18주차 [Java] KMP 알고리즘

ETC/CI, CD란.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# CI/CD란
+
+## 요약
+
+> 애플리케이션의 개발 단계를 자동화하여 짧은 주기로 고객에게 애플리케이션을 제공하는 방법
+
+## CI/CD가 나온 배경
+
+- 모든 개발이 끝난 이후에 코드 품질을 관리하는 고전적 방식의 단점을 해소하기위해 나타난 개념
+- 분업과 협업의 과정에서 코드의 Merge 과정은 까다롭고, 테스트하는데 큰 자원을 소비되게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 도입
+- 개발 브랜치가 일정 기간 이상 이용되면, 통합의 어려움은 커지고 충돌 해결에 들어가는 시간이 길어지고 오류 발생 위험이 커진다.<br/>이러한 단점을 극복하고자 변동 내용의 반영 빈도를 늘리는 **자동화**가 등장
+
+## CI의 정의
+
+- **지속적인 통합(Continuous Integration)**
+- 어플리케이션의 **새로운 코드 변경 사항**이 정기적으로 **빌드 및 자동 테스트** 되어 공유 레포지토리에 **통합(병합)**하는 것
+- 개발자를 위한 자동화 프로세스(여러명의 개발자간의 코드 충돌을 방지하기 위한 목적)
+- 자동화된 테스트에서 **동작을 확인**하고 변경으로 인해 문제가 생기는 부분이 발견되면 CI를 통해 빠르게 수정 가능
+- 버그를 신속히 찾아 해결하고 소프트웨어 품질 개선, 새로운 업데이트의 검증 및 릴리즈 시간 단축시키는 것이 핵심 목표
+
+### CI를 만드는 데 필요한 4가지 규칙
+
+- 모든 소스 코드가 있고 누구나 현재 소스(및 이전 버전)를 얻을 수 있는 단일 장소 유지할 것
+- 누구나 단일 명령을 사용하여 소스에서 시스템을 빌드할 수 있도록 빌드 프로세스를 자동화 할 것
+
+- 단일 명령으로 언제든지 시스템에서 우수한 테스트 모음을 실행할 수 있도록 테스트 자동화할 것
+- 누구나 현재 실행 파일을 얻으면 지금까지 가장 완전한 실행 파일을 얻었다는 확신을 하게 할 것
+
+> 이 중 가장 중요한 것이 **테스팅 자동화**!!<br/>지속적인 통합을 하기 위해서는 무엇보다 이 프로젝트가 완전한 상태임을 보장하기 위해 테스트 코드가 구현되어 있어야만 한다.
+
+## CD의 정의
+
+- **지속적인 서비스제공(Continuous Delivery)** or **지속적인 배포(Continuous Deployment)**
+  - **지속적인 서비스제공(Continuous Delivery)**
+    - 공유 레포지토리로 자동으로 Release 하는 것
+    - 운영팀이 보다 빠르고 손쉽게 애플리케이션을 프로덕션으로 배포 가능 (**수동적 배포**)
+    - 프로덕션 환경으로 배포할 준비가 되어 있는 **코드베이스를 확보**하는 것이 목표
+  - **지속적인 배포(Continuous Deployment)**
+    - 프로덱션 레벨까지 자동으로 deploy 하는 것
+    - 애플리케이션을 프로덕션으로 릴리스하는 작업을 **자동화**
+    - 개발자가 애플리케이션에 변경 사항을 작성한 후 몇 분 이내에 애플리케이션을 **자동으로 실행**할 수 있는 것을 의미
+- 간단히 말하면 **배포 자동화 과정**
+- 서버가 많을 경우 개발자가 일일이 배포를 진행하지 않아도 되므로, 리소스가 낭비되지 않는다.
+
+![CI/CD flow](https://www.redhat.com/cms/managed-files/styles/wysiwyg_full_width/s3/ci-cd-flow-desktop_edited_0.png?itok=TzgJwj6p)
+
+## CI/CD 종류
+
+- Jenkins
+- CircleCI
+- TravisCI
+- Github Actions
+
+등..
+
+## 참고
+
+- https://www.youtube.com/watch?v=0Emq5FypiMM&t=10s
+
+- https://www.redhat.com/ko/topics/devops/what-is-ci-cd
+- https://devuna.tistory.com/56
+- https://www.martinfowler.com/articles/originalContinuousIntegration.html

