곰돌이연구실

일반적으로 쓰는 정렬 알고리즘도 참 많은게 있다.

그중, 흔히 말하는 시간 복잡도 O(n²) 정렬들은 구현도 간단하여 자주 사용하는 편인데, 정작 각 정렬에 대한 차이를 명확하게 답변하지 못할때가 종종 있어서 복습 겸 정리를 좀 할까 싶다.

1. 해당 문서의 예시 코드는 C/C++ 기반으로 작성되었습니다.

2. 모든 설명은 오름차순을 기준으로 합니다.

삽입 정렬

삽입정렬은 "맨 처음부터 진행하면서 내 위치일 것 같은곳으로 삽입" 하는 정렬이다.

예를들어, [5 3 2 1 4] 의 순서로 자료가 있다고 하면

시작 - [5 3 2 1 4]

1회차 - [5 3 2 1 4] --> [3 5 2 1 4]

2회차 - [3 5 2 1 4] --> [2 3 5 1 4]

3회차 - [2 3 5 1 4] --> [1 2 3 5 4]

4회차 - [1 2 3 5 4] --> [1 2 3 4 5]

종료 - [1 2 3 4 5]

의 방식으로 정렬이 이루어진다.

삽입 정렬의 특징이자 문제점이, "삽입" 방식으로 이루어지다보니 중간에 데이터를 삽입하면 뒤로 밀어버려야 한다는 특징이 있는데..

코드를 보면서 설명하도록 하겠다.

void Insertion_Sort(int *data, int n)	//data = int 동적배열, n = 배열 길이
{
	int i, j;
    int temp;		//임시 기억용 변수
    
    for (i = 1 ; i < n ; i++)  //2번째 원소부터 검사하므로 index가 1부터 시작함.
    {
    	j = i;
    	temp = data[i];
        
        while (--j >= 0 && data[j] > temp)	//검사중인 원소부터
        {					//0번 인덱스 원소까지
        	data[j+1] = data[j];		//한칸씩 뒤로 당김
        }					//* while문 최초 실행때 [j+1] 원소는 temp에 들어간 원소와 같다.
        data[j+1] = temp;			// j = i = 1일때, j + 1은 0이 될 수 있다.
    }
}

흐름은 다음과 같다.

시작을 i 번 원소부터 했을때 

1. [i - 1] 원소가 [i] 보다 클때 = i 원소의 값을 [i - 1]로 바꾼다. 

2. [i - 1] 원소가 [i] 보다 작을때 = 값을 바꾸지 않고 종료한다.

3. while 루프 종료시 = 최종 위치에 임시값을 삽입한다. (1, 2번을 수행하면서 생긴 "중복 값" (=빈 자리) 에 삽입)

여기 나오는 모든 정렬들이 그렇겠지만, 삽입정렬도 N번째 값 정렬 시 N-1만큼의 순회를 돌아야 하므로,
시간 복잡도는 O (N(N-1)) = O(n² - n) = O(n²) 로 수렴한다.

구현이 간단하고, 나름 빠른 편 (선택 정렬과 버블정렬은 순수하게 O(n²) 의 시간 복잡도를 가진다) 이나, 배열이 길어질수록 효율이 떨어진다는 단점이 존재한다.

이미 정렬이 되어있는 경우에는 비교를 제외한 추가적인 연산이 필요 없으므로 최선의 케이스가 나오며, 이때 시간 복잡도는 O(n) 이 나온다.

선택 정렬

선택 정렬은 "리스트의 최소값부터 정렬하는" 알고리즘이다.

삽입정렬과 헷깔릴 수 있는데, 선택정렬은 N번째 자료를 정렬시에 N-1번까지는 이미 정렬이 완전히 끝난 상태라는것이 가장 큰 차이. (위에도 언급했지만 삽입정렬은 N번째 자료 정렬시 정렬이 끝난다는 보장을 할 수 없다.)

