPC 설정 화면에서 DNS 관련 설정을 켜준다.

 

 

두 번쨰는 라우팅 설정이다. 라우팅 테이블에 인터넷 게이트웨이가 설정되어 있지 않으면 인터넷 접속이 불가능하다. VPC 설정화면에서 라우팅 테이블에서 0.0.0.0/0과 igw로 시작하는 인터넷 게이트가 없다면 생성해준다.

 

이 블로그 글을 보면 도움이 될 것이다.

 

https://velog.io/@chchaeun/AWS-%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C-%EA%B5%AC%EC%B6%95-2-VPC-%EA%B5%AC%EC%B6%95%EC%84%9C%EB%B8%8C%EB%84%B7-%EB%9D%BC%EC%9A%B0%ED%8C%85-%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94-%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%84%B7-%EA%B2%8C%EC%9D%B4%ED%8A%B8%EC%9B%A8%EC%9D%B4

 

AWS 클라우드 구축 (2) - VPC 구축(서브넷, 라우팅 테이블, 인터넷 게이트웨이)

2021. 07. 25 Post PROJECT 가상의 고객사 시스템 구축과 운영 SI AWS 클라우드 환경 구성 쿠버네티스 기반 EKS 환경 구성, 웹서비스 구축 SM 로그 수집을 위한 EFK Stack 구축 CloudWatch 알람을 Slack

velog.io

 

 

OS 환경 설정

이 블로그 글을 참고하면 될거 같다.

https://strong-ming.tistory.com/3

 

AWS 패턴 구축(1.LAMP 환경 구축/리소스 유연하게 변경하기)

AWS-SAP 공부와 실습을 같이 하면 좋을 것 같아서 '배워서 바로 쓰는 14가지 AWS 구축 패턴' 책을 통해 14가지 패턴을 구축하고자 한다. 패턴1_웹 시스템_이벤트 사이트 1.개요 - 1개월 한정 - 사이트 사

strong-ming.tistory.com

 

 


 

 

마지막으로 이벤트 사이트의 사용기간이 끝났으면

 

EC2 인스턴스를 종료하여 삭제처리 해주어야 추가 비용이 청구되지 않는다.

 

EIP는 EC2와 연결되어 있을 때만 과금이 된다.

 

Route 53dms 존 단위로 월정액이 과금되니 사용하지 않는다면 삭제할 필요가 있다.

 

VPC는 유지 자체는 비용이 들지 않으니 제거할 필요 없다.

 

 

 

블로그 이미지

Ahan

책, 영화, 게임! 인생의 활력 요소가 되는 취미들을 하자!

,

문제 : 

Given a string containing digits from 2-9 inclusive, return all possible letter combinations that the number could represent. Return the answer in any order.

A mapping of digits to letters (just like on the telephone buttons) is given below. Note that 1 does not map to any letters.

Example 1:

Input: digits = "23"
Output: ["ad","ae","af","bd","be","bf","cd","ce","cf"]
Example 2:

Input: digits = ""
Output: []
Example 3:

Input: digits = "2"
Output: ["a","b","c"]


Constraints (제한조건) :
0 <= digits.length <= 4
digits [i] is a digit in the range ['2', '9'].

 


 

2-9까지 숫자의 조합이 주어졌을 때, 해당 숫자가 나타낼 수 있는 알파벳의 모든 조합을 구하는 문제이다.

 

처음부터 자료구조를 HashMap을 사용하기로 생각을 했으나, 어떻게 해야 주어진 문자열 digits.lentgh에 맞춰 반복문을 쓸까 고민을 했다.

 

그러다가 문득 모든 가능한 경우의 수를 탐색하면서 조건을 만족하는 해를 찾는  백트랙킹(backtracking) 알고리즘이 생각이 났다.

 

구현 방법이 내가 기억하는 게 맞다면 이런 식으로 구현이 되는데

for(선택지)
 상태 변경
 재귀호출(변경된 상태)
 상태 복귀

 

긴가민가하여 조금 헤맸다.

 

우선 내 풀이는 이렇다.

