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] 안녕하세요. stack 2번째, 문제 풀이 를 보면서 궁금증이 생겨서 질문을 남깁니다. 문제 풀이를 듣던 도중에 영한 님이 history를 만들 때, ArryDeque를 이용해서 만들었던 것을 볼 수 있었습니다. 그러다가 계속 듣다 보니까 갑자기 이런 생각이 들더라고요.(어떤 분이 '자바 성능 비교 표' 올린 영향도 있습니다.) '앞으로만 추가하니 LinkedList가 더 빠르지 않을까?' 라는 생각 이요. 그런데 ArrayDeque를 왜 사용했을까? 생각 해보니 '앞으로만 추가 하지만, 여러 가지 이용할게 더 많아서 ArrayDeque 를 사용 했다.' 인데 이것도 추측이라서 정확하지 않네요. 그래서 LinkedList 대신 ArryDeque를 사용한 이유를 자세히 알고 싶습니다. 답변 부탁 드립니다.
직접 구현하는 Set1 - MyHashSetV1 강의중 public class MyHashSetV1 { static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 16; LinkedList<Integer>[] buckets; private int size = 0; private int capacity = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY; public MyHashSetV1() { buckets = new LinkedList[capacity]; for (int i = 0; i < capacity; i++) { buckets[i] = new LinkedList<>(); } } 이렇게 생성자에 객체를 생성하는데 클래스 필드에 객체를 생성하지 않고 생성자 안에서 생성하는 이유가 무엇인지 궁금해서 문의드립니다.
문제만 보고 풀었을 때, Rectangle 이렇게 정의하고 RectangleOopMain에서 이렇게 작성했는데, 이렇게 문제를 풀이해도 객체지향으로 변경한게 맞나요? 실행시켰을 때 값은 동일하게 나와서 정답인 줄 알았는데, 문제 풀고 강의 들어보니 정답과 달라서 궁금합니다.
계속해서 영한님 강의를 들으니 이해도 잘되고 재미도 있어서 제가 백엔드 개발자가 되기 위해 계속 노력할 수 있는 것 같습니다. 궁금한점은 제가 코딩테스트 문제를 계속 연습하고있는데 거기서 stream/lambda 식이 많이 활용되어서 이대로는 풀으나 마나라고 생각해서 먼저 그부분부터 알고자 학습을 진행중입니다. 혹시 스트림/람다 강의는 언제 열리는지랑 지금 과정을 알아여지 람다/스트림 과정의 이해가 쉬워지는 지 궁금합니다.
안녕하세요, 강의 재밌게 수장중인 수강생입니다. 직전 강의 내용대로라면 공유자원인 balance 도 캐싱되어 항상 1000원이 조회되는 가시성 문제가 발생해야 할것 같은데 출금 예제에서는 발생하지 않는 이유가 궁금합니다. log() 때문에 그럴 수도 있을것 같아서 로그 제거 하고 출력해도 가시성 문제는 발생하지 않는것 같습니다. 제가 뭔가 잘못 이해한 부분이 있는것 같은데, 놓친 부분이 어디인지 잘 모르겠습니다 ㅜㅜ
안녕하세요. 프로젝트를 진행할 때 그래들을 잘 모르고 사용했는데 마침 강의가 보여서 바로 결제했습니다. 좋은 강의 찍어주셔서 우선 감사합니다. :) 수업을 듣는데, 제가 영어를 못하는데 영어 자료이기도 하고, 강사님도 설명해주실 때 영어로 말씀하시는 경우가 있어서 한국어로 된 자막이 있으면 훨씬 이해하기가 수월하겠다는 생각이 있습니다. 감사합니다!
