TreeSet이 중복되지 않는 것을 사용해서 풀어봤는데 설명해주신 내용과 어떤 차이가 있는지 궁금합니다. 코드입니다. public static String solution(int a, int[] arr){ String answer = "D"; TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(); for(int x : arr){ set.add(x); } if (set.size() == a){ answer = "U"; } return answer; }
https://inf.run/rkL2D 20강 증감연산자 마지막에 "다음과 같이 증감 연산자를 단독으로 사용하는 경우에는 다른 연산이 없기 떄문에, 본인의 값만 증가한다. 따라서 전위이든 후위이든 둘 다 결과가 같다" 하면서 ++a; a++;의 코드를 보여주셨는데 ++a; 는 a=3인데 a++;은 a=4가 나왔습니다 분명 둘 다 결과가 같다고 했는데 우째서 ++a;랑 a++; 코드 결과값이 다른건지 모르겠습니다 바보가 된 것 같숩니다 알려주세요
[질문 내용] 섹션8. 자바 메모리 구조와 static 강의 1분 42초 쯤에 김영한 강사님께서 static영역에서 변수 데이터, 변수 선언해서 스태틱을 해버리면 힙 영역의 참조값을 참조할 수 있다고 그러셨는데, 이 말인 즉슨, static 메소드에서 매개변수로 변수 데이터를 선언해서 그 매개변수를 통해 참조값을 참조할 수 있다고 얘기하신게 같은 의미인지 궁금해서 질문합니다.
1) 리텐션 연습 문제 https://torch-cart-08d.notion.site/3-139701964d8c805d9e49f3c68ab9b0b5 2) 3주차 추가 문제 1번 문제(15분) 주차별 각 카테고리별 평균 할인율이 가장 높았던 기간과 할인율을 구하는 쿼리를 작성해주세요 단, 날짜 데이터를 YYYY-MM-DD 23:59:39 이런 형태로 변경해주세요 SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY category ORDER BY rate DESC) AS category_rank FROM ( SELECT category, FORMAT_DATETIME('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_DATETIME('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS transaction_date, actual_price, list_price, ((list_price - actual_price) / list_price) * 100 AS rate FROM transaction_data AS td LEFT JOIN item_info ii ON td.item_id = ii.item_id ) QUALIFY category_rank = 1 ORDER BY category, transaction_date 2번 문제(10분) 2024년 1월에 가장 많은 매출을 기록한 카테고리를 구하는 쿼리를 작성해주세요 SELECT category, SUM(actual_price) AS total_price FROM ( SELECT category, FORMAT_DATETIME('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_DATETIME('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS transaction_date, actual_price, FROM transaction_data AS td LEFT JOIN item_info ii ON td.item_id = ii.item_id WHERE EXTRACT(MONTH FROM PARSE_DATETIME('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) = 1 ) GROUP BY ALL ORDER BY total_price DESC LIMIT 1 3번 문제(10분) 유저별 총 구매 금액이 200만원 이상인 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리를 찾는 쿼리를 작성해주세요 over_200 AS ( SELECT td.user_id, SUM(actual_price) AS user_price FROM transaction_data AS td LEFT JOIN user_info AS ui ON td.user_id = ui.user_id GROUP BY ALL HAVING user_price >= 2000000 ) SELECT category, COUNT(*) AS cnt FROM over_200 AS O2 CROSS JOIN transaction_data AS td LEFT JOIN item_info AS ii ON td.item_id = ii.item_id GROUP BY ALL ORDER BY cnt DESC LIMIT 1 약 20분/5분/8분 소요 1번 문제에서 날짜 데이터를 변환하는 방법이 떠오르지 않아 시간이 많이 소요됐습니다.