 

주어진 메인메서드의 리턴값이 List <String>이니 

결과를 리턴해줄 리스트 result를 선언해 준다.

그리고 digitis이 공백일 경우 result를 바로 리턴해 준다.

List<String> result = new ArrayList<>();

if(digits == null || digits.length()==0){
    return result;
}

 

 

이후 각 숫자들이 나타낼 수 있는 알파벳 조합을 저장하기 위해 Map <Character, String>을 생성해 주었다.

Map의 Key타입을 Character로 지정해 준 이유는 digits문자열을 문자 배열(char)로 전환하여 비교할 예정이기 때문이다. 

        Map<Character, String> map = new HashMap<>();
        map.put('2',"abc");
        map.put('3',"def");
        map.put('4',"ghi");
        map.put('5',"jkl");
        map.put('6',"mno");
        map.put('7',"pqrs");
        map.put('8',"tuv");
        map.put('9',"wxyz");

 

마지막으로 백트랙킹을 만들어 주겠다.

매개변수로는

1. 문자열 digits,

2. 몇 번째 조합인지 체크하는 인덱스 index,

3. 조합을 저장할 StringBuilder,

4. 최종 조합을 저장할 리스트 result,

5. 그리고 각 숫자의 알파벳을 가지고 있는 map이다.

 

주어진 문자열 digits이 "23"일 경우 나올 수 있는 알파벳 조합의  digits의 길이와 동일한 2이다.

 

예)

'2' = "abc"

'3' = "def"

2와 3의 모든 조합 :ad, ae, af, bd, be, bf, cd, ce, cf

 

백트래킹을 재귀적으로 호출하여 탐색할 때, 최대 탐색할 수 있는 깊이를 지정하지 않으면 StackOverFlow가 발생한다.

몇 번째 조합인지 체크(깊이 체크)하는 index가 digits의 길이와 같을 경우 return 하도록 해줬다.

그리고 return 할 때, Stringbuilder는 모든 조합을 탐색한 상태이기 때문에 result에 더 해주도록 한다.

 

digits가 "23"일 때 아래의 코드는 다음과 같이 작동한다.

    public void backTrack(String digits, int index, StringBuilder comb, 
                          List<String> result, Map<Character, String> map){

        if(index == digits.length()){ // 인덱스의 값이 digits의 길이와 같으면
            result.add(comb.toString()); // 끝까지 탐색한 것이므로 result에 더해주고
            return; // return한다.
        }

        String letters = map.get(digits.charAt(index)); // map에 저장된 각 숫자의 알파벳을 저장
		
        // letters에 있는 문자를 하나씩 꺼내온다.
        for(char letter : letters.toCharArray()){
            comb.append(letter); // 꺼내온 문자를 StringBuilder comb에 저장하고
            backTrack(digits, index+1, comb, result, map); // 재귀적으로 조합 탐색
            comb.deleteCharAt(comb.length()-1); // 재귀호출이 끝나면 stringBuilder를 비워준다.
        }
    }

 

1. backTrack  첫 호출

String letters = map.get(digits.charAt(index));

-> letters = map.get(digits.charAt(0));  

map에서 '2'의 값 "abc"를  가져와  letters에 저장한다.

 

for(char letter : letters.toCharArray()) { // 문자열 letters를 문자배열 {'a', 'b', 'c'}로 전환하여 하나씩 꺼내온다.

 

comb.append(letter); // 우선 a를 StringBuilder comb에 입력하고

 

backTrack(digits, index+1, comb, result, map);  // 재귀 호출 

-> backTrack("23", 0+1, comb, result, map);  // backTrack에 a 다음에 올 문자 조합을 찾는다.

 

 

2. backTrack 두 번째 호출

if(index == digits.length()) // index의 크기가 digits의 길이와 동일하지 않으니 넘어간다.

 

String letters = map.get(digits.charAt(index));

-> letters = map.get(digits.charAt(1));  

map에서 '3'의 값 "def"를  가져와  letters에 저장한다.

