문제 설명 주어진 문제에 따르면 명함 지갑을 만드는 회사에서 지갑의 크기를 정하려고 하는데 다양한 모양의 크기의 명함들을 모두 수납할 수 있는 지갑을 만들기 위해 명함의 가로, 세로 크기를 값으로 가지고 있는 이차원 배열 size(int[][])에 대해 주어진 짝에 대해 가장 작은 직사각형을 만들 수 있는 경우에 수를 찾아 반환하는 문제이다. 더보기 ※ 제한 사항으로는 size의 길이는 1 이상 10,000 이하 / 가로, 세로 크기는 1 이상 1,000 이하인 자연수여야 한다. 풀이 문제에서 주어진 변수 size(int[][])에는 가로, 세로 크기가 한 쌍으로 여러 개의 값이 담겨있다. 모든 명함이 들어가는 가장 작은 직사각형을 만들어야 하기 때문에 가로, 세로 크기를 합해서 최댓값을 찾은 다음 최댓..
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문제 설명 사과 상자를 가장 최적화해서 포장하는 문제이다. k,m,score[] 변수가 주어지며, 1~k점까지의 점수가 있을 때, k점이 최상품, 1점이 최하품, 한 상자에 m개씩 담아 포장했을 때 얻을 수 있는 최대 이익(최저 사과 점수 * 한 상자에 담긴 사과 개수 * 상자의 개수)를 반환해주면 된다. 풀이 문제에서 변수로 주어지는 score[]에는 각각 점수로 표현된 사과가 담겨 있다. 최대 이익을 실현하려면 가장 높은 점수가 담긴 사과들부터 모아주면 된다. 그러기 위해 score을 내림차준으로 정렬하고 가능한 많은 상자로 쪼개어 result 변수에 저장한 다음 문제에서 주어진 최대 이익을 계산한 값을 answer라는 변수에 담아주어 반환하는 방식으로 코드를 작성하였다. 아래는 풀이에 사용한 코드이..
문제 설명 프로그래머스 lv.01 문제로 배열 형태로 제공된 데이터에서 '#'(문제 설명으론 폴더)로 표시된 부분들을 드래그 한번으로 모두 포함하는 최단거리를 구하는 문제이다. 풀이 모든 '#'을 포함 시켜야 한다고 문제 설명에 되어 있다. 이 말은 드래그를 하면 모든 '#'이 포함되어야 하기 때문에 결과는 무조건 직사각형 형태로 나올수 밖에 없다. 직사각형 형태로 나온다는 건 가장 왼쪽 윗부분과 가장 오른쪽 아랫부분의 좌표값이 문제에서 요구하는 결과물이라는 말과 같다. 즉, '#'이 있는 x,y좌표의 최댓값, 최솟값만 구해주면 쉽게 문제를 해결할 수 있다. 결과물은 아래 코드와 같다. function solution(wallpaper) { var answer = []; // 결과 좌표값을 담는 변수 l..
이전 포스트이전 포스트에서는 인스턴스를 생성하고 작성한 프로젝트를 가져와 인스턴스에서 정상적으로 실행되는지 테스트 해보는 과정을 가졌다. 이번 포스트에서는 nginx+gunicorn+flask+docker-compose를 활용하여 배포를 진행해보고자 한다. 전체 디렉토리 구조├── README.md ├── .dockerignore ├── .gitignore ├── .gitmodules ├── pacage-lock.json ├── docker-compose.yml │ ├── .github/workflows │ └── main.yml│ ├── .nginx │ ├── Dockerfile │ ├── default.conf │ └── nginx.conf │ └── src │ ├── Doc..
이전 포스트이전 포스트에는 배포를 위한 기본적인 설명과 gcp에 인스턴스를 생성하는 것까지 다뤄보았다. 이번 포스트에서는 본격적으로 배포를 진행해보기에 앞서 생성한 인스턴스에서 내가 만든 프로젝트가 정상적으로 작동하는지 확인해보는 과정을 가져보고자 한다. 진행 과정pip 설치$ sudo apt-get update$ sudo apt-get upgrade$ sudo apt-get install python3-pip설치가 완료되었으면 아래의 명령어로 확인해보면 된다$ pip3 --versiongit 설치프로젝트를 불러오기 위해 pip와 마찬가지로 git도 설치해준다.$ sudo apt-get install git$ git --version git까지 설치되었으면 github에 올려두었던 프로젝트를 가져와주면 ..
배경진행하는 프로젝트에서 Flask 환경에서 개발을 할 일이 있어 클라우드에 배포해야 할 일이 생겼다.클라우드를 사용해본 경험은 있었지만 기본적인 사용법밖에 몰랐고 실제로 사용해본 경험이라고는 딥러닝 모델을 학습시킬 때 빼고는 처음이여서 배포를 하는 과정에서 관련 자료 찾기도 어렵고 오류도 많이 만나고 여러가지로 많이 해맸던거 같다. 나와 같은 처지에 있는 사람들에게 도움이 되길 바래 배포했던 과정을 차례대로 정리해보기로 했다. 전체 구조이번에 배포할 때 사용한 구조는 일단 클라우드에서 nginx와 gunicorn, flask를 docker-compose를 이용해 하나로 묶어 주었고 클라이언트와의 통신은 nginx를 통해서만 가능하도록 설계하였다. 전체적인 구조는 아래 그림과 같다.정리를 하자면 클라이언..
