컴퓨터의 숫자 표현 - 실수 예시에서 부호 비트 부분 오타인가요?

안녕하세요!말씀하신 대로 잘못 표기된 것이 맞습니다. 불편을 드려 죄송합니다.강의 영상 및 자료를 수정해두었으니 참고해주시기 바랍니다.다시 한번 제보 감사드립니다!

컴퓨터 구성요소 시스템 버스 사진

안녕하세요, 거북이님!말씀하신 대로 주소 버스의 화살표 방향이 잘못 표기된 것이 맞습니다. 주소 버스는 CPU에서 메모리나 주변 장치로 주소를 '지시'하는 단방향 흐름이 되어야 하는데, 제가 표기에 실수가 있었네요. 불편을 드려 죄송합니다.빠른 시일 내에 해당 부분을 수정하여 업데이트하도록 하겠습니다.다시 한번 제보 감사드립니다!

해시 테이블 + 선형 탐색 + 캐시?

안녕하세요, in hm님! 강의를 주의 깊게 들어주시고 질문까지 해주셔서 감사합니다! 주변의 값을 같이 가져와서 캐시 hit 확률을 높이고 성능을 높이는건 데이터의 시공간 지역성을 기반으로 합니다. 즉 비슷한 위치에 저장된 데이터가 같이 조회될 확률이 높다는 특성을 이용합니다. 해시 테이블의 경우에는 데이터를 저장할 위치, 즉 내부 배열의 인덱스를 결정할 때 해시 함수를 사용하게 됩니다. 데이터(key)에 대한 해시 함수 연산 결과를 인덱스로 사용하게 되는 거죠. 이때 해시 함수는 키 값을 해시 테이블 공간에 최대한 균등하고 무작위적으로 분포시키도록 설계되며 이는 데이터의 논리적인 연관성, 인접성과는 무관하게 독립적인 결과를 반환합니다. 따라서 클러스터링이 형성되었을 때, 물리적으로 인접해있는 데이터들이 논리적으로도 연관이 있다고는 할 수 없습니다. 결론적으로, 물리적으로 인접하게 저장된 데이터들이 캐시의 공간적 지역성 이점을 얻을 만큼 의미 있게 '함께 조회될 확률'을 가지지 않는다는 것입니다. 오히려 선형 탐색의 길이가 길어지는 비효율성으로 인해 O(1)의 평균 접근 속도를 저해한다는 점에서 단점으로 작용합니다. 제 답변이 도움이 되었으면 좋겠습니다. 궁금한 점이 있다면 언제든 편하게 다시 질문해주세요. 감사합니다!