선택 정렬은 다음과 같이 작동한다.

시작 - [5 3 2 1 4]

1회차 - [5 3 2 1 4] --> [1 3 2 5 4]

2회차 - [1 3 2 5 4] --> [1 2 3 5 4]

3회차 - [1 2 3 5 4] --> [1 2 3 5 4]  // 이미 순서가 맞으므로 추가 정렬 X

4회차 - [1 2 3 5 4] --> [1 2 3 4 5]

종료 - [1 2 3 4 5]

선택 정렬은 N번째 자료 정렬시 그 앞까지 (N-1까지)는 정렬이 완료되었다는 보장을 할 수 있는데, 현재 값이 "어느 위치인지" 알기 위해서 결국 모든 자료를 검사해야한다는 불상사가 발생한다.

이게 무슨소리냐면... 시간 복잡도가 어떤 상황에서든 O(n²) 라는 것이다.

삽입 정렬이나 버블정렬의 경우에는, 비교하는 대상과 본인이 정렬이 되어있다면 추가적인 연산을 하지 않는데 선택정렬은 그런거 모르겠고 이미 끝난 정렬도 함수 안에서 정렬을 수행한다는 뜻이다.

선택정렬은 "다음 최소값"이 어떤 값인지 알아야 하는 문제가 있어, 삽입정렬이나 버블정렬보다는 로직이 조금 복잡한 편이다.

void SelectionSort(int *data, int n)
{
	int i, j, indexMin, temp;		//최소값 인덱스와 임시값 변수 2종이 추가로 필요함.
    
    for (i = 0 ; i < n-1 ; i++)
    {
    	indexMin = i;
        
        for (j = i+1 ; j < n ; j++)
        {
        	//해당 for문은 정렬되지 않은 구역에서 "최소값"을 찾는 로직이다.
            
        	if (data[j] < data[indexMin])
            {
            	indexMin = j;				
            }
        }
        temp = data[indexMin];	//찾아낸 최소값을 temp에 저장.
        data [indexMin] = data[i];	//위치 교환
        data[i] = temp;	//temp값을 위치에 저장
    }    
}

흐름은 다음과 같다.

시작을 i 번 원소부터 했을때 

1. i번 부터 N번까지 데이터 중 최소값을 찾는다.

2. 최소값이 발견되면 해당 값의 인덱스를 기록한다.

3. 최소값을 임시 변수에 저장한다.

4. i번 값과 최소값이 위치한 인덱스의 값을 교체한다.

5. i번 값에 임시 변수에 저장된 값을 집어넣는다.

해당 과정은 값이 이미 정렬이 되어있던, 아니던 상관없이 작동한다. 그러니까 시간 복잡도가 그모양이지

버블 정렬

참 자주 얘기하게 되는 정렬 중 하나인 버블 정렬이다.

버블 정렬도 길게 설명하면 어지러운 얘기가 많지만, 요약하면 단 한가지로 요약 가능하다.

N번째와 N+1번째가 정렬되어 있지 않으면 교체, 정렬 되어있으면 넘어간다.

이 문장이 바로 버블 정렬의 본질이라고도 볼 수 있겠다..

버블 정렬은 다음과 같이 작동한다.

시작 - [5 3 2 1 4]

1회차 - [5 3 2 1 4] -> [3 5 2 1 4] -> [3 2 5 1 4] -> [3 2 1 5 4] -> [3 2 1 4 5]

2회차 - [3 2 1 4 5] -> [2 3 1 4 5] -> [2 1 3 4 5] -> [2 1 3 4 5] // 3이 4보다 작으므로 종료

3회차 - [2 1 3 4 5] -> [1 2 3 4 5] -> [1 2 3 4 5] // 2가 3보다 작으므로 종료

종료 - [1 2 3 4 5]

void BubbleSort (int *data, int n)
{
	int i, j, temp;
    for (i = 0 ; i < n-1 ; i++)
    {
    	for (j = 0 ; j < n-1-i ; j++)		//이미 정렬된 후위 i번은 확인 할 필요 없음.
        {
        	if (data[j+1] < data[j])
            {
            	temp = data[j+1];
                data[j+1] = data[j];
                data[j] = temp;
            }        
        }    
    }
}

흐름은 다음과 같다.

