손가든 개발일지

오늘은 realloc() 함수를 개선해 보겠다. realloc 함수 문제 인식 현재 realloc() 코드를 보자. void *mm_realloc(void *ptr, size_t size) { void *oldptr = ptr; void *newptr; size_t copySize; newptr = mm_malloc(size); if (newptr == NULL) return NULL; copySize = *(size_t *)((char *)oldptr - SIZE_T_SIZE); if (size < copySize) copySize = size; memcpy(newptr, oldptr, copySize); mm_free(oldptr); return newptr; } 현재 코드는 무조건 할당되어 있는 p..

이번 포스팅에는 지난 (2) 의 코드를 개선할 방안을 나열한 뒤 각각 구현한 코드를 실행해 보고 해당 결과를 확인해보겠다. 교재 코드의 할당 구동 절차 1. init()으로 런타임 heap의 틀을 구색 2. 처음에 크기가 큰 heap을 할당 (CHUNKSIZE heap) 3. 할당과 반환 작업 4. 3번 진행 중에 크기에 맞는 가용 블럭이 없다면 2번 순서에서 진행한 heap을 재 할당 개선 방안 제시 1. first fit으로 가용블럭을 탐색하고 있는 코드현재 코드는 first-fit으로 가용 블럭을 탐색하고 있다. 이 경우 heap의 초반부에 작은 블럭들이 편향되는 단점이 있으므로 next-fit과 best-fit으로 탐색하는 코드도 테스트 해 볼수 있다. 2. 즉시연결 (free 하자마자 연결탐색)..

오늘은 컴퓨터 시스템과 관련된 CS 정리를 퀴즈 문제와 같이 정리하겠다. 그전에 DP의 행렬 체인 알고리즘을 공부하고 해당 문제를 푸는 과정을 정리하겠다. DP : 행렬 체인 알고리즘 행렬 체인의 연산은 몇번째의 행렬을 먼저 계산하는가에 따라 연산의 횟수가 달라진다. 따라서 주어진 행렬의 체인을 최소로 연산하는 횟수를 구하는 알고리즘을 공부해보자. `Introduction to Algorithm` 책에 해당 로직에 대한 설명이 나와있다. 매우 이해하기 힘들지만, 간단히 정리해 보겠다. 행렬을 쭉 나열하고 그 행렬의 열이 체인형태로 (NxM , MxP) 나열되어 있어서 곱을 순서대로 할 수 있다. Ai = pi-1 x pi 의 차원을 가진다. (이부분이 어려울 수 있는데, A의 i번째가 3x6 매트릭스라면..

오늘의 내용은 어제의 동적 프로그래밍 공부의 연장선인 Knapsack Problem에 대해 알아보고, 컴퓨터 시스템 정리를 간단히만 다뤄보겠다. Knapsack Problem 배낭 문제라고도 하는 kapsack 문제는 정해진 무게 한도가 있는 배낭에다 물건을 담는데, 가치가 가장 높게 담는 경우를 찾는 문제이다. 이는 모든 경우를 다 셀 경우 특정 물건을 담는다 vs 안담는다로 하여 2의 n(물건의 수)승의 탐색이 걸린다. 따라서 이는 효율적인 탐색법이 필요한데 접근법은 다음과 같다. 1. 만약 물건의 무게가 배낭의 한도보다 크다면 continue, 2. 한도보다 작다면 2중 배열(dp)에 세로줄은 담은 물건의 수(i), 가로줄은 배낭의 한도무게(w)로 설정하여 선언한 뒤 그 배열안에 최대의 가치를 저장..

드디어 어제 마지막으로 2주차 문제를 모두 풀었다 ! 1주차 남겨둔 두문제도 풀고 이번주 여유롭게 넘어가보자. `시간 많다고 농땡이 피우지 말고 운영체제 책 읽기` 일단 오늘은 백준 문제 푸느라 미뤄둔 컴퓨터 시스템 책을 읽으며 시스템에 대해 공부 좀 해보려고 한다. 그전에 알고리즘 공부도 개인적으로 조금 한 것을 정리해보겠다. 누적 합(Prefix Sum) 만약 a1 ~an 까지의 수열을 모두 더하면 시간 복잡도는 O(n)이다. 하지만 특정 구간 q개에 대하여 구간 합을 물어본다면? -> O(qn) 이 시간 복잡도를 O(n)로 처리할 수 있게 하기 위해 누적된 합을 저장하는 누적 합 알고리즘을 수행한다. 특정 구간 i~j 사이의 수열 합을 구할 때, 누적합 P 수열에서는 pj - p(i-1) 만 하면 ..