# 1) Weekly Retention을 구하는 쿼리를 바닥부터 스스로 작성해보세요 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' ), first_diff_of_week AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_diff_of_week GROUP BY diff_of_week ) SELECT diff_of_week, user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_cnt), 3) AS retention_rate FROM ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_cnt FROM user_counts ) ORDER BY diff_of_week # 2) Retain User를 New + Current + Resurrected + Dormant User로 나누는 쿼리를 작성해보세요. # 신규유저(New) : 제품을 처음 사용하는 유저 # 기존유저(Current) : 제품을 지속적으로 사용하는 유저 # 복귀유저(Resurrected) : 과거에 사용 -> 비활성 -> 다시 제품을 사용한 유저 # 휴면유저(Dormant) : 일정 기간 제품을 사용하지 않은 비활성화 사용자 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' ), user_activity AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, LAG(event_week, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_week) AS prev_week, MIN(event_week) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week FROM base ), user_classification AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, CASE WHEN event_week = first_week THEN 'New' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) = 1 THEN 'Current' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) > 1 THEN 'Resurrected' ELSE 'Dormant' END AS user_type FROM user_activity ) SELECT event_week, user_type, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count FROM user_classification GROUP BY ALL ORDER BY event_week, user_type # 3) 주어진 데이터에서 어떤 사람들이 리텐션이 그나마 높을까요? WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' ), user_activity AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, LAG(event_week, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_week) AS prev_week, MIN(event_week) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week FROM base ), user_classification AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, CASE WHEN event_week = first_week THEN 'New' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) = 1 THEN 'Current' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) > 1 THEN 'Resurrected' ELSE 'Dormant' END AS user_type FROM user_activity ), user_counts AS ( SELECT event_week, user_type, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count FROM user_classification GROUP BY ALL ORDER BY event_week, user_type ) SELECT event_week, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS weeks_after_first_week, user_type, user_count, cohort_users, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_count, cohort_users), 3) AS retention_rate FROM ( SELECT DATE(event_week) AS event_week, DATE(MIN(event_week) OVER()) AS first_week, user_type, user_count, MAX(CASE WHEN user_type = 'New' THEN user_count END) OVER(PARTITION BY DATE(event_week)) AS cohort_users FROM user_counts ORDER BY event_week, CASE user_type WHEN 'New' THEN 1 WHEN 'Current' THEN 2 WHEN 'Resurrected' THEN 3 WHEN 'Dormant' THEN 4 END ) 2022-08-01 ~ 2023-08-03 기간으로 설정하여, 개인적인 의견으로 Retain User를 쪼개 보았습니다. 