[인프런 워밍업 클럽 스터디 3기 - CS전공지식] 3주차 발자국
운영체제가상메모리 개요운영체제나 프로세스가 메모리의 크기보다 클 때 실행되지 않는 문제를 해결하기 위해 나옴.메모리보다 크기가 큰 운영체제와 프로세스들을 처리할 때, 가상 메모리 시스템은 물리 메모리 내용의 일부를 하드 디스크의 스왑 영역으로 옮기고 처리가 필요할 때 물리 메모리로 가져와 처리함.메모리 관리자는 물리 메모리와 스왑영역을 합쳐서 프로세스가 사용하는 가상 주소를 물리주소로 변환해줌.가상 메모리 시스템에서는 운영체제 영역을 제외한 나머지 영역을 일정한 크기로 나누어서 프로세스에게 할당함.가상 메모리 분할 방식에는 가변 분할 방식(세그멘테이션)과 고정 분할 방식(페이징)이 있음.메모리 관리자는 가상주소와 물리주소를 일대일 매핑 테이블로 관리함.세그멘테이션(배치정책)메모리 관리자는 세그멘테이션 테이블로 관리를 함세그멘테이션 테이블은 Base Address와 Bound Address가 저장되고, 이걸 이용해 물리 메모리 주소를 계산함.CPU가 논리주소 123번지 요청 → 메모리 관리자는 123번지가 몇번 세그먼트인지 알아냄 → Segment Table Base Register(메모리 관리자 내)를 이용해서 세그멘테이션 테이블(물리 메모리내)을 찾음 → 세그멘테이션 테이블에서 세그먼트 번호를 인덱스로 Base Address와 Bound Address를 찾음. → 메모리 관리자는 논리 주소와 Bound Address의 크기를 비교함.→ 논리주소 < Bound Address ⇒ 논리주소 + Base Address = 물리주소→ 논리주소 > Bound Address ⇒ 메모리 침범, 에러 발생시키고 종료 시킴.운영체제는 컨텍스트 스위칭을 할 때마다 Segment Table Base Register를 해당 프로세스의 것으로 바꿔줘야 하기 때문에 컨텍스트 스위칭은 무거운 작업임장점메모리를 가변적으로 분할할 수 있음코드 영역/데이터 영역/스택 영역/힙 영역을 모듈로 처리할 수 있기 때문에 공유와 각 영역에 대한 메모리 접근 보호가 편리함단점외부 단편화 발생외부 단편화 : 프로세스의 크기별로 할당된 메모리에 프로세스가 작업을 종료하고 메모리에서 내려가고 메모리에 공백이 생겼을 때, 공백된 크기보다 큰 크기의 프로세스가 메모리 할당 요청을 할 때 연속된 공간이 아니기 때문에 새로운 프로세스에게 할당 할 수 없는 현상을 말함.조각모음으로 해결할 수 있지만, 오버헤드가 발생하는 큰 작업임.페이징(배치정책)메모리를 할당 할 때, 정해진 크기의 페이지로 나누는 방식.모든 페이지는 크기가 같기 때문에 관리가 굉장히 쉽고 또한 일정한 크기로 나눴기 때문에 외부 단편화가 발생하지 않음.페이지 : 논리 주소 공간을 일정한 크기로 균일하게 나눈 것프레임 : 물리 주소 공간을 페이지의 크기와 동일하게 나눈 것메모리 관리자는 페이지 테이블을 가지고 있음.페이지 테이블에는 인덱스와 프레임이 있음.CPU에서 논리 주소 전달 → 메모리 관리자는 논리주소가 몇번 페이지인지, 오프셋은 얼마인지 알아냄. → Page Table Base Register(메모리 관리자내)를 이용해서 페이지 테이블(물리 메모리)을 찾음 → 페이지 테이블에서 페이지 번호를 인덱스로 프레임 번호를 알아내고, 오프셋을 이용해 물리주소로 변환함.물리 주소 = 프레임 번호 + 오프셋페이지 테이블에 Invalid로 표시되어 있으면 하드디스크의 스왑 영역에 저장되어 있다는 의미Page Table Base Register는 운영체제가 컨텍스트 스위칭을 할 때마다 해당 프로세스의 것으로 업데이트 해줌세그멘테이션과의 차이점세그멘테이션프로세스마다 크기가 달라 Bound Address를 가지고 있음논리적인 영역별로 크기를 다르게 세그먼트를 나눌 수 있음.페이징페이지의 크기가 동일해서 크기를 표현하는 Bound Address가 필요 없음크기가 고정되어 있어 논리적인 영역별로 나눌 수 없음.