안녕하세요 쿠케님. 우선 좋은 강의 감사합니다. 다름이 아니라 댓글 무한 depth - 테이블&구현 설계에서 unique index를 작성하는 부분이 나오는데 unique index 대신 index로 구현하고 table 생성 시 path에 unique 제약을 걸어도 효과가 같을지 궁금합니다.
a.md 파일 만들고 u에서 a 이후 첫 커밋하는 건 잘 따라했는데요. 이후 두 번째 커밋 하는 방법 보여주실 때 a.md 파일 수정하니까 강사님 화면에서는 m으로 바뀌더라구요. 근데 저는 아무리 a.md 를 수정해도 m으로 바뀌지 않아서.. 챗지피티 통해 알아보니까, a.md 수정 후 "저장(ctrl+s)" 해야 m으로 바뀌는 거였군요.. 강사님은 자동 저장이 되어 있어서 그런걸까요?
관련 내용: 강의: 55. 해시 알고리즘6 - 해시 충돌 구현 21:56 pdf: 6. 컬렉션 프레임워크 - 해시(Hash) 24P 정리 부분 해시 인덱스를 사용하는 경우 데이터 저장을 할 때 평균 시간복잡도가 O(1) 이라고 설명. 의문점 private static void add(LinkedList<Integer>[] buckets, int value) { int hashIndex = hashIndex(value); LinkedList<Integer> bucket = buckets[hashIndex]; //O(1) if (!bucket.contains(value)) { //O(n) bucket.add(value); } } 위와 같이 항상 bucket이 contains(..) 메서드를 호출하여 중복된 값이 있는지 확인하므로 O(n)의 시간 복잡도가 소요됩니다. 그래서 저는 항상 데이터 저장을 할 때는 O(n)으로 계산해야 한다고 생각했습니다. 강의에서 말씀하신 내용은 이상적으로 해시 충돌이 별로 발생하지 않는 상황(그리고 구체적인 구현은 신경쓰지 않는 상황)이라 가정하고 O(1)이라고 한 것일까요?
안녕하세요 선생님 ! 선생님 코드로 구현을 완료하고 제가 커스텀 해보고 있는 중에 고민이 있어 질문글 남깁니다. 추천 수가 특정 개수 이상일때 hot article이 되고, 매일 갱신하는 것이 아닌, 한번 hot article이 되면 계속해서 hot article 게시판에 게시하고 싶습니다. 이럴 때 hot article을 데이터베이스에 저장하는 것이 좋을까요 아니면 redis에 저장하는 것이 좋을까요 ? 선생님의 의견이 궁금하여 질문 남깁니다.
useEffect가 잘못짜면 디버깅이 골치아파서 관리에 신경을 쓰는데요. 제로초님의 useEffect 사용패턴이 궁금합니다 deps가 같은 것 끼리는 전부 묶어둔다 deps가 같아도 로직 범주가 다르면 분리한다 저는 보통 2번을 선호하는데 useEffect 많아져서 드러워집니다. 그렇다고 1번은 더 머리가 아픈데,, 제로초님의 기준이나 이 문제에 대한 나름의 best practice가 있으신지 궁금합니다
강의에서 말씀주시는 것 처럼 가급적 라이브러리를 쓰고 싶은데요. 제가 경력이 짧아서인지 라이브러리 서치에 애를 먹습니다 "가장 대중 픽" 찾는다고 할 때 어떤 방법으로 접근하시는지 궁금합니다 제 생각엔 다운로드 수..는 순위가 아닌 절대량이라 모호하고 이 기능은 요즘 이게 좋더라하는 얘기를 나누는 커뮤니티가 따로 있으려나요? npm이나 구글링해서 나오는 무수한 라이브러리들 다 비교하는건 거시기한 상황입니다
제가 예전에 파일의 확장자를 임의로 바꾸니까 바뀌어진적이 있었거든요.. 그런것과 배운것을 유추해보건데... 사실 저장되어있는 "파일 덩어리" 그자체만 봤을때 이거를 어떻게 읽어야하는지 알수가없는거죠? 그러니까 동영상파일이든 word 파일이든 다 저장은 010101 이렇게 되어있어서 그것 자체만으로는 구분이 불가능하고 ... 이거를 어떻게 해석해야하는지 운영체제에게 알려주기위해서 확장자가 있는걸까요?