 

for(char letter : letters.toCharArray()) { // 문자열 letters를 문자배열 {'d', 'e', 'f'}로 전환하여 하나씩 꺼내온다.

 

comb.append(letter); // comb에 들어있던 a와  d를 더하여 ad를 만든다.

 

backTrack(digits, index+1, comb, result, map);  // 재귀 호출 

-> backTrack("23", 1+1, comb, result, map);  // backTrack에 ad 다음에 올 문자 조합을 찾는다.

 

3. backTrack 세 번째 호출

if(index == digits.length()) //  2==2로 index의 크기가 digits의 길이와 동일하니 

result.add(comb.toString()); // 끝까지 탐색한 것이므로 result에 comb에 저장된 문자열 ab를 넣어주고
 return;                                    // return 한다.

 

 

4. backTrack 두 번째 호출로 복귀

comb.deleteCharAt(comb.length()-1); // 세 번째 backTrack에서 돌아온 후에는 ab에서 b를 없애주고 a로 할 수 있는 모든 조합을 다시 탐색한다.
 

 

위와 같이 반복하여 a의 모든 결과를 탐색하여 첫 번째 backTrack으로 돌아오면 

comb에 들어가 있던 a를 comb.deleteCharAt(comb.length()-1)를 통해 최종적으로 제거해 주고 

b와 c의 조합도 탐색하고 종료한다.

 

 

 

전체 코드는 다음과 같다. 

class Solution {
    public List<String> letterCombinations(String digits) {
        List<String> result = new ArrayList<>();

        if(digits == null || digits.length()==0){
            return result;
        }

        Map<Character, String> map = new HashMap<>();
        map.put('2',"abc");
        map.put('3',"def");
        map.put('4',"ghi");
        map.put('5',"jkl");
        map.put('6',"mno");
        map.put('7',"pqrs");
        map.put('8',"tuv");
        map.put('9',"wxyz");

        backTrack(digits, 0, new StringBuilder(), result, map);

        return result;
    }

    public void backTrack(String digits, int index, StringBuilder comb, List<String> result, Map<Character, String> map){

        if(index == digits.length()){
            result.add(comb.toString());
            return;
        }

        String letters = map.get(digits.charAt(index));

        for(char letter : letters.toCharArray()){
            comb.append(letter);
            backTrack(digits, index+1, comb, result, map);
            comb.deleteCharAt(comb.length()-1);
        }
    }
}

 

 

 

블로그 이미지

Ahan

책, 영화, 게임! 인생의 활력 요소가 되는 취미들을 하자!

,

개인 공부겸 알고리즘들에 대허 정리를 하기로 했다.

 

먼저 이번편에서는 탐색 알고리즘 중 선형 탐색(Linear Search)이진 탐색(Binary Search) 대해 적어보겠다.

 

추가로 투포인터 탐색(Two pointer)에 대해서도 적어 보겠다.

 

1. 선형 탐색 (Linear Search)

  개념

  • 정렬 여부와 상관없이 리스트(배열, 컬렉션 등)의 처음부터 끝까지 차례로 비교하여 원하는 값을 찾는 가장 기본적인 탐색 방법이다.
  • 배열이나 리스트의 요소를 하나하나 순차적으로 확인하면서 조건에 맞는 값을 찾는다.

⏱️ 시간 복잡도 (Time Complexity)

  • 최악의 경우 (Worst case): O(n) → 마지막 요소까지 전부 확인해야 할 때
  • 최선의 경우 (Best case): O(1) → 첫 번째 요소가 정답일 때
  • 평균적인 경우 (Average case): O(n) 
  • 중첩하여 사용할 시: O(n^x)    x는 for문이나 while문의 중첩 개수

💾 공간 복잡도 (Space Complexity)

  • O(1) → 추가 메모리를 거의 사용하지 않음

 장점

  • 간단하고 구현이 쉬움
  • 정렬이 필요 없음
  • 모든 자료구조에 적용 가능 (배열, 리스트 등)

 단점

  • 데이터가 많아질수록 속도가 느려짐
  • 탐색 효율이 낮음 (특히 대규모 데이터에서 비효율적)