페이징에서 가장 신경 써야 하는 것은 페이지 테이블의 크기 각 프로세스마다 페이지 테이블을 가지고 있는데, 프로세스가 많아질 수록 페이지 테이블도 많아지기 때문에 프로세스가 실제로 사용할 수 있는 메모리 영역이 줄어듬.메모리 관리자가 참조하는 페이지 테이블도 물리 메모리의 운영체제 영역에 저장되어 있기 때문에 페이지 테이블 크기가 너무 크면 사용자 영역이 부족해짐이때문에 페이지 테이블의 크기를 적절하게 유지하는 것이 중요함.장점 : 외부단편화가 발생하지 않음단점 : 내부단편화가 발생함내부단편화 : 정해진 크기의 페이징보다 프로세스의 정보가 작으면 낭비되는 공간이 발생하는 것페이지드 세그멘테이션(배치정책)세그멘테이션과 페이징을 혼합해 장점을 취한 방식메모리 접근 권한메모리의 특정 번지에 부여된 권한 코드 영역 : 프로그램 그 자체 -> 읽기/실행 권한 O 데이터 영역 : 일반변수, 전역변수, 상수로 선언한 변수가 저장 -> 읽기(쓰기) 권한 O / 실행 권한 X 힙 영역 : 읽기/쓰기 권한 O / 실행 권한 X 스택 영역 : 읽기/쓰기 권한 O / 실행 권한 X메모리 접근 권한에 대한 검사 가상주소 → 물리주소로 변환될 때 마다 일어나는데, 만약 권한을 위반한다면, 에러를 발생 시키고 종료 시킴.페이지드 세그멘테이션 : 세그멘테이션 테이블(세그먼트 번호 / Base Address / Bound Address) + 페이지 테이블(인덱스 / 프레임)세그멘테이션 테이블에서권한 비트 추가Base Address → 페이지 넘버 : 이름 변경Bound Address → 페이지 개수 : 이름 변경논리 주소 0x12300번지 접근 요청시,논리 주소를 이용해 몇 번 세그먼트인지 알아냄.세그멘테이션 테이블에서 1번 인덱스를 참조해당 세그먼트가 메모리 접근 권한을 위반하는지 검사접근 권한 위반시 → 프로세스 종료위반 하지 않으면 → 페이지 넘버와 페이지 개수 가져옴페이지 넘버로 페이지 테이블에 접근해서 프레임 번호 가져옴논리 주소에서 오프셋을 알아내고오프셋 + 프레임 번호 위치 = 물리 주소물리 메모리에 해당 프레임이 없다면, 스왑 영역에서 물리 메모리로 가져옴.단점 : 물리 메모리에 접근 하기 위해서 메모리에 접근을 2번 해야함.세그멘테이션 테이블 참조할 때페이지 테이블 참조 할 때디맨드 페이징(가져오기 정책)프로세스가 실행 될때 프레세스를 이루고 있는 코드/데이터/힙/스택과 같은 모듈 중 필요한 모듈만 메모리에 올라와서 실행됨.지역성 이론 2가지공간의 지역성 : 현재 위치에서 가까운 데이터에 접근할 확률이 높음시간의 지역성 : 현재 기준으로 최근 접했던 데이터가 오래 전에 접근했던 데이터보다 접근할 확률이 높음지역성 이론은 조만간 쓸 데이터만 메모리에 올리고 당분간 필요하지 않을 것 같은 데이터는 스왑 영역으로 보내 성능을 향상 시킴디맨드 페이징 : 조만간 필요할 것 같은 데이터를 메모리고 가져오고 쓰지 않을 것 같은 데이터는 스왑 영역으로 이동 시키는 정책메모리 계층 구조에는 레지스터/캐시/메인메모리/보조저장장치가 있고, 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 느리다.디맨드 페이징은 스왑영역을 보조저장장치에 저장하는데 성능 향상을 위해선 스왑영역으로 데이터를 이동시키는 것을 최소화 시켜야 함.