배달어플은 유저들의 사용 간격이 짧다고 생각하기 때문에, 주의 주기로 리텐션으로 설정했습니다. 저는 바로 전 주에 사용했고, 그 다음주에 사용했다면 기존유저(Current)로 설정했습니다. 2주 이상 텀을 두고 다시 사용했다면 복귀유저(Resurrected)로 설정했습니다. 처음 들어가고 사용하지 않았다면 휴면유저(Dormant)로 설정했습니다. 주차마다 '신규/기존/복귀/휴면' 유저를 새로 계산하는 쿼리입니다. 데이터를 살펴보면, 1) 신규유저(New) : 제품을 처음 사용하는 유저 출시(2022-08-01을 출시기간으로 생각하면)로부터 현재(2023-01-16 => 0803으로 설정했지만 0116까지가 끝입니다.)까지의 신규유저 수의 변화를 살펴보겠습니다. 런칭부터 10주까지의 신규유저의 수는 주춤한 경우도 있지만 평균 4~500명 정도 증가했습니다. 하지만, 11주에 4000명 대에서 3100명으로 900명이 급감한 이후로 계속 하락세를 타고 24주차 현재 신규 가입자의 수는 500명 남짓하고 있습니다. 11주차부터의 마케팅 효과는 빛을 보지 못하고 있는 것 같습니다. 코호트 리텐션 시각화를 보자면, 2) 기존유저(Current) : 제품을 지속적으로 사용하는 유저(바로 전 주와 이번 주) 출시로부터 현재까지 줄곧 주차마다의 신규유저 대비 기존유저의 비율이 증가하고 있습니다. 특히, 24주차에 가입한 신규유저 대비 기존유저의 비율은 76%나 차지하고 있습니다. 시간이 흐름에 따라 점차 어플이 안정화되면서 신규유저들이 만족을 느끼는 비율이 늘어가고 있다고 보입니다. 3) 복귀유저(Resurrected) : 과거에 사용 -> 비활성화 -> 다시 제품을 사용한 유저(2주 후 복귀) 복귀유저는 12주차를 분기로 13주차부터는 신규가입자보다 복귀유저의 수가 많아지기 시작했습니다. 24주차에는 신규유저 대비 복귀유저는 6배가 많습니다. 복귀유저가 기존유저로 안정되는 현황을 추출할 수 있는 쿼리는 조금 더 연구해 보겠습니다. 4) 휴면유저(Dormant) : 일정기간 제품을 사용하지 않은 비활성화 사용자 신규유저 대비 휴면유저는 꾸준히 늘어가고 있습니다(휴면유저가 누적됨). 24주차 신규가입자의 5.7배가 휴면유저 입니다. # 4) Core Event를 'click_payment'라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' AND event_name = 'click_payment' ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) SELECT diff_of_week, user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, cohort_users), 3) AS retention_rate FROM ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS cohort_users FROM user_counts ) ORDER BY diff_of_week
H2 데이터베이스 설치 강의 3분 42초부터 안됩니다. 일단 저는 최신 스프링 인텔리제이를 설치해 사용중이며 자바는 따로 설치하지 않은 상황입니다. 19년도 인텔맥에 윈도우10을 설치하여 공부중에 있습니다. cmd와 git bash로 시도중에 있습니다. 각각 h2.bat 과 ./h2.sh 를 입력하는데 안되고 있습니다.
안녕하세요! 이번에 jpa 엔티티를 복제할 일이 생겼습니다 제가 복제해야 할 엔티티는 자기참조도 하고, 1:n 관계의 조인도 되어있는 복잡한 엔티티 입니다 이런 경우 하나하나 deep copy 를 하려니 양방향 연관관계 등 로직이 너무 복잡해지는 부분이 존재하는 것 같습니다 그래서 찾아보니 entity 복제를 위해 여러가지 방법이 있다는 것을 알게되었습니다 https://www.baeldung.com/java-jpa-clone-entity 요약해보면 수동 복제 Cloneable 인터페이스 사용 BeanUtils 사용 ModelMapper 사용 detach() 메서드 사용 다양한 방법이 있는 것 같은데 현업에서는 주로 어떤 방식을 사용하나요?
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/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] <직접 구현하는 배열 리스트1 -시작 2:15초> 리스트의 정의를 보았을 때, 순서가 있고 중복을 허용하는 자료구조를 리스트라고 한다. 배열: 순서가 있고 중복을 허용하지만 크기가 정적으로 고정됨. 리스트: 순서가 있고 중복을 허용하지만, 크기가 정적으로 변할 수 있음. 배열은 리스트에 포함이 되는 것 같기도, 안 되는 것 같기도 합니다..! 정의를 보면 배열은 리스트에 포함되는 것 같고, 리스트와 대조해보면 리스트가 아닌 것 같아요..! 배열도 리스트 자료구조인가요..?