시작을 i 번 원소부터 했을때 

1. i번 원소와 i+1원소를 비교한다.

2. i번 원소가 i+1 보다 크면 둘을 교환한다.

3. i번 윈소가 i+1 보다 작거나 같으면 교환하지 않는다.

4. 1~3을 n번 반복한다.

요약

자주 쓰이지만, 그렇다고 설명하려고 하면 종종 헷깔리는 O(n²) 3종류에 대해 간단히 비교해보았다.

해당 문서는 다음 자료들을 참고하였습니다.

https://modoocode.com/229

https://modoocode.com/252

C++에 들어오면서, "기존의 로우 포인터(=Raw Pointer) 에서 발생할 수 있는 문제들을 해결하기 위한 포인터"를 만들겠다는 명목하에 스마트 포인터라는 포인터가 추가되었다.

Raw Pointer 를 쓰면 생기는 문제점은 크게

1. 메모리를 사용했는데 해제 안한 경우
= 메모리가 낭비되는 현상 (=메모리 누수 / Memory Leak) 가 발생

2. 메모리를 사용하던 중에 해제한 경우, 해제한 메모리를 접근하는 경우

= 잘못된 참조  (Dangling Pointer) 발생으로 크래시 위험

둘다 문제가 많은 상황인데,

해제를 안한 경우가 "언제 터질지 모르는 시한폭탄" 이라면, 해제된 메모리 접근은 "지뢰" 라고 볼 수 있다.

둘다 터지면 머리아픈건 매한가지지만

주요 이론은, "객체는 (특별한 문제가 없는 한) 사라질때 소멸자가 반드시 호출되며, 이때 자원 해제를 하게 되면 자원 해제와 관련된 문제가 해결되지 않을까?" 라는 마인드에 입각하여(*1) 
포인터를 포인터 객체로 만들어서, 해당 객체가 소멸시 데이터까지 같이 delete 하도록 하여 각종 포인터 예외를 대응하고자 한것이다. 

다양한 스마트 포인터가 있고, 각자 다양한 목적을 위해 사용하는데 각각에 대한 정보를 정리를 한번 해야할것 같아 스스로 이해한 부분에 대해 정리를 해보고자 한다.

물론, 이미 Duplicated 된 Auto_Ptr은 생략한다...

해당 문서에는 각 스마트포인터의 사용법보단, 구조 및 원리에 대해 주로 설명합니다.

사용법이 필요하다면 적당히 찾아보시거나 직접 연구해보시는것을 추천합니다.

1) 해당 내용과 관련된 디자인 패턴이 RAII 라고 불리는 객체를 통한 자원 획득 디자인 패턴임.
RAII : Resource Acquisition Is Initialization

Unique_Ptr

unique_ptr은 특정 객체에 대한 유일한 소유권을 가지는 스마트 포인터이다.

대체로, 유일한 소유권을 가지는 경우에 대해 "이걸 왜 쓰냐" 라는 의문을 가질때가 종종 있는데

다음과 같은 경우에 주로 문제가 발생한다.

Data* data1 = new Data();
Data* data2 = data1;

delete data1;// = data1 에 연결된 객체 소멸 (=new data() 로 선언한 객체)
delete data2;// = data2 에 연결된 객체 소멸 (=data1 (= new data()로 선언한 객체)

간단히 설명하면, data1 포인터에 새로운 data 객체를 만들어줬고, 이를 data2에서도 참조할 수 있도록 해놨는데,

수행 이후 data1 포인터를 통해 객체를 소멸시켰으나, data2에서도 연결된 객체를 소멸시키려고 하는 상황이다.