가상 메모리의 크기 = 물리 메모리 크기 + 스왑 영역스왑인 : 스왑 영역에서 물리 메모리로 데이터를 가져 오는 것스왑아웃 : 물리 메모리에서 스왑 영역으로 데이터를 보내는 것CPU에서 논리 주소를 요청하면, 메모리 관리자는 페이지 테이블을 참조해서 물리 메모리가 있는 프레임을 알아내거나 스왑영역의 위치를 알아냄페이지 테이블에는 프레임 넘버 외에도 여러가지 비트가 있음접근 비트 : 페이지가 메모리에 올라온 후 데이터에 접근이 있었는지 알려주는 비트변경 비트 : 페이지가 메모리에 올라온 후 데이터에 변경이 있었는지 알려주는 비트유효 비트 : 페이지가 물리 메모리에 있는지 알려주는 비트읽기/쓰기/실행 비트 : 권한 비트, 해당 메모리에 접근 권한이 있는지 검사하는 비트프로세스가 가상 메모리에 접근 요청을 했을 때 메모리 관리자는 페이지 테이블을 보고 물리 메모리의 프레임을 찾아내는데, 물리 메모리에 없다면 Page Fault 라는 인터럽트를 발생 시킴Page Fault가 발생하면,보조저장장치의 스왑영역에 접근하게 되고, 해당 프로세스는 대기상태가 됨.스왑 영역에 있는 데이터가 메모리에 올라가는 작업을 시작하고메모리에 올라갔다면 대기 상태에 있던 프로세스는 실행하게 됨스왑인과 스왑아웃을 할 때 어떤게 적절한지는 운영체제가 판단함. 판단 하는 것을 페이지 교체 알고리즘이라 부름페이지 교체 정책프로세스는 데이터 접근을 위해 메모리를 참조하는데, 해당 데이터가 메모리 없으면 Page Fault가 발생함.페이지 교체 정책 : 메모리에 있는 페이지를 스왑 영역으로 옮길 때 어떤 페이지를 선택할지 결정하는 정책페이지 교체 정책의 여러가지 방법Random무작위로 선택하는 방법자주 사용되는 페이지가 선택 될 때가 있어 성능에 별로 좋지 않음많이 사용되지 않음FIFO메모리에 들어온지 가장 오래 된 페이지를 선택하는 방법장점 : 구현이 간단하고 성능도 꽤 괜찮음단점 : 자주 쓰이는 페이지가 먼저 들어왔다는 이유로 해당 페이지가 교체 되면 공평하지 않음.조금 변형해서 많이 쓰임Optimum앞으로 가장 오랫동안 쓰이지 않을 페이지를 선택하는 방법사실상 구현이 불가능함다른 알고리즘과 성능 비교를 할 때 참조용으로 쓰임LRU최근에 가장 사용이 적은 페이지를 선택하는 방법지역성 이론의 시간의 지역성에 따르면 최근 사용한 데이터가 앞으로 사용될 확률이 높기 때문에 최근에 가장 사용을 적게 한 페이지가 앞으로도 사용될 확률이 적다는 결론이 나옴Optimum 알고리즘에 근접한 성능을 보임단점프로그램이 지역성을 뛰지 않을 땐 성능이 떨어지게 됨.페이지 테이블 엔트리는 여러 개의 비트와 페이지 넘버가 저장된다고 했는데 이곳에 시간을 기록하려면 비트가 많이 필요하게 됨.LRU를 구현할 때는 접근 비트를 이용해서 LRU에 근접하게 구현함.많은 비트가 필요하기 때문에 오버 플로우 발생함빌레이디의 역설Page Fault를 줄이려고 메모리를 더 늘려서 프레임의 수를 늘렸는데 오히려 Page Fault가 더 많이 발생하는 현상FIFO에서만 발생함클락 알고리즘LRU와 유사하게 구현하는 방법을 고안한 알고리즘접근 비트 하나만 이용함일정 시간 간격마다 모든 페이지의 접근 비트를 0으로 초기화함.접근 비트의 초기값은 0으로 되어 있고, 페이지가 참조되었다면 1로 설정함.일정 시간 간격마다 페이지가 참조되었는지 참조되지 않았는지 확인할 수 있음.페이지를 원형으로 연결함.스왑영역으로 옮길 페이지를 포인터로 가르키는데 이 포인터를 클락 핸드라고 함클락핸드는 시계방향으로 돌고 있음.만약 page fault가 발생해서 스왑 영역으로 보내야 하는 상황이 나오면,클락 핸드는 현재 참조하고 있는 페이지의 접근 비트를 봄.해당 페이지의 접근 비트가 1이라면 0으로 바꾸고 클락 핸드가 다음 페이지를 가르킴.그렇게 반복하다가 접근 비트가 0인 페이지를 발견 하면 해당 페이지를 스왑 영역으로 보냄향상된 클락 알고리즘접근 비트만 이용하는 것이 아니라 변경 비트도 보는 알고리즘스왑영역으로 보내지는 높은 순위접근 비트 0, 변경 비트 0인 페이지접근 비트 0, 변경 비트 1인 페이지접근 비트 1, 변경 비트 0인 페이지접근 비트 1, 변경 비트 1인 페이지부득이하게 FIFO를 사용해야 하는 경우하드웨어적으로 접근비트를 지원하지 않는 시스템에서 사용FIFO 성능 높이는 방법 고안2차 기회 페이지 교체 알고리즘자주 사용되는 페이지에게는 또 한번의 기회를 주는 것임.