6주차 과제 - 1) Weekly Retention을 구하는 쿼리를 바닥부터 스스로 작성해보세요 with base as ( select distinct user_pseudo_id , event_name , date(datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date from advanced.app_logs where event_date between '2022-08-01' and '2022-11-01' ) , retention_base as ( select distinct date_trunc(event_date, week(monday)) as event_week , min(date_trunc(event_date , week(monday)) ) over(partition by user_pseudo_id order by event_date)as first_week , user_pseudo_id from base ) , middle as ( select event_week , first_week , date_diff(event_week, first_week, day) as diff , user_pseudo_id from retention_base ) , final as ( select diff , count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from middle group by all ) select diff , first_value(user_cnt) over(order by diff asc) as first_visit_users , user_cnt , round((user_cnt/first_value(user_cnt) over(order by diff asc)), 2) from final - 2) Retain User를 New + Current + Resurrected + Dormant User로 나누는 쿼리를 작성해보세요. --한달내 유저가 얼마나 많은 이벤트를 발생시키는지? --지속적으로 사용한다의 정의를 이벤트를 고려할 것인지 아니면 방문만 볼것인지 신규 유저(New) : 제품을 처음 사용하는 유저 --각 달에 첫 로그를 남긴 유저 기존 유저(Current) : 제품을 지속적으로 사용하는 유저 --한달내에 복귀 유저(Resurrected) : 과거에 사용 -> 비활성 -> 다시 제품을 사용한 유저 휴면 유저(Dormant) : 일정 기간 제품을 사용하지 않은 비활성화 사용자 --해당 주 이외에 - 3) 주어진 데이터에서 어떤 사람들이 리텐션이 그나마 높을까요? 찾아보세요 --함께 고민해보면 좋을 가이드라인 - 휴면 유저를 어떻게 복귀 유저로 부활시킬 수 있을까? - 어떻게 신규 유저를 계속 늘릴 수 있을까? - 기존 유저가 감소하지 않으려면 어떻게 해야할까? - 4) Core Event를 “click_payment”라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요 with base as ( select distinct user_pseudo_id , event_name , date(datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul')) AS event_date , min(date_trunc(datetime(timestamp_micros(event_timestamp),'Asia/Seoul') , week(monday)) ) over(partition by user_pseudo_id order by event_week)as first_all_week from advanced.app_logs where event_date between '2022-08-01' and '2022-11-01' ) , retention_base as ( select distinct -- extract(event_date from week) as event_week , min(date_trunc(event_date , week(monday)) ) over(partition by user_pseudo_id order by event_week)as first_week -- , 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 , user_pseudo_id from base where event_name = “click_payment” ) , middle as ( select event_week , first_week , date_diff(event_week, first_week, day) as diff , user_pseudo_id from retention_base ) , weeks as ( select distinct first_week from base ) , final as ( select diff , min(first_week) as first_Week , count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from middle group by all ) select diff , first_value(user_cnt) over(order by diff asc) as first_visit_users , user_cnt , round((user_cnt/first_value(user_cnt) over(order by diff asc)). , 2) --safe_divide() 사용하면 좋음 from final 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 with raw as (select a.user_id , a.item_id , a.actual_price 90 , b.category , b.list_price 100 , (b.list_price-a.actual_price)/ b.list_price as discount , a.transaction_date from transaction_data a left join item_info b on a.item_id=b.item_id ) select FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m-%d 23:59:59', TIMESTAMP(DATE_TRUNC(DATE(transaction_date), WEEK(MONDAY)))) AS week_start_date, -- 주차의 월요일 날짜를 “YYYY-MM-DD 23:59:59” 형식으로 변환 , category , avg(discount) as avg_discount from raw group by 1,2 order 3 desc limit 1 2번 문제(10분) 2024년 1월에 가장 많은 매출을 기록한 카테고리를 구하는 쿼리를 작성해주세요 with raw as (select a.user_id , a.item_id , a.actual_price 90 , b.category , b.list_price 100 , (b.list_price-a.actual_price)/ b.list_price as discount , a.transaction_date from transaction_data a left join item_info b on a.item_id=b.item_id where extract(month from a.transaction_date) = 1 and extract(year from a.transaction_date) = 2024 ) select category , sum(actual_price) as gmv from raw group by 1 order gmv desc limit 1 3번 문제(10분) 유저별 총 구매 금액이 200만원 이상인 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리를 찾는 쿼리를 작성해주세요 with raw as (select a.user_id , a.item_id , a.actual_price , b.category , b.list_price , a.transaction_date , sum(a.actual_price) over(partition by user_id) as user_gmv from transaction_data a left join item_info b on a.item_id=b.item_id where ) select category , count(item_id) as cnt_item , count(distinct item_id) as cnt_item , sum(actual_price) as gmv from raw where user_gmv group by 1 order 2 desc --가장많이의 정의가 구매건수라면 order 3 desc --가장많이의 정의가 유니크한 상품수라면 order 4 desc --가장많이의 정의가 gmv 매출이라면 limit 1