이때, 이미 삭제된 객체를 삭제하려고 시도해서 메모리 오류가 발생하며 Crash가 발생하게 된다.

"그럼 객체 소멸을 한가지 포인터만 하게 하면 되지 않나요?" 란 의문에서 나온것이 바로 unique_ptr 되시겠다.

특정 객체의 소유권을 지정하여 해당 포인터에서만 객체 접근 및 소멸을 담당하게 하면, 다른 포인터가 임의로 객체를 파괴시키는 현상은 일어나지 않게 될것이다. 또한, 위에서 설명한 문제중 "포인터를 쓰고 해제 하지 않는 문제"를 RAII 패턴에 입각하여 대응을 한것이 unique_ptr이고, 이는 일반적인 포인터처럼 사용할 수 있으나 다음과 같은 특징을 가지고 있다.

1. 특정 객체 (= 특정 클래스로 이루어진 메모리 영역) 에 대해 유일한 소유권을 가진다.

2. 함수 스택에 포함된 객체로, 함수가 끝나면 소멸자가 호출되며 메모리를 자동으로 해제한다.

사실, 2번에 대해서는 이해하기가 쉬운데, 1번은 "그걸 어떻게 알 수 있는데?" 라는 의문이 생길 수 있다.

안그래도 궁금해서 좀 찾아보았는데, unique_ptr 구현부에 다음과 같은 항목이 있었다.

      /** Takes ownership of a pointer.
       *
       * @param __p  A pointer to an object of @c element_type
       * @param __d  A reference to a deleter.
       *
       * The deleter will be initialized with @p __d
       */
      template<typename _Del = deleter_type,
               typename = _Require<is_copy_constructible<_Del>>>
        unique_ptr(pointer __p, const deleter_type& __d) noexcept
        : _M_t(__p, __d) { }
      /** Takes ownership of a pointer.
       *
       * @param __p  A pointer to an object of @c element_type
       * @param __d  An rvalue reference to a (non-reference) deleter.
       *
       * The deleter will be initialized with @p std::move(__d)
       */
      template<typename _Del = deleter_type,
               typename = _Require<is_move_constructible<_Del>>>
        unique_ptr(pointer __p,
                   __enable_if_t<!is_lvalue_reference<_Del>::value,
                                 _Del&&> __d) noexcept
        : _M_t(__p, std::move(__d))
        { }

위는 할당, 아래는 "이동" 연산

여기서 보면 _M_t_ 라는 변수가 보이는데, 이는 __uniq_ptr_data 라는 구조체 변수이고, 해당 변수는 내부에 "__unique_ptr_impl" 라는 변수를 가지고 있다.

//__uniq_ptr_data 구현부
template <typename _Tp, typename _Dp,
            bool = is_move_constructible<_Dp>::value,
            bool = is_move_assignable<_Dp>::value>
    struct __uniq_ptr_data : __uniq_ptr_impl<_Tp, _Dp>
    {
      using __uniq_ptr_impl<_Tp, _Dp>::__uniq_ptr_impl;
      __uniq_ptr_data(__uniq_ptr_data&&) = default;
      __uniq_ptr_data& operator=(__uniq_ptr_data&&) = default;
    };
    
    
    