Java에서의 구현 방식

배열에서 선형 탐색

public class LinearSearchExample {
    public static int linearSearch(int[] arr, int target) {
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] == target) {
                return i;  // target 찾으면 인덱스 반환
            }
        }
        return -1;  // 없으면 -1
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = {5, 3, 8, 4, 2};
        int target = 4;
        int result = linearSearch(numbers, target);
        System.out.println("Index: " + result);  // 출력: Index: 3
    }
}

리스트에서 선형 탐색

import java.util.List;
import java.util.Arrays;

public class LinearSearchList {
    public static int linearSearch(List<Integer> list, int target) {
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
            if (list.get(i) == target) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> list = Arrays.asList(10, 20, 30, 40);
        System.out.println("Index: " + linearSearch(list, 30));  // 출력: Index: 2
    }
}

 

 


 

 

 

2. 이진 탐색 (Binary Search)

개념

  • 정렬된 데이터에서만 사용 가능.
  • 중앙값을 기준으로 탐색 범위를 절반으로 계속 줄여가며 찾는 방식.
  • 비교할 때마다 탐색 범위를 절반씩 줄이므로 매우 빠름.

⏱️ 시간 복잡도 (Time Complexity)

  • 최악의 경우 (Worst case): O(log n) → 마지막 요소까지 전부 확인해야 할 때
  • 최선의 경우 (Best case): O(1) → 첫 번째 요소가 정답일 때
  • 평균적인 경우 (Average case): O(log n) 
  • 중첩하여 사용할 시: O(n^x)    x는 for문이나 while문의 중첩 개

n개의 요소가 있다면 최대 log₂(n)번만 비교하면 됩니다.


💾 공간 복잡도 (Space Complexity)

  • 반복문 구현: O(1)
  • 재귀 구현: O(log n) → 재귀 호출이 스택에 쌓이기 때문

장점

  • 탐색 속도가 빠름 → 큰 데이터에서도 효율적
  • 시간 복잡도 O(log n)으로 성능 우수

단점

  • 데이터가 정렬되어 있어야만 사용 가능
  • 삽입/삭제가 잦은 경우 정렬 유지가 번거로움
  • 구현이 선형 탐색보다 약간 복잡

Java에서의 구현

반복문(while) 

public class BinarySearch {
    public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
        int left = 0;
        int right = arr.length - 1;

        while (left <= right) {
            int mid = (left + right) / 2;

            if (arr[mid] == target) {
                return mid;
            } else if (arr[mid] < target) {
                left = mid + 1;  // 오른쪽 절반으로 이동
            } else {
                right = mid - 1; // 왼쪽 절반으로 이동
            }
        }

        return -1;  // 찾지 못했을 때
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {2, 4, 7, 10, 23, 38, 45};
        int index = binarySearch(nums, 10);
        System.out.println("Index: " + index);  // 출력: Index: 3
    }
}

재귀 방식

public static int binarySearchRecursive(int[] arr, int target, int left, int right) {
    if (left > right) return -1;

    int mid = (left + right) / 2;
    if (arr[mid] == target) return mid;
    else if (arr[mid] < target)
        return binarySearchRecursive(arr, target, mid + 1, right);
    else
        return binarySearchRecursive(arr, target, left, mid - 1);
}

자바에서 제공하는 기본 메서드 활용

Arrays.binarySearch()를 사용하면 손쉽게 이진 탐색을 할 수 있다.

import java.util.Arrays;

int[] arr = {3, 6, 8, 10, 15};
int idx = Arrays.binarySearch(arr, 10);  // 정렬된 상태여야 함!
System.out.println(idx);  // 출력: 3

 

 

 


 

 

이진 탐색과 투포인터 탐색의 차이점

구현된 모습을 보면 이진 탐색과 투포인터가 비슷해 보인다.

하지만 이 둘은 별개의 탐색 알고리즘이다.