만약 Page Fault 없이 페이지 접근에 성공했다면, 해당 페이지를 큐의 맨 뒤로 이동 시켜 수명을 연장 시키는 방식.성능 : LRU보다 안좋고, FIFO보다 좋음.스레싱과 워킹셋멀티프로그래밍 정도가 늘어날 수록 프로세스를 메모리에 올릴 공간이 부족해짐그럼 당장 실행되지 않는 프레임은 스왑 영역에 저장되고 Page Fault가 많이 발생하게 됨.그럼 CPU가 작업하는 시간보다 스왑 작업의 시간이 더 길어지고 CPU사용률이 떨어짐스레싱CPU 사용률을 높이려 했지만 오히려 더 떨어지는 상황원인 : 물리 메모리의 크기 부족하드웨어적 해결 : 물리 메모리 늘리기 / 스레싱이 발생하지 않으면 다른 점이 없음소프트웨어적 해결 : 프로세스가 실행되면, 일정량의 페이지를 할당하고 Page Fault의 발생 빈도수에 따라 페이지의 크기를 조절함.워킹셋현재 메모리에 올라온 페이지는 다시 사용할 확률이 높기 때문에 하나의 세트로 묶어서 메모리에 올림프로세스가 준비상태에서 실행상태가 되는 실행 컨텍스트를 할 때 사용됨.주변장치(I/O디바이스와 저장장치)주변장치 : 그래픽카드, 하드디스크, SSD, 키보드, 마우스, ...주변장치는 메인보드에 있는 버스로 연결됨.하나의 버스(I/O버스) 구성 : Address 버스, Data 버스, Control 버스레지스터 : 장치의 상태와 데이터 보관, 입출력 작업시 데이터 저장 역할, 값들은 CPU가 사용하기 위해 메모리로 이동 되기도 함.주변장치 데이터의 전송단위에 따라 2가지로 나눌수 있음.캐릭터 디바이스 : 캐릭터(글자) → 마우스, 키보드, 사운드 카드, 직병렬포트상대적으로 적은 양의 데이터 전송블록 디바이스 : 블록 → 하드디스크, SSD, 그래픽카드많은 양의 데이터 전송예전에는 주변장치들을 하나의 버스에 연결해서 사용했기 때문에 I/O 명령을 만나면 작업을 처리하는 중에는 다른 작업이 불가능하여 CPU 사용률이 떨어졌음.CPU사용률을 높이고자, 입출력 제어기와 여러 개의 버스가 추가 되면서 I/O명령을 만나 작업을 처리하는 중에 다른 작업을 할 수 있게 됨.입출력 제어기는 2개의 채널이 있음시스템 버스 : 고속으로 작동하는 CPU와 메모리 사용입출력 버스 : 주변장치가 사용 / 세부적으로 느린장치와 빠른장치를 구분하기 위해 두개의 채널로 나눠짐고속 입출력 버스 : HDD저속 입출력 버스 : 마우스, 키보드두개의 채널을 이용하여 속도 차이로 인한 병목현상 해결함그래픽카드가 다루는 데이터는 매우 대용량이라, 고속 입출력으로도 감당이 되지 않기 때문에 시스템 버스에 바로 연결하여 사용함입출력 제어기는 입출력 버스에서 온 데이터를 메모리로 옮김입출력 제어기가 CPU의 도움이 필요 없도록 DMA 제어기가 추가됨입출력 제어기는 DMA로 데이터를 직접 메모리에 저장하거 가져올 수 있음CPU와 DMA가 사용하는 메모리 영역이 겹치지 않도록 메모리 영역을 나눔마우스와 키보드마우스볼마우스 : 마우스 안에 있는 볼의 회전을 감지해서 움직임을 처리함광학마우스아래에 작은 카메라가 있고, 사진을 찍어 마우스 디바이스 컨트롤내에 DSP로 보냄 → 그 사진을 기반으로 마우스의 x축 좌표와 y축 좌표 움직임을 캐치함DSP가 마우스의 움직임과 클릭 같은 데이터를 감지 → 디바이스 컨트롤러가 CPU에게 인터럽트를 보내고 마우스 드라이버가 동작해서 데이터를 읽어감.마우스 드라이버는 운영체제에게 이벤트 신호를 줌 → 운영체제는 이 이벤트를 Foreground 애플리케이션으로 전달 → 해당 애플리케이션은 받은 마우스 이벤트 처리키보드사용자가 키보드 버튼 누르면 → 키보드의 디바이스 컨트롤러가 어떤 키를 입력 받았는지 알아냄 → CPU에게 인터럽트를 보냄 → 키보드 드라이버는 운영체제에게 이벤트를 보냄 → 운영체제는 이 이벤트를 Foreground 애플리케이션으로 전달 → 해당 애플리케이션은 받은 키보드 이벤트 처리하드디스크와 플래쉬메모리하드디스크단점느림자기적으로 처리하기 때문에, 자석을 갖다대면 데이터가 손상됨.