    
 // Manages the pointer and deleter of a unique_ptr
  template <typename _Tp, typename _Dp>
    class __uniq_ptr_impl
    {
      template <typename _Up, typename _Ep, typename = void>
        struct _Ptr
        {
          using type = _Up*;
        };
      template <typename _Up, typename _Ep>
        struct
        _Ptr<_Up, _Ep, __void_t<typename remove_reference<_Ep>::type::pointer>>
        {
          using type = typename remove_reference<_Ep>::type::pointer;
        };
    public:
      using _DeleterConstraint = enable_if<
        __and_<__not_<is_pointer<_Dp>>,
               is_default_constructible<_Dp>>::value>;
      using pointer = typename _Ptr<_Tp, _Dp>::type;
      static_assert( !is_rvalue_reference<_Dp>::value,
                     "unique_ptr's deleter type must be a function object type"
                     " or an lvalue reference type" );
      __uniq_ptr_impl() = default;
      __uniq_ptr_impl(pointer __p) : _M_t() { _M_ptr() = __p; }
      template<typename _Del>
      __uniq_ptr_impl(pointer __p, _Del&& __d)
        : _M_t(__p, std::forward<_Del>(__d)) { }
      __uniq_ptr_impl(__uniq_ptr_impl&& __u) noexcept
      : _M_t(std::move(__u._M_t))
      { __u._M_ptr() = nullptr; }
      __uniq_ptr_impl& operator=(__uniq_ptr_impl&& __u) noexcept
      {
        reset(__u.release());
        _M_deleter() = std::forward<_Dp>(__u._M_deleter());
        return *this;
      }
      pointer&   _M_ptr() { return std::get<0>(_M_t); }
      pointer    _M_ptr() const { return std::get<0>(_M_t); }
      _Dp&       _M_deleter() { return std::get<1>(_M_t); }
      const _Dp& _M_deleter() const { return std::get<1>(_M_t); }
      void reset(pointer __p) noexcept
      {
        const pointer __old_p = _M_ptr();
        _M_ptr() = __p;
        if (__old_p)
          _M_deleter()(__old_p);
      }
      pointer release() noexcept
      {
        pointer __p = _M_ptr();
        _M_ptr() = nullptr;
        return __p;
      }
    private:
      tuple<pointer, _Dp> _M_t;				//<<<---포인터 소유권을 관리하는 tuple
    };

해당 로직에서, _M_t 변수가 unique_ptr 내부의 포인터 변수임을 알 수 있었다.

그리고, unique_ptr이 특정 객체를 유일하게 소유하게 하는 방법은 다름이 아닌 "일부 생성자 함수를 삭제" 하는 방식이었는데, unique_ptr 구현부를 일부 뒤적대다보면 다음과 같이 기록되어 있다.

      // Disable copy from lvalue.
      unique_ptr(const unique_ptr&) = delete;
      unique_ptr& operator=(const unique_ptr&) = delete;

즉, 일반적인 복사 생성자나 대입 연산자는 삭제되어있으니, 당연히 접근하면 오류가 발생하는것이다.

'std::unique_ptr<A,std::default_delete<_Ty>>::unique_ptr(const std::unique_ptr<_Ty,std::default_delete<_Ty>> &)': attempting to reference a deleted function

오류 메시지는 다음과 같이 나온다. 삭제된 함수 (= 여기서는 복사, 대입 연산자)에 접근하려고 했다는 뜻.

이와 같은 방법으로 unique_ptr 간의 소유권을 지정할 수 있게 되었으며 (정확히는 조금.... 눈가리고 아웅 같긴 하지만) RAII 패턴에 힘입어 안전한 해제까지 보장되게 된 것이다.

p.s -

주의사항 : 물론, 설명에 없는것에서 눈치챘을수도 있지만 소유권이 이전된 빈 포인터가 된 unique_ptr에 포인터 연산을 시도 시 댕글링 포인터 문제로 인해 런타임 오류가 발생한다.

Shared_Ptr

근데 내가 특정 객체를 여러번 써야하는 경우가 있다면?

사실 이런 경우가 굉장히 흔하다. (오히려 unique_ptr을 쓰는 경우는 되게 드물었던것으로 기억한다.)

그렇다면 요구사항은 다음과 같이 정리된다.

1. 나는 한개의 객체를 여러개의 포인터로 접근하고 싶다.
2. 하지만, 그러면서 스마트 포인터의 특징 (= 안전한 해제)를 보장받고 싶다.