강의에 따라서 Firebase의 storage를 시작하기 하려고 하는데 시작하기 버튼이 없어지고 Storage 기능을 사용하려면 프로젝트의 결제 요금제를 업그레이드하세요로 바뀐거 같은데 …? 어떡하죠 클라우드 파이어스토어랑 , authentication은 설정 완료했습니다
안녕하세요 카일스쿨님:) 강의 마지막에 선택과제(?)로 주신 집계데이터 pivot쿼리 작성해봤습니다. 쿼리를 작성하면서, 지금은 피봇할 컬럼이 많지 않아서 하나하나 피봇해주는 것으로 진행했는데 이게 최선일지가 의문이 들어서요, 피봇하는 컬럼 조건이 다를 뿐 과정은 동일해서 공통으로 적용할 수 있는 방법이 있을 것 같은데 제가 잘못 이해하고 있는 것인지, 아니면 피봇을 항상 이런식으로 진행해야 하는 것인지도 같이 질문드립니다. 감사합니다:) with base as ( select event_date ,event_timestamp ,event_name ,user_id ,user_pseudo_id ,max(if(param.key = 'firebase_screen',param.value.string_value,null)) as `firebase_screen` ,max(if(param.key = 'food_id',param.value.int_value,null)) as `food_id` ,max(if(param.key = 'session_id',param.value.string_value,null)) as `session_id` from advanced.app_logs , unnest(event_params) as param where 1=1 and event_name in ('screen_view','click_payment') and event_date >= '2022-08-01' and event_date <= '2022-08-18' group by all order by 1 ) , before_pivot as ( select event_date ,concat(event_name,'-',firebase_screen) as `event_name_with_screen` ,case when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'welcome' then 1 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'home' then 2 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'food_category' then 3 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'restaurant' then 4 when event_name = 'screen_view' and firebase_screen = 'cart' then 5 when event_name = 'click_payment' and firebase_screen = 'cart' then 6 end as `step_number` ,count(*) as cnt from base where 1=1 group by 1,2,3 having step_number is not null ) select event_date ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-welcome',cnt,null)) as `screen_view-welcome` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-home',cnt,null)) as `screen_view-home` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-food_category',cnt,null)) as `screen_view-food_category` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant',cnt,null)) as `screen_view-restaurant` ,max(if (event_name_with_screen = 'screen_view-cart',cnt,null)) as `screen_view-cart` ,max(if (event_name_with_screen = 'click_payment-cart',cnt,null)) as `click_payment-cart` from before_pivot group by all order by 1
안녕하세요. 저는 전공자고, 자바는 학교에서 배운 상태입니다. 백엔드 공부하려고 김영한 선생님 로드맵 따라가고 있고, 현재 스프링 입문 강의까지 맞춘 상태입니다. 스프링에 처음 접하는데 스프링 입문 강의를 듣고 기능적인 부분은 대충 이해를 하였는데, 문법적인 것들은 처음 접해서 어려움을 느끼고 있습니다. 혹시 스프링에 대해 따로 공부하고 로드맵을 진행해야 할까요? 아니면 따로 스프링 공부 없이 로드맵을 따라가도 괜찮을까요..?
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[Bloc 응용] 실전 앱 만들기 (책 리뷰 앱) : SNS 로그인, Firebase 적용, Bloc 상태 관리, GoRouter
1.비동기 처리방식중 future와 stream이 있다고 하는데 도서리뷰앱에서는 비동기 처리방식 중 future을 사용하는건가요? stream을 사용하는건가요? 2.코드에서 await과 async을 사용한것을 봤을때 future방식인지 궁금합니다. 그리고 bloc이 stream 기반이라고 하는데 두가지 방식 다 사용된건지 궁금합니다. 3.widget_test부분에 사용된 await도 비동기 처리방식 중 하나인건가요?
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 여기에서 public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); String input1 = in.nextLine(); Integer size = Integer.valueOf(input1); int[][] input2 = new int[Integer.valueOf(input1) ][Integer.valueOf(input1) ]; for (int i = 0; i < Integer.valueOf(input1); i++) { String[] temp = in.nextLine().split(" "); for (int j = 0; j < temp.length; j++) { input2[i ][j] = Integer.valueOf(temp[j]); } } int[] count = new int[size]; // 학생 번호 -> [V][] // 학년 -> [][V] // 자기자신 번호를 추가해도 문제X for (int i = 0; i < size; i++) { boolean[] matched = new boolean[size]; // 학년 for (int j = 0; j < size; j++) { int now = input2[i][j]; // 학생 for (int k = 0; k < size; k++) { int another = input2[k][j]; if (now == another){ matched[k] = true; } } } int matchedCount = 0; for (int j = 0; j < size; j++) { if (matched[j]){ matchedCount++; } } count[i] = matchedCount; } int max = 0; int maxStu = 0; for (int i = 0; i < size; i++) { if (count[i] > max){ maxStu = i; } } System.out.println(maxStu); } 어차피 자기자신은 항상 포함되어 기본값이 1이게될텐데, boolean[] matched = new boolean[size]; 에서 체크하는걸로 처리하였습니다. 이접근법이 틀린이유를 모르겠습니다. 1. 자기자신을 같이처리 (기본카운트는 항상 1부터) 2. 리스트에 매치된 학생들을 계산 후 마지막에 더함