Java/img/desktop.ini

@@ -0,0 +1,9 @@
+[LocalizedFileNames]
+image-20210923130536966.png=@image-20210923130536966.png,0
+image-20210923130645978.png=@image-20210923130645978.png,0
+image-20210923130824029.png=@image-20210923130824029.png,0
+image-20210923130903685.png=@image-20210923130903685.png,0
+image-20210923131000378.png=@image-20210923131000378.png,0
+image-20210923131210328.png=@image-20210923131210328.png,0
+image-20210923131320935.png=@image-20210923131320935.png,0
+image-20210923131437386.png=@image-20210923131437386.png,0

Java/kmp-알고리즘.md

@@ -0,0 +1,199 @@
+# KMP 알고리즘
+
+## 💡문자열 매칭 알고리즘이란?
+
+특정한 글이 있을 때 그 글 안에서 하나의 문자열을 찾는 알고리즘이다. 노트패드나 워드파일 또는 웹 브라우저 데이터베이스에서 문자열을 검색할 때 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 표시한다. 
+
+문자열 매칭 알고리즘 종류로는 다음과 같다.
+
+1. Naive Matching (원시적인 매칭)
+2. Rabin-Karp Algorithm (라빈-카프 알고리즘)
+3. Boyer-Moore Algorithm (보이어-무어 알고리즘)
+4. Knuth-Morris-Pratt(KMP) Algorithm (KMP알고리즘)
+
+이 중 Naive 매칭과 KMP 알고리즘에 대해서 알아보자.
+
+## Naive Matching (원시적인 매칭)
+
+**Brute Force 방식**을 이용한 매칭으로, 문자열을 **처음부터 끝까지 차례대로 순회**하면서 패턴 내의 **문자들을 일일이 비교**하는 방식으로 동작한다.
+
+최악의 경우, 텍스트의 모든 위치에서 패턴을 비교해야 한다. 이때 시간 복잡도는 ***O(mn)***
+
+```java
+p[] : 찾을 패턴,		t[] : 전체 텍스트
+M : 찾을 패턴의 길이,		N : 전체 텍스트의 길이
+
+BruteForce(p[], t[])
+	i = 0, j = 0
+	WHILE j < M AND i < N
+		IF t[i] ≠ p[j]
+			i = i - j
+			j = -1
+		i = i + 1
+		j = j + 1
+
+	IF j == M : RETURN i - M
+	ELSE	  : RETURN i
+```
+
+효율적이지는 않지만 코드가 직관적이라서 간단하게 사용하기 좋다.
+
+## Knuth-Morris-Pratt(KMP) Algorithm (KMP알고리즘)
+
+접두사와 접미사의 개념을 활용하여 **반복되는 연산을 얼마나 줄일 수 있는지를 판별**하여 매칭할 문자열을 빠르게 점프하는 기법이다. 불일치가 발생한 텍스트 문자열의 앞 부분(=접두사)에 어떤 문자가 있는지를 미리 알고있으므로, 불일치가 발생한 앞 부분에 다시 비교하지 않고 매칭을 수행한다.
+
+KMP 알고리즘을 동작시키기 위해서는 접두사도 되고 접미사도 되는 **문자열의 최대 길이를 저장해주는 pi**을 미리 정의해줘야한다. pi[]은 pattern이 어디까지 일치했는지가 주어질 때 다음 시작 위치를 어디로 해야할지를 말해주기 때문에, 이를 흔히 **부분 일치 테이블**이라고 부른다.
+
+> pi[k] : 처음부터 k 인덱스까지를 끝으로 하는 문자열에서 일치하는 접두사와 접미사가 일치하는 최대 길이
+
+![부분일치테이블](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94.png)
+
+### 부분일치 테이블 배열 만들기
+
+```java
+private static int[] makeTable(char[] pattern, int size) {
+    int[] pi = new int[size];
+
+    int idx = 0;
+    for (int i = 1; i < size; i++) {
+        // 일치하는 문자가 발생했을 대(idx > 0), 연속적으로 더 일치하지 않으면 idx = table[idx-1]로 돌려준다
+        while (idx > 0 && pattern[i] != pattern[idx]) {
+            idx = pi[idx-1];
+        }
+
+        // 일치하는 경우
+        if (pattern[i] == pattern[idx]) {
+            // i길이 문자열의 공통 길이는 j의 위치 + 1 
+            idx += 1;
+            pi[i] = idx;
+        }
+    }
+
+    return pi;
+}
+```
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B01.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B02.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B03.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B04.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B05.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B06.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B07.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B08.png)
+
+![부분일치테이블배열만들기](img/%EB%B6%80%EB%B6%84%EC%9D%BC%EC%B9%98%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%B8%94%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B09.png)
+
+### ⭐KMP 알고리즘 구현
+
+전통적인 구현은 이해가 조금 까다롭기 때문에 간결하면서 자주 사용되는 알고리즘을 살펴본다.
+
+시간복잡도는 table생성할 때 반복문 한번, kmp 매칭할 때 한번 해서 ***O(M+N)*** 이다.
+
+```java
+private static void KMP(char[] search, char[] pattern, int s_size, int p_size) {
+    int[] table = makeTable(pattern, p_size);
+
+    int idx = 0; // 현재 대응되는 글자 수
+
+    for (int i = 0; i < s_size; i++) {
+        // idx번 글자와 짚더미의 해당 글자가 불일치할 경우