충격에 매우 약함플래시 메모리(SSD)전기적으로 읽기 때문에 조용하고 빠름단점특정한 지점의 데이터를 썼다면 덮어쓰기가 불가능함똑같은 지점에 데이터를 쓰려면 기존에 있는 데이터를 지우고 다시 써야 하는데, 지우기 횟수가 정해져 있음. 똑같은 지점에 지우기/쓰기를 반복하면 망가짐파일과 파일 시스템사용자가 저장 요청을 하면 운영체제가 안전하게 저장해줌운영체제는 파일을 관리하기 위해 파일 관리자를 둠 → 파일 시스템파일 관리자는 파일 테이블을 이용해서 파일을 관리함파일 시스템의 기능파일과 디렉토리 생성파일과 디렉토리 수정/삭제파일 권한 관리무결성 보장백업과 복구암호화파일 시스템은 HDD나 플래시 메모리(SSD)에 저장되기 때문에 전송 단위가 블록임사용자는 바이트 단위로 접근 해야 하기 때문에 파일 관리자가 중간에서 변환해줌.확장자로 파일의 성격을 알 수 있음파일의 구조헤더 : 파일의 속성이 담겨져 있음데이터파일 디스크립터 : 운영체제가 파일을 관리하기 위해 정보를 보관하는 파일 제어 블록(FCB)파일마다 독립적으로 존재저장 장치에 존재하다가 파일이 오픈 되면 메모리로 이동함파일 시스템(운영체제)이 관리함파일 : 데이터의 집합데이터의 집합 어떻게 구성하느냐에 따라 종류가 달라짐순차 파일 구조파일의 내용이 연석적으로 이어진 형태ex) 카세트 테이프 -> 1번부터 100번까지 순차적으로 곡을 실행함장점 : 모든 데이터가 순서대로 기록되기 때문에 공간의 낭비가 없고 구조가 단순함단점 : 특정 지점에 바로 이동이 어려워 데이터 삽입/삭제시 탐색하는데 시간이 많이 걸림직접 파일 구조저장하려는 데이터를 해시함수를 통해 저장 위치를 결정하는 파일 구조장점 : 해시함수를 이용하기 때문에 데이터 접근이 빠름단점 : 해시함수의 선정이 굉장히 중요하고 저정공간이 낭비 될 수 있음.인덱스 파일 구조순차 접근과 직접 접근의 장점을 취한 것으로 두 가지 방식 모두 가능ex) 음악 재생 프로그램의 재생 목록재생 목록 : 순차 데이터로 저장2번 노래 듣고 싶음 -> 인덱스 테이블의 2번에 접근해 블록 번호 알아냄 -> 순차 데이터의 해당 블록 데이터로 이동해 재생함디렉토리관련 있는 파일의 집합체1개 이상의 파일을 가질 수 있고, 자식 디렉토리도 가질 수 있음최상위 디렉토리 = 루트 디렉토리유닉스와 리눅스최상위 디렉토리 표시 : "/"디렉토리와 디렉토리 구분 : "/"윈도우최상위 디렉토리 표시 : 파티션 이름으로 함 ex) "C:"디렉토리와 디렉토리 구분 : "\"디렉토리 헤더 : 디렉토리 정보가 시작하는 위치를 가르킴초기에는 단순 구조로 루트에만 하위 디렉토리가 생성 가능했다가 다단계 디렉토리 구조 등장했다.어떠한 디렉토리에서도 하위 디렉토리 생성 가능 ⇒ 트리 구조바로 가기 기능 때문에 순환이 있는 트리 구조임파일과 디스크파일 시스템은 메모리와 비슷하게 디스크를 일정한 크기로 공간을 나눔.일정한 크기로 나눈 공간을 블록이라고 함. (블록 크기 : 1~8KB 정도)파일 시스템은 파일 정보를 파일 테이블로 관리함.파일 제어 테이블파일 정보위치 정보(블록 포인터) : 파일이 시작하는 블록 정보하나의 파일은 여러 개의 블록으로 이루어져 있음.블록을 어떻게 연결 하는지에 따라 2가지로 나뉨연속 할당파일을 구성하는 블록을 디스크에 연속적으로 저장하는 방식장점 : 파일의 시작 지점만 알면 파일의 전체를 찾을 수 있음단점 : 메모리의 세그멘테이션 기법처럼 외부단편화가 발생함 → 사용되지 않음불연속 할당디스크에 비어있는 공간에 데이터를 분산해 저장하는 방식분산된 블록은 파일 시스템이 관리함.불연속 할당은 또 2가지로 나눠짐.연결 할당자료 구조의 연결 리스트로 관리파일 테이블에는 시작 블록에 대한 정보만 저장, 나머지는 연결 리스트를 이용해 다른 블록에 접근하는 방식인덱스 할당파일 제어 테이블의 블록 포인터가 데이터들의 인덱스를 가지고 있는 인덱스 블록을 연결함.