항목 투포인터 탐색 이진 탐색
목적 주로 쌍 찾기, 구간 합, 정렬된 배열의 조합 찾기 등에 사용 정렬된 배열에서 하나의 값을 빠르게 찾기 위해
반복 방식 양쪽 포인터를 이동시키며 조건 만족 여부를 확인 중앙값을 기준으로 좌우 범위를 줄여가며 탐색
시간 복잡도 보통 O(n) O(log n)
전제 조건 정렬된 배열이면 좋음, 하지만 필수는 아님 정렬된 배열이어야만 함
아이디어 투 포인터가 서로 좁혀오며 탐색 중간 값을 기준으로 반씩 잘라서 탐색
용도 예시 두 수의 합 = x, 가장 긴 부분합, 슬라이딩 윈도우 특정 값 탐색, lower/upper bound, 이진 결정 등

 
 

3. 투 포인터 알고리즘 (Two Pointer)

 개념

  • 배열이나 리스트에서 두 개의 포인터를 사용해 효율적으로 문제를 해결하는 방식.
  • 주로 정렬된 배열에서 사용되며, 포인터를 양 끝이나 한쪽에서 시작해 조건에 맞게 이동한다.

⏱️ 시간 복잡도

  • 시간 복잡도: O(n)
    두 포인터가 각각 한 번씩만 이동하므로 전체 배열을 한 번만 훑는다.
  • 공간 복잡도: O(1)
    포인터 변수만 쓰기 때문에 추가 공간이 거의 필요 없다.

장점

  • 속도가 빠름 (O(n))
  • 코드가 간결함
  • 정렬된 배열에서 문제를 더 효과적으로 해결 가능
  • 다양한 문제에 응용 가능: 부분합, 두 수의 합, 슬라이딩 윈도우 등

단점

  • 정렬된 배열/리스트에서만 유용한 경우가 많음
  • 문제의 조건에 따라 포인터 이동 방향을 잘 설계해야 함
  • 투 포인터 적용이 직관적이지 않은 경우도 있음

Java에서의 구현

예제 1️⃣: 두 수의 합 (Two Sum) – 정렬된 배열에서 O(n)

public boolean hasTwoSum(int[] arr, int target) {
    int left = 0;
    int right = arr.length - 1;

    while (left < right) {
        int sum = arr[left] + arr[right];
        if (sum == target) return true;
        else if (sum < target) left++;
        else right--;
    }

    return false;
}

예제 2️⃣: 가장 긴 부분 배열의 합 ≤ target

public int maxSubarrayLength(int[] arr, int target) {
    int left = 0, sum = 0, maxLen = 0;

    for (int right = 0; right < arr.length; right++) {
        sum += arr[right];

        while (sum > target) {
            sum -= arr[left++];
        }

        maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
    }

    return maxLen;
}

예제 3️⃣: 중복 없는 최장 부분 문자열 (문자열 버전)

public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
    int left = 0, maxLen = 0;
    Set<Character> set = new HashSet<>();

    for (int right = 0; right < s.length(); right++) {
        while (set.contains(s.charAt(right))) {
            set.remove(s.charAt(left++));
        }
        set.add(s.charAt(right));
        maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
    }

    return maxLen;
}

투 포인터의 대표적인 활용 분야

유형 예시
정렬된 배열의 합 두 수의 합, 세 수의 합 (Two/Three Sum)
부분합 문제 누적합 ≤ target, 최소 길이 구간 등
문자열 탐색 중복 없는 부분 문자열 길이
슬라이딩 윈도우 고정 or 가변 길이 윈도우 탐색

 

 

 


 

개인적인 의견이지만 선형, 이진 탐색과는 별개로 투포인터 탐색은 코딩 문제에서 자주 활용하는 편이다. 

LeetCode에서 문자열 탐색이나 부분합 문제 등 여러가지로 활용을 많이하니까 익혀두면 좋을 듯 하다.

블로그 이미지

Ahan

책, 영화, 게임! 인생의 활력 요소가 되는 취미들을 하자!

,

Given a string s, return the longest palindromic substring in s.