+        // 현재 대응된 글자의 수를 table[idx-1]번으로 줄인다. (다시 매칭을 시작해야하므로)
+        while(idx > 0 && search[i] != pattern[idx]) {
+            idx = table[idx-1];
+        }
+
+        // 글자가 대응할 경우
+        if (search[i] == pattern[idx]) {
+            // 문자열 매칭 성공
+            if (idx == p_size-1) {
+                idx = table[idx]; // 계속 탐색하기 위해 idx를 돌리기
+                System.out.println(i-idx+1 + "번째에서 찾았습니다. ~" + (i+1) );
+            }
+            // 다음 문자 매칭을 위한 증가
+            else idx += 1;
+        }
+    }
+}
+```
+
+### KMP 알고리즘 탐색과정
+
+> 검색할 문자열(search): `abacababaca` <br>찾는 문자열(pattern): `ababaca` <br>부분일치 테이블(table): `[0 0 1 2 3 0 1]`
+
+1) i = 0, idx = 0 → idx 1증가
+
+   a 일치
+
+   | search  | a    | b    | a    | c    | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | ------- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
+   | pattern | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |      |      |      |      |
+   | idx     | 0    |      |      |      |      |      |      |      |      |      |      |
+
+2. i = 1, idx = 1 → idx 1증가
+
+   b 일치
+
+   | search  | a    | b    | a    | c    | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | ------- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
+   | pattern | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |      |      |      |      |
+   | idx     | 0    | 1    |      |      |      |      |      |      |      |      |      |
+
+3. i = 2, idx = 2 → idx 1증가
+
+   a 일치
+
+   | search  | a    | b    | a    | c    | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | ------- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
+   | pattern | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |      |      |      |      |
+   | idx     | 0    | 1    | 2    |      |      |      |      |      |      |      |      |
+
+4. i = 3, idx = 3 → idx = table[idx-1] = table[2] = 1 → idx = table[idx-1] = table[0] = 0
+
+   b != c 불일치
+
+   > 접두사 접미사가 일치하지 않으므로 idx=0부터 재탐색 시작한다.
+
+   | search  | a    | b    | a    | c    | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | ------- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
+   | pattern | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |      |      |      |      |
+   | idx     | 0    | 1    | 2    | 1    |      |      |      |      |      |      |      |
+
+5. i = 4, idx = 0 → idx 증가
+
+   a 일치
+
+   | search  | a    | b    | a    | c    | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | ------- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
+   | pattern |      |      |      |      | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | idx     |      |      |      |      | 0    |      |      |      |      |      |      |
+
+8. i = 5, idx = 1 → idx 증가
+
+   | search  | a    | b    | a    | c    | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | ------- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
+   | pattern |      |      |      |      | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | idx     |      |      |      |      | 0    | 1    |      |      |      |      |      |
+
+9. i = 6 ~ 10
+
+   idx = 6 (pattern 문자열 길이 - 1)에 도달하면서 매칭이 되었으므로 탐색 종료
+
+   > 만약 계속 탐색하려면 idx = table[idx]를 해줘서 idx를 다시 돌려주면 된다.
+
+   | search  | a    | b    | a    | c    | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | ------- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
+   | pattern |      |      |      |      | a    | b    | a    | b    | a    | c    | a    |
+   | idx     |      |      |      |      | 0    | 1    | 2    | 3    | 4    | 5    | 6    |
+
+## Ref
+
+- SSAFY Java 강의
+- https://loosie.tistory.com/192