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2026년의 글
19편의 기록
금리가 오르는데 주가도 오른다
다모다란의 글과 엔비디아 실적을 보고 든 생각.
AI는 커지는데, 투자자도 돈을 벌까
엔비디아의 매출은 고객의 지출. 아마존의 현금흐름으로 AI 투자 경쟁의 비용을 들여다본다.
프랑스 국채, 이자가 높다고 싸진 않다
프랑스의 부채는 늘고, 재정 합의는 어렵다. 높은 국채 금리와 한국의 호황 세수를 다시 생각해 본다.
BFS/DFS와 격자 탐색: 발견과 방문의 순서
큐와 스택으로 상태를 탐색하고, 같은 비용의 이동에서 최단거리를 구합니다.
이분 탐색: 답이 남는 경계 찾기
배열의 첫 경계에서 최소 시간과 최대 거리까지, 답을 남기며 후보를 줄입니다.
좌표 압축: 순서는 남기고 값의 크기는 줄이기
큰 값과 중복을 작은 인덱스로 바꾸고, 순위 차이와 실제 거리의 차이를 확인합니다.
Dijkstra: 거리 갱신과 최단 경로 복원
발견한 거리와 확정된 거리를 구분하고, 오래된 후보를 걸러 최단 경로를 찾습니다.
Fenwick Tree: 바뀌는 배열의 구간 합
누적합을 다시 만들지 않고, 점 갱신과 구간 합을 로그 시간에 처리합니다.
설치 일정과 Beam Search: 남길 후보와 실행할 답
분기 후보와 경로 후보를 따로 줄이고, 탐색 평가값과 실제 점수를 구분합니다.
광고판 배치와 destroy/repair: 지우고 다시 채우기
작은 이동의 한계를 여러 광고의 제거와 재배치로 넘고, 실패한 시도를 정확히 복구합니다.
지역 최적을 벗어나는 탐색: Simulated Annealing
손해를 잠시 허용하는 이유와 온도, 채택 확률, current와 best의 분리를 실제 경로로 배웁니다.
배송 순서 개선: 열린 경로와 2-opt
가까운 점부터 방문하는 초기해를 만들고, 경계 간선만 계산해 배송 경로를 개선합니다.
휴리스틱 검증: 차분 계산과 스트레스 테스트
전체 비용 재계산으로 차분식을 확인하고, 고정 seed와 작은 반례로 오류를 재현합니다.
누적합과 차분 배열: 구간을 한 번에 처리하기
구간 합과 구간 덧셈을 분리하고, 경계 표시를 실제 값으로 복원합니다.
우선순위 큐와 힙: 계속 들어오는 후보 다루기
배열과 트리를 함께 보며 힙을 고치고, 스트림에서 가장 큰 K개를 유지합니다.
Segment Tree: 구간 합과 미룬 갱신
점 대입에서 구간 덧셈까지, 노드의 합과 lazy 값을 함께 추적합니다.
투 포인터와 슬라이딩 윈도우: 창을 움직이는 조건
포인터를 되돌리지 않아도 되는 이유를 살피고, 음수 반례로 적용 범위를 확인합니다.
Union-Find: 연결하고 대표를 찾기
집합을 합치고 경로를 압축하며, 중복 병합과 집합 크기를 다룹니다.
0-1 BFS: 무료 이동과 유료 이동
비용 0과 1인 간선을 deque로 처리하고, 처음 발견한 거리가 바뀌는 과정을 봅니다.
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