이를 위해 만들어진것이 바로 shared_ptr 되시겠다.

shared_ptr은 같은 객체를 다수의 스마트 포인터가 가리킬 수 있고, 내부적으로 레퍼런스 카운팅을 통해 몇번 참조중인지를 알 수 있는 스마트 포인터다.

레퍼런스 카운터가 0이 되면, 자동으로 해제되는 형태의 스마트 포인터로 알려져있는데.....

그럼 그 레퍼런스 카운터는 어떻게 되는가... 하면

__shared_count라는 서브 클래스가 따로 있고, (해당 클래스 내부에는 "_Sp_counted_base" 라는 클래스가 있다) 해당 클래스에서 카운트를 실시하는 스타일이다.

  template<>
    inline void
    _Sp_counted_base<_S_single>::_M_add_ref_copy()
    { ++_M_use_count; }
  template<>
    inline void
    _Sp_counted_base<_S_single>::_M_release() noexcept
    {
      if (--_M_use_count == 0)
        {
          _M_dispose();
          if (--_M_weak_count == 0)
            _M_destroy();
        }
    }

해당 정보는 같은 포인터를 가리키는 shared_ptr 끼리 공유하며 해당 공유 정보를 Control Block이라고 부른다.

즉, 레퍼런스 카운트 정보를 동일한 Control Block이 소유하고, 이를 각각의 shared_ptr이 공유하면서 사용하면 굳이 각 포인터에서 각자 카운터를 조작할 필요가 없게 되는것...

물론, 이를 위해서는 최초의 shared_ptr에서 접근을 늘려가야 하며 (즉, 최초의 shared_ptr을 제외한 N번째 shared_ptr은 최초의 shared_ptr을 가리켜야 한다), 1개의 raw pointer에서 다수의 shared_ptr을 새로 선언하면 shared_ptr이 자랑하는 레퍼런스 카운트 기능이 딱히 의미가 없어진다.

즉, shared_ptr에 raw pointer (=주소값)이 전달되면, 해당 shared_ptr은 본인이 해당 주소값을 최초로 소유한것으로 인지하게 된다는 것이다.

예시를 들자면, 다음과 같은 상황이다.

Data* data = new Data();	
    
std::shared_ptr<Data> p1(data);
std::shared_ptr<Data> p2(p1);
std::shared_ptr<Data> p3(data);


std::cout << p1.use_count() << std::endl;
std::cout << p2.use_count() << std::endl;
std::cout << p3.use_count() << std::endl;

이때의 결과값은

p1 = 2

p2 = 2

p3 = 1

이라는 결과가 나온다.

이 경우가 shared_ptr을 쓸때 가장 주의해야 하는 상황인데, 총 참조 회수는 3회임에도 불구하고,
시스템 상에서는 [p1,p2], [p3] 으로 2개의 제어 블록이 붙은 상황이라 카운팅이 다르게 발생한다.

이 경우, p3가 만일 사라진다면 p3에 연결된 원본 데이터도 같이 소멸하면서 p1, p2 포인터에서 오류가 발생한다.

해당 상황을 의도적으로 만들어야하는 경우가 아니라면, 동일한 raw pointer로 여러개의 shared_ptr을 만드는것은 지양해야 할것이다...

한가지 더. shared_ptr을 찾아보면 항상 나오는 얘기가 바로 순환참조이다.

순환참조를 아주 간단히 설명하면,
"A가 지워지려면 B에 있는 참조가 지워져야 하는데 B가 지워지려면 A에 있는 참조가 지워져야 됨"

즉, 각각의 객체에 다른 객체를 가리키는 shared_ptr이 존재하며 서로 레퍼런스 카운트를 차지하므로써 소멸이 이루어지지 않는 현상을 의미한다.

이 경우에는 시스템이 종료되기 전까지는 무슨짓을 해도 안 날아가기때문에, 메모리를 영원히 차지하는 문제가 생긴다.