음.. 제가 이해한게 맞는지 확인차 질문드립니다. 1) 컴퓨터가 켜지고 게임파일을 읽으면 inputStream이라는 걸로 파일을 설정한 단위로 읽어온다. 2) 그런데 게임은 항상 순차적으로 진행되는건 아니니.. 필요한 부분을 offset으로 해당하는 부분을 찾아서 읽어온다. 3) 이게 실시간으로 잘되면 로딩없이 끊김없이 잘 굴러가는거고, 느리거나 파일이 너무크면 로딩등 딜레이가 생기는거다. 결론: 파일이 어떠한 레스토랑에 있는 모든 음식이라면.. cpu는 사람이고 스트림은 "음식을 전달하는 파이프라인"이다. 이런느낌으로 이해하면되나요?
현재 군대 사지방에서 공부를 하고 있는 군인입니다. 여기서 깃허브 코드스페이스로 개발 공부를 하고 있습니다. iframe을 사용했을 때, live server로 포트를 열어 html을 열면 https 주소로 이동되고 iframe은 작동되지 않습니다. vscode 다운로드가 불가능해 로컬 환경에서 돌릴 수가 없는 상황인데 해결방법이 있을까요?
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안녕하세요 선생님 현재 애플리케이션을 MSA에서 모놀리식으로 바꾸고 있습니다. MSA 에서는 hot-article 애플리케이션에서는 각각의 서비스들과 통신하지 않고 데이터를 저장하기 위해 ArticleCommentCountRepository, ArticleViewCountRepository, ArticleLikeCountRepository 를 따로 만든 것으로 이해했습니다 . 모놀리식에서는 이 3개의 Count Repository를 따로 만들지 않고 각각의 서비스에 있는 Count Repository 에서 가져오는 것이 더 좋을까요, 아니면 아니면 MSA hot-article 패키지에 따로 count repository를 만드는 것이 좋을까요 .. 선생님의 의견이 궁금합니다 .
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학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 계속 "내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다." 라고 뜹니다.
안녕하세요! 언제나 멋진 강의 감사드립니다. 다름이 아니라, 프로젝트를 Vercel에 배포하는 과정에서 아래와 같은 컴파일 실패 에러가 빌드 로그에서 검출되어서 이에 대해 여쭤보고 싶습니다. 화면 상에서는 src/app/(with-searchbar)/search/page.tsx 에 선언한 generateMetaData 함수가 Next.js 페이지의 요구조건을 충족시키지 못한다라는 내용으로 보여지는데요, 이런 경우에는 해당 요소에서 어떤 부분을 확인해볼 수 있을까요? 해당 페이지에 대한 코드도 함께 첨부해 드리겠습니다. \app\(with-searchbar)\search\page.tsx import BookItem from "@/components/book-item"; import BookListSkeleton from "@/components/skeleton/book-list-skeleton"; import { BookData } from "@/types"; import { delay } from "@/util/delay"; import { Metadata } from "next"; import { Suspense } from "react"; //index 페이지와 다르게 search 페이지는 QueryString과 같은 동적인 값에 의존하고 있기 때문에 static 페이지로는 설정할 수 없지만, 데이터 캐시를 최대한 이용하는 것으로 최적화 async function SearchResult({q}:{q:string}) { await delay(2000); const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL}/book/search?q=${q}`, {cache: "force-cache"} ); if(!response.ok){ return <div>오류가 발생했습니다 ...</div> } const books: BookData[] = await response.json(); return ( <div> {books.map((book) => ( <BookItem key={book.id} {...book} /> ))} </div> ); } //현재 페이지의 메타데이터를 동적으로 생성하는 함수 export async function generateMetaData({ searchParams, }: { searchParams: Promise<{q?: string}>; }): Promise<Metadata> { const {q} = await searchParams; return { title: `${q} : 검색 결과`, description : `검색어 ${q}의 검색 결과입니다`, openGraph: { title: `${q} : 검색 결과`, description : `검색어 ${q}의 검색 결과입니다`, images: ["/thumbnail.png"], } } } export default async function Page({ searchParams, }: { searchParams: Promise<{ q: string }>; }) { const {q} = await searchParams; return ( <Suspense key={q || ""} fallback={<BookListSkeleton count={3} />}> <SearchResult q={q ||""} /> </Suspense>); }