Example 1:

Input: s = "babad"
Output: "bab"
Explanation: "aba" is also a valid answer.
Example 2:

Input: s = "cbbd"
Output: "bb"
 

Constraints:

1 <= s.length <= 1000
s consist of only digits and English letters.

 

 

문제 : 

문자열 s 가 주어졌을때, 문자열 안에서 가장 긴 팰린드롬을 substring하여 리턴하는 문제이다.

 

이 문제를 해결하기 위해 브루트포스를 이용하여 푸는것도 가능하지만 이번에는 동적 프로그래밍(DP)를 이용해 보기로 헀다.

 

풀이 :

 

1. 우선 문자열 s의 길이가 0일 경우 팰린드롬이

아니고 1이면 자동적으로 팰린드롬이 완성이 된다. 

예) s = "a"; 

문자열이 한글자일 경우 좌에서 보나 우에서 보나 일치하기에 팰린드롬이다.  

    int n = s.length(); // s의 길이 저장
    if(n<=1){ // 0 혹은 1이면 s 반환
        return s;
    }

 

 

2. 가장 긴 팰린드롬을 s에서 추출(substring)해야 하기에 

최대 길이를 저장할 maxLen와 

substring을 위한 인덱스 start, end를 선언했다.

이미 문자열 길이가 1이하인 경우는 제외시켰기에 최대 길이는 1부터 시작하므로 maxLen=1로 초기화 하였다.

     int maxLen = 1; // 최대 길이 저장
     int start =0;   // s.substring(start,  시작 인덱스
     int end = 0;    // end);               끝 인덱스

 

 

이제 마지막으로 동적 프로그래밍에 사용할 배열을 선언한다.

 

boolean[][] dp = new boolean[n][n];

 

 

3. 배열을 boolean으로 선언한 이유는 문자열 s에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수 중에서 팰린드롬인 경우를 표기하기 위함이다.

 

배열이 n * n (문자열 길이 * 문자열 길이)인 이유는 다음과 같다.

만약 주어진 문자열이 "babad"일 때 2차원 배열 dp에서 표기할 수 있는 문자열 s의 조합이다.

  j →   0   1   2   3   4
     ---------------------
i=0 |   b   a   b   a   d
i=1 |       a   b   a   d
i=2 |           b   a   d
i=3 |               a   d
i=4 |                   d

 

 

4. 이제 문자열 s의 모든 조합을 확인하기 위하여 for문을 사용해 문자열을 탐색하겠다.

 

     for(int i=0; i<n;i++){ // 첫번째 for 문
     	dp[i][i] = true; // 인덱스의 위치가 같은 곳을 true로
        for(int j=0;j<i;j++){ // 두번재 for 문
        }
     }

 

i==j 일때 팰린드롬이 형성됨으로 dp 배열에서 dp[i][i] 을 true로 만들어준다.

예) 

i =0, j =0    // 비교하는 두 인덱스의 요소의 위치가 같을 때

s[0] == s[0]   // badad의 0번 인덱스는 b==b 이다.

dp[0][0]       // 고로 i==j 는 i==i와 같고 dp[i][i]는 팰린드롬이므로 전부 true

 

  j →   0   1   2   3   4
     ---------------------
i=0 |   b  
i=1 |       a  
i=2 |           b   
i=3 |               a   
i=4 |                   d


  j →   0   1   2   3   4
     ---------------------
i=0 |   T  
i=1 |       T  
i=2 |           T   
i=3 |               T   
i=4 |                   T

 

 

밑준비는 끝났으니 이제 팰린드롬인지 판단하는 조건을 쓰겠다.

조건은 다음과 같다 :

 if(s.charAt(i)==s.charAt(j) && (i-j<=2 || dp[j+1][i-1])){

 

 

  • s[j] == s[i]: 양 끝 문자가 같고
  • i - j <= 2: 길이가 3이하인 경우는 바로 확인 가능  (i = 2; j= 0 일때 배열에선 0,1,2 니까 길이가 3이다. 예 bab)
  • 그 외는 내부 문자열 dp[j+1][i-1]이 팰린드롬인지 확인

1. s.charAt(j) == s.charAt(i)

→ 먼저 양 끝 문자가 같아야 팰린드롬일 가능성이 생긴다.
예: "a**bab**a"에서 양쪽 a가 같아야 팰린드롬일 가능성이 있다..