주의사항 요약 : 

1. 동일 raw pointer로 다수의 shared_ptr 만들기 금지

2. shared_ptr을 서로 참조하는 순한참조 만들기 금지

Weak_ptr

이쯤되면, 이런 고민도 들 것이다.

"나는 그냥 포인터 값만 확인하고 싶고 레퍼런스 카운터에는 영향을 주고싶지 않아요"

"나는 순환 참조 문제를 피하면서 스마트 포인터를 쓰고 싶어요"

이럴때를 위한 스마트 포인터가 바로 weak_ptr 되시겠다.

weak_ptr은 shared_ptr과 유사하게 작동하나, 레퍼런스 카운터에는 영향을 미치지 않는다는 특징이 있다.

물론 weak_ptr에도 내부적으로 몇개의 weak_ptr이 사용중인가를 카운트하는 무언가가 있긴 하지만, shread_ptr의 레퍼런스카운트 보다는 크게 중요하지는 않아 보인다.

Data* data = new Data();	
    
std::shared_ptr<Data> p1(data);
std::shared_ptr<Data> p2(p1);
std::weak_ptr<Data> p3(p1);


std::cout << p1.use_count() << std::endl;
std::cout << p2.use_count() << std::endl;
std::cout << p3.use_count() << std::endl;

사용은 다음과 같이 할 수 있고, 카운트는 각각 2,2,2 로 동일한 숫자가 나오게 된다.

weak_ptr의 특이사항으로, weak_ptr로 객체를 할당받았음에도 불구하고 weak_ptr에서 임의로 객체에 접근할 수 는 없다.

이유는 어찌보면 당연한데, weak_ptr을 이용해서 직접 데이터를 접근하는 도중 원본 shared_ptr의 레퍼런스 카운트가 0이 된다면? 이라는 질문에 대한 답을 찾아보면 쉽게 이해할 수 있을것이다.

답은 뻔할것이다. 메모리 오류가 터지면서 Crash가 발생하게 될것이다.

이를 막기 위해, weak_ptr 에서 데이터에 접근하고 싶으면, weak_ptr에 포함된 Lock() 이란 함수를 이용해주면 된다.

해당 함수는 weak_ptr에서 값에 접근을 시도하겠다고 알리면서, shared_ptr을 하나 추가로 생성하는 (= 레퍼런스 카운트를 1 올리는) 연산을 수행한다.

__shared_ptr<_Tp, _Lp>
lock() const noexcept
{ return __shared_ptr<element_type, _Lp>(*this, std::nothrow); }

이렇게 되면, weak_ptr에 연결된 객체에 접근 가능한 임시 shared_ptr이 생성되며, 해당 shared_ptr을 통해 데이터를 사용할 수 있게 된다.

std::shared_ptr<Data> p2 = new Data();
std::weak_ptr<Data> p2 (p1)
    
p2.lock()->GetData();	//이렇게도 되고
std::shared_ptr<List> p3 = p2.lock();
p3->GetData();		//이렇게도 된다.

뭔가 사용법에 대한 설명은 쏙 빼놓고 설명하니까 반절정도 밖에 이해를 못한거 같은데,

사용법은... 사실 실제로 써보는게 더 빠르니까 그 방법을 택하는걸 추천 한다.

오늘 면접 진행하면서 C++ 및 컴퓨터 이론 기초에서 터지는 사고가 좀 발생했는데(...)

그중에 정렬문제가 있었다.

문제 자체는 퀵소트 관련 질문이었는데, 문득 "언리얼에서는 기본 정렬로직을 뭘 쓰더라?" 하고 찾아보니, C++ standard에 포함된 std::sort()를 사용한다고 되어있었다.

거기는 또 뭘 쓰냐 봤더니... 퀵 정렬이 아닌 "Intro Sort" 라는 개선형 퀵 정렬을 사용하고 있었다.

