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문제 프로그래머스 - 컨트롤 제트 코드 from collections import deque def solution(s): dq = deque() strings = s.split(" ") for string in strings: if string != "Z": dq.append(string) else: dq.pop() return sum(map(int, dq)) 주어진 문자열은 공백으로 구분되기 때문에 공백 기준으로 split Z가 아닐경우 deque에 append Z일 경우 deque의 가장 마지막에 삽입된 요소를 pop() pop() 연산은 성능에 좋지 않기 때문에 이를 성능상 우위를 가져가기 위해 deque() 자료구조를 사용했다.

문제 프로그래머스 - 문자열 나누기 설명 문제에서 주어진 예시로 문제를 설명하면 예를 들어 banana 라는 문자열이 있을 때, 가장 첫번째 문자열. 즉, b를 x로 초기화한다. 이후 반복문을 차례로 돌면서 x와 같은 문자열이라면 x와 같은 문자열을 카운트하는 x_cnt 값을 증가시키고, x와 같은 문자열이 아니라면 이를 카운트하는 not_x_cnt 값을 증가시킨다. x_cnt값과 not_x_cnt값이 같을 경우 주어진 전체 문자열인 banana에서 현재까지의 인덱스로 문자열을 분리한다. 즉, 현재 x=b, x_cnt=1, not_x_cnt=1 이기 때문에 ba 에서 문자열의 분리가 한번 발생한다. 이때 결괏값 result를 증가시킨다. 한번 문자열을 분리했다면 다시 x값을 분리하고 남은 문자열의 첫번째..

Shard 수 선택 Write 요청은 Primary shard로 연결되고 복제된다. 따라서 주어진 시간에 쓰기 요청을 감당할 수 있게 충분한 Primary shard를 보유해야한다. Read 요청은 다시 Indexing하지 않고도 아무데서나 계속 Replica를 만들어 낼 수 있다. 새 Index를 생성할 때 몇 개의 Shard가 필요할지는 무엇으로 결정할까? re-indexing 없이 primary shard를 추가할 수는 없다. 하지만 Index를 복사해서 Primary shard를 추가하고 re-indexing하는 것은 가능하다. Write/Read 트래픽을 위한 현재 요구사항을 생각해보고 단계적으로 확장하는 것이 좋다. Index 추가 확장 전략 새로운 Index에 원하는 Primary와 Repl..

Elasticsearch는 검색 뿐만 아니라 강력한 Aggregation 기능도 지원한다. 예를 들어, 웹 록와 같이 구조화된 데이터를 indexing 할 경우 Elasticsearch와 Elastic Stack을 사용해 해당 데이터를 빠르게 분석하고 시각화할 수 있다. Elasticsearch는 몇 ms만에 대규도 데이터 셋을 Aggregation할 수 있기 때문에 경우에 따라서는 Hadoop, Spark, Flink보다도 좋은 대안이 될 수 있다. 실제로 많은 조직에서 Elasticsearch를 검색보다는 Aggregation 목적으로 많이 사용하기도 한다. Aggregations, Bucket, Matrix Hadoop이나 Spark를 사용하기 전에 수행해야 하는 작업을 Elasticsearch A..