 

2. dp[j + 1][i - 1] == true

→ 가운데 문자열 s[j+1..i-1]이 이미 팰린드롬이어야 전체도 팰린드롬이다.

예를 들어:

 j가 0, i= 4

  • 전체 문자열: s[0..4] = "ababa"
  • 양끝 같음: s[0] == s[4] == 'a'
  • 중간 부분: s[1..3] = "bab" → 이게 팰린드롬이어야 "ababa"도 팰린드롬

조금 이해가 안간다면 이렇게 설명할 수 있다. 

i = 1

  • j = 0 → s[0]="b", s[1]="a" → 다름 → dp[0][1]=false

i = 2

  • j = 0 → s[0]="b", s[2]="b", 길이=3 → 가운데 "a"는 팰린드롬 (dp[1][1]=true) → dp[0][2] = true
  • j = 1 → s[1]="a", s[2]="b" → 다름 → dp[1][2] = false

"bab" 팰린드롬 발견!

i = 3

  • j = 0 → s[0]="b", s[3]="a" → 다름
  • j = 1 → s[1]="a", s[3]="a", 길이=3 → 가운데 "b"는 팰린드롬 (dp[2][2]=true) → dp[1][3]=true
  • j = 2 → s[2]="b", s[3]="a" → 다름

"aba" 팰린드롬 발견 (같은 길이)

i = 4

  • j = 0~3 → 모두 양 끝 문자 다름 → dp[j][4] = false 전부

 

팰린드롬일 가능성이 있는 인덱스들을 찾았다면 이어서 그것을 dp에 체크한다.

그리고 두 인덱스 사이의 길이가 maxLen보다 클 경우 maxLen를 갱신하고

start와 end 좌표도 갱신한다.

 

dp[j][i] = true;
if(i-j+1>maxLen){
    maxLen = i-j+1;
    start = j;
    end = i;
}

 

완성된 for문은 다음과 같다.

 

     for(int i=0; i<n;i++){
        dp[i][i] = true;
        for(int j=0;j<i;j++){
            if(s.charAt(i)==s.charAt(j) && (i-j<=2 || dp[j+1][i-1])){
                dp[j][i] = true;
                if(i-j+1>maxLen){
                    maxLen = i-j+1;
                    start = j;
                    end = i;
                }
            }
        }
     }

 

 

모든 순회를 끝나면 DP는 이렇게 생긴다.

 

  j →   0   1   2   3   4
     ---------------------
i=0 |   T   F   T   F   F  = bab
i=1 |       T   F   T   F  = aba
i=2 |           T   F   F
i=3 |               T   F
i=4 |                   F



  j →   0   1   2   3   4
     ---------------------
i=0 |   b   a   b   a   d 
i=1 |       a   b   a   d
i=2 |           b   a   d
i=3 |               a   d
i=4 |                   d

 

이제 마지막으로 구한 두  인덱스를 사용하여 문자열 s 안의 가장 긴 팰린드롬을 리턴하면 끝이다.

 

class Solution {
    public String longestPalindrome(String s) {
     int n = s.length();
    if(n<=1){
        return s;
    }
     int maxLen = 1;
     int start =0;
     int end = 0;

     boolean[][] dp = new boolean[n][n];

     for(int i=0; i<n;i++){
        dp[i][i] = true;
        for(int j=0;j<i;j++){
            if(s.charAt(i)==s.charAt(j) && (i-j<=2 || dp[j+1][i-1])){
                dp[j][i] = true;
                if(i-j+1>maxLen){
                    maxLen = i-j+1;
                    start = j;
                    end = i;
                }
            }
        }
     } 

     return s.substring(start,end+1); 
    }
}
블로그 이미지

Ahan

책, 영화, 게임! 인생의 활력 요소가 되는 취미들을 하자!

,