[Algorithm] C++/Python 백준 24505번 : blobhyperthink

이 글에서는 백준 24505번 'blobhyperthink' 문제를 C++ 및 Python을 활용해 효율적으로 푸는 방법을 다룹니다. 최대 10^5 길이의 수열에서 길이가 11인 증가 부분 수열의 개수를 구하기 위해 동적 계획법과 Binary Indexed Tree(Fenwick Tree)를 활용하는 자세한 알고리즘 설계 및 최적화 과정을, 시간 복잡도와 실제 코드 구현과 함께 150자 내외로 명확하게 설명합니다.

[Movie] Hugo (휴고) (2011) - 시계공의 아들이 전하는 영화의 마법과 역사

Martin Scorsese가 선사하는 마법 같은 모험 영화. 1930년대 파리 기차역을 배경으로 고아 소년 Hugo가 영화의 선구자 Georges Méliès를 재발견하며 영화의 마법과 역사를 탐구하는 메타시네마적 작품. 아카데미상 5개 부문 수상의 시각적 아름다움과 영화사적 의미를 담은 가족 모험 드라마.

[Speaker] 윤사운드 Brick 지향성 파워드 스피커 Bluetooth 리뷰

윤사운드 Brick 지향성 파워드 스피커는 100W 고출력, Bluetooth 무선, 초지향 기술, SD카드·외부입력 지원의 국내 제조 프리미엄 오디오 제품이다. 박물관·컨퍼런스·전시장 등에서 음향 집중과 설치 유연성을 제공하며, 본문에서 기술 원리·사양·활용 시나리오·장단점을 정리했다.

[Security] 암호화를 잘못 구현하는 방법 - 보안 실수 사례와 대응

Latacora의 How to Not Do Crypto를 바탕으로, 직접 암호화 구현·잘못된 난수·취약한 패스워드·키 관리 오류 등 보안 실수 사례를 정리하고, 검증된 라이브러리·CSPRNG·Argon2/bcrypt·KMS 등 올바른 접근과 실무 체크리스트를 제시한다. 개발자·DevOps 대상 보안 가이드.

[Tool] Kanata - Rust 기반 크로스플랫폼 키보드 리매퍼 가이드

Kanata는 Rust로 작성된 멀티플랫폼 키보드 리매퍼로, 다중 레이어·tap-hold·복합키·매크로를 지원합니다. Windows·Linux·macOS에서 동일 설정으로 사용 가능하며, 텍스트 설정 파일 기반으로 커스터마이징과 공유가 쉽습니다. 설치 방법·기본 설정·활용 시나리오를 정리했습니다.

[Algorithm] C++/Python 백준 16975번 : 수열과 쿼리 21

백준 16975번 '수열과 쿼리 21' 문제는 구간에 수를 더하고 특정 위치의 값을 빠르게 조회하는 효율적 자료구조 설계가 핵심입니다. 누적합과 차분, Fenwick Tree(BIT) 활용으로 O(log N) 복잡도 내에서 대용량 쿼리를 모두 빠르게 처리하는 방법을 다룹니다.

[Algorithm] C++/Python 백준 16978번 : 수열과 쿼리 22

백준 16978번 문제는 여러 버전의 수열 상태에서 구간 합 쿼리와 값을 갱신하는 쿼리를 빠르게 처리해야 합니다. 이를 위해 영속적 세그먼트 트리(Persistent Segment Tree)를 활용하여, 각 업데이트마다 새로운 버전을 효율적으로 관리하며, 원하는 시점의 구간 합을 O(log N)에 계산할 수 있습니다. 본 글에서는 문제의 요구사항, 제한 사항, 데이터 구조의 원리와 구현 방법을 상세히 설명합니다.

[Algorithm] C++/Python 백준 18251번 내 생각에 A번인 DFS 문제가 E번이 된 사연 (Easy)

[Vocabulary] Conception 뜻과 다양한 의미, 활용

영어 단어 'conception'의 다양한 의미와 활용법을 다룬다. '개념, 이해', '태아의 수정, 임신', '구상, 발상' 등 문맥에 따른 다양한 의미와 예문을 통해 이해를 돕는다. Conception date, Conception rate 등 관련 표현과 Idea, Concept, Notion 등 유의어의 차이점도 함께 설명하여 실용적인 영어 학습 자료로 활용할 수 있다.

[Algorithm] C++/Python 백준 13907번 : 세금

백준 13907번 '세금' 문제는 세금 인상 전후 최소 통행료를 각 경로 길이별로 동적 계획법과 반복적 그래프 완화(Bellman-Ford) 기법을 활용해 계산한다. 본문에서는 효율적인 구현 전략과 알고리즘 최적화 방안, 경로별 누적 세금 처리를 상세히 다룬다.