데이터가 많아서 테이블이 꽉 찬 경우 인덱스 블록을 더 만들어 연결하기 때문에, 테이블 확장 가능파일 크기가 작다면 → 데이터를 바로 참조하는 블록 포인터 이용파일 크기가 크다면 → 간접 포인터를 이용해 많은 데이터에 접근 가능더 큰 데이터가 필요하다면 → 이중 간접 포인터, 삼중 간접 포인터 이용 가능디스크의 블록을,1KB로 나누면 → 낭비 되는 공간 줄일 수 있음, 관리해야 할 블록 수 증가8KB로 나누면 → 관리해야 할 블록 수는 적지만, 내부 단편화로 낭비되는 공간이 많아짐디스크에 파일을 저장할 때 마다 빈 공간을 찾으려 모든 공간을 탐색하는 방식은 비효율적임.파일시스템은 효율적인 관리를 위해 빈 공간을 모아둔 free block list를 가지고 있음.파일 삭제시 → 파일 테이블의 헤더 삭제, free block list에 추가함.사용했던 블록의 데이터는 남아 있기 때문에, 범죄를 저질러 파일을 삭제하였다고 하더라도 포렌식으로 파일을 복구 할 수 있음.자료구조와 알고리즘정렬 - 삽입정렬정렬되지 않은 영역에서 데이터를 하나씩 꺼내서 정렬된 영역 내 적절한 위치에 "삽입"해서 정렬하는 알고리즘정렬되지 않은 영역의 가장 앞에 있는 원소를, 정렬된 영역의 가장 뒤에 있는 원소부터 역순으로 비교함배열 [4, 1, 5, 3, 6, 2]이 있다.가장 첫 번째 수인 4만 정렬되어 있다고 가정함.정렬된 영역의 마지막 데이터인 4 와, 정렬되지 않은 영역의 첫번째 데이터인 1을 비교함.4는 1보다 크므로 4를 오른쪽 인덱스에 덮어쓰기 해줌.더 비교할 대상이 없다면, 4의 자리에 1을 덮어 쓰기 해줌.반복해줌function InsertionSort(arr) { for (let i = 1; i < arr.length; i++) { let insertingData = arr[i]; let j; for (j = i - 1; j >= 0; j--) { if (arr[j] > insertingData) { arr[j + 1] = arr[j]; } else { break; } } arr[j + 1] = insertingData; } } let arr = [4, 1, 5, 3, 6, 2]; console.log("===== 정렬전 ====="); console.log(arr); InsertionSort(arr); console.log("===== 정렬후 ====="); console.log(arr);삽입 정렬의 성능 : O(n)의 성능장점 : 이해가 쉽고 구현이 간단함단점 : 성능이 좋지 못함.정렬 - 병합정렬분할 정복 알고리즘재귀로 정렬하는 알고리즘배열을 반으로 계속 나눠 중간을 기준으로 원소를 비교하여 작은 값이 앞에 오도록 정렬하여 병합 시켜줌function MergeSort(arr, leftIndex, rightIndex) { // leftIndex가 0, rightIndex가 7로 가정, if (leftIndex < rightIndex) { // 기저 조건 ⇒ 배열의 원소가 1개일 때까지 분할하기 위함 // 0 < 7 참 let midIndex = parseInt((leftIndex + rightIndex) / 2); // 3 MergeSort(arr, leftIndex, midIndex); MergeSort(arr, midIndex + 1, rightIndex); Merge(arr, leftIndex, midIndex, rightIndex); } } function Merge(arr, leftIndex, midIndex, rightIndex) { let leftAreaIndex = leftIndex; let rightAreaIndex = midIndex + 1; let tempArr = []; tempArr.length = rightIndex + 1; tempArr.fill(0, 0, rightIndex + 1); let tempArrIndex = leftIndex; while (leftAreaIndex <= midIndex && rightAreaIndex <= rightIndex) { if (arr[leftAreaIndex] <= arr[rightAreaIndex]) { tempArr[tempArrIndex] = arr[leftAreaIndex++]; } else { tempArr[tempArrIndex] = arr[rightAreaIndex++]; } tempArrIndex++; } if (leftAreaIndex > midIndex) { // 만약 오른쪽 배열 병합이 덜 끝났으면, for (let i = rightAreaIndex; i <= rightIndex; i++) { tempArr[tempArrIndex++] = arr[i]; } } else { // 만약 왼쪽 배열 병합이 덜 끝났으면, for (let i = leftAreaIndex; i <= midIndex; i++) { tempArr[tempArrIndex++] = arr[i]; } } for (let i = leftIndex; i <= rightIndex; i++) { arr[i] = tempArr[i]; } } let arr = [3, 5, 2, 4, 1, 7, 8, 6]; console.log("===== 정렬 전 ====="); console.log(arr); MergeSort(arr, 0, arr.length - 1); console.log("===== 정렬 전 ====="); console.log(arr);각 단계를 거칠 때마다 영역의 수가 반으로 줄기 때문에, logn으로 말할 수 있음.병합 정렬의 성능 : O(nlogn)장점 : 성능이 O(nlogn)으로 버블정렬과 선택정렬, 삽입정렬보다 좋음.단점 : 이해와 구현이 어려움정렬 - 퀵정렬분할 정복 알고리즘에 속함정렬하기 전에 배열에 있는 숫자 중 하나를 "피벗"으로 설정함.피벗을 정하는 방법에는 여러가지가 있음.피벗을 제외한 배열의 양쪽에서 값을 비교하여,오른쪽으로 이동하는 인덱스의 값이 피벗보다 크다면 멈추고왼쪽으로 이동하는 인덱스의 값이 피벗보다 작다면 멈추고각 인덱스가 멈추면 두 인덱스의 값을 교환함.반복하다가 값을 비교하는 인덱스가 서로를 지나치면 피벗과 왼쪽으로 이동하는 인덱스의 값을 교환 해주는 방식function quickSort(arr, left, right) { if (left <= right) { // 기저조건 let pivot = divide(arr, left, right); // 정렬된 피벗의 위치(인덱스) 리턴 quickSort(arr, left, pivot - 1); // 왼쪽 영역 정렬 quickSort(arr, pivot + 1, right); // 오른쪽 영역 정렬 } } function divide(arr, left, right) { let pivot = arr[left]; // 여기서 가장 왼쪽의 값을 피봇으로 하기로 했기 때문에 이렇게 지정 let leftStartIndex = left + 1; let rightStartIndex = right; while (leftStartIndex <= rightStartIndex) { while (leftStartIndex <= right && pivot >= arr[leftStartIndex]) { // 왼쪽 영역의 작은값인지 확인 leftStartIndex++; } while (rightStartIndex >= left + 1 && pivot <= arr[rightStartIndex]) { // 오른쪽 영역의 큰값인지 확인 rightStartIndex--; } if (leftStartIndex <= rightStartIndex) { // leftStartIndex가 rightStartIndex를 지나치지 않으면 교환 swap(arr, leftStartIndex, rightStartIndex); } } swap(arr, left, rightStartIndex); return rightStartIndex; } function swap(arr, index1, index2) { let temp = arr[index1]; arr[index1] = arr[index2]; arr[index2] = temp; } let arr = [5, 3, 7, 2, 6, 4, 9, 1, 8]; console.log("===== 정렬 전 ====="); console.log(arr); quickSort(arr, 0, arr.length - 1); console.log("===== 정렬 후 ====="); console.log(arr);퀵 정렬의 성능피벗이 매번 배열의 반을 가르는 평균적인 경우 → O(nlogn)피벗이 한쪽으로 치우치는 경우(최악의 경우) → O(n²)최악의 경우가 발생할 확률이 극히 낮기 때문에 평균적인 성능을 말함병합 정렬이 더 좋아 보이지만, 실제로 비교하면 퀵정렬이 더 적은 비교와 더 적은 메모리 공간을 차지하기 때문에 더 좋은 알고리즘으로 평가됨.장점 : 성능이 O(nlogn)으로 버블정렬과 선택정렬, 삽입정렬보다 좋음.단점 : 이해와 구현이 어려움동적 프로그래밍 - 메모이제이션계산 결과를 저장해서 여러 번 계산하지 않도록 하는 기법계산하려는 데이터가 있는지 "검색"하고, 없다면 함수를 호출해 계산을 하고 그 결과를 "저장"시키면 됨.자료구조 중 데이터 검색과 삽입이 빠른 해시 테이블을 사용하는 것이 적절함.// 메모이제이션 적용 전 -> O(n2) function fibonacci1(n) { if (n === 0 || n === 1) return n; return fibonacci1(n - 2) + fibonacci1(n - 1); } // 메모이제이션 적용 후 -> O(n) function fibonacci2(n, memo) { if (n === 0 || n === 1) return n; if (memo[n] == null) { memo[n] = fibonacci2(n - 2, memo) + fibonacci2(n - 1, memo); } return memo[n]; }메모이제이션을 적용 전의 성능 → O(n²)메모이제이션을 적용 후의 성능 → O(n)메모이제이션의 장단점장점 : 재귀적인 기법으로 하향식 계산 방식으로 어려운 문제를 간단하게 해결할 수 있고, 중복 계산을 하지 않아 속도가 빠름.단점 : 속도를 위해서 메모리 영역을 사용함. 재귀함수를 사용하는 것이기 때문에 오버헤드가 큼동적 프로그래밍 - 타뷸레이션상향식 계산 방식으로 계산에 필요한 모든 값을 전부 계산 후 테이블에 저장해둠 function fibonacci3(n) { if (n <= 1) return n; let table = [0, 1]; for (let i = 2; i <= 2; i++) { table[i] = table[i - 2] + table[i - 1]; } return table[n]; }적은 메모리 사용임에도 불구하고 앞에 만들었던 fibonacci2보다 빠른 시간을 보임.메모이제이션과 타뷸레이션 방식중 어느것이 좋은가?상황에 따라 다름.분할 정복을 해결할 때, 재귀가 더 직관적이라면, 메모이제이션을 사용하는 것이 더 유리함재귀가 직관적이지 않을 땐 타뷸레이션을 사용하면, 메모리도 절약하고 속도도 빠르게 해결할 수 있음.회고칭찬하고 싶은 점 : 인프런 워밍업 클럽을 포기하지 않고 완주했다!아쉬웠던 점 : 재귀를 이해했다고 생각했는데, 아니었다🥲보완하고 싶은 점 : 강의를 다시 여러번 들어보려고 한다. 특히 병합정렬이 여전히 이해가 되지 않는다