해당 자료는 온라인 코드 브라우저의 gcc 컴파일러 기준 C++ 11 로직을 참고하였습니다. : https://codebrowser.dev/gcc/include/c++/11/bits/stl_algo.h.htm

우선, std::sort를 검색하면 std::__sort 라는 inner func가 나온다.

  /**
   *  @brief Sort the elements of a sequence using a predicate for comparison.
   *  @ingroup sorting_algorithms
   *  @param  __first   An iterator.
   *  @param  __last    Another iterator.
   *  @param  __comp    A comparison functor.
   *  @return  Nothing.
   *
   *  Sorts the elements in the range @p [__first,__last) in ascending order,
   *  such that @p __comp(*(i+1),*i) is false for every iterator @e i in the
   *  range @p [__first,__last-1).
   *
   *  The relative ordering of equivalent elements is not preserved, use
   *  @p stable_sort() if this is needed.
  */
  template<typename _RandomAccessIterator, typename _Compare>
    _GLIBCXX20_CONSTEXPR
    inline void
    sort(_RandomAccessIterator __first, _RandomAccessIterator __last,
         _Compare __comp)
    {
      // concept requirements
      __glibcxx_function_requires(_Mutable_RandomAccessIteratorConcept<
            _RandomAccessIterator>)
      __glibcxx_function_requires(_BinaryPredicateConcept<_Compare,
            typename iterator_traits<_RandomAccessIterator>::value_type,
            typename iterator_traits<_RandomAccessIterator>::value_type>)
      __glibcxx_requires_valid_range(__first, __last);
      __glibcxx_requires_irreflexive_pred(__first, __last, __comp);
      std::__sort(__first, __last, __gnu_cxx::__ops::__iter_comp_iter(__comp));
    }


  // sort
  template<typename _RandomAccessIterator, typename _Compare>
    _GLIBCXX20_CONSTEXPR
    inline void
    __sort(_RandomAccessIterator __first, _RandomAccessIterator __last,
           _Compare __comp)
    {
      if (__first != __last)
        {
          std::__introsort_loop(__first, __last,
                                std::__lg(__last - __first) * 2,
                                __comp);
          std::__final_insertion_sort(__first, __last, __comp);
        }
    }

해당 함수에서는, 시작과 끝이 일치하지 않을때 introSort 재귀함수를 진행하고, 종료 시점에 삽입 정렬을 수행한다.

introsort_loop (Instro sort 재귀함수) 에서는, 미리 정해진 threadhold 상수값을 기준으로 정렬을 선택해서 사용한다.

  /// This is a helper function for the sort routine.
  template<typename _RandomAccessIterator, typename _Size, typename _Compare>
    _GLIBCXX20_CONSTEXPR
    void
    __introsort_loop(_RandomAccessIterator __first,
                     _RandomAccessIterator __last,
                     _Size __depth_limit, _Compare __comp)
    {
      while (__last - __first > int(_S_threshold))
        {
          if (__depth_limit == 0)
            {
              std::__partial_sort(__first, __last, __last, __comp);
              return;
            }
          --__depth_limit;
          _RandomAccessIterator __cut =
            std::__unguarded_partition_pivot(__first, __last, __comp);
          std::__introsort_loop(__cut, __last, __depth_limit, __comp);
          __last = __cut;
        }
    }

_S_threadhold 라는 상수가 문제의 상수인데, 파일을 조금 뒤져보니 "16" 이란 값으로 임의로 박혀있었다.

왜 하필 16인지에 대해서는.... 더 찾아봐야할거같긴 한데 일단은 16이라니까 16이라고 보자.

Introsort_loop 의 로직은,

1. 리스트의 길이가 16 초과 일때 로직을 수행하고

2. depth limit가 0이 아니라면 -> depth limit를 1 줄이고, 임의 pivot을 선택한 후 instroSort를 반복해서 선택한다.

3. 여기서, depth limit는 함수 시작 시 2⌈ log₂(length) ⌉ (log 연산값의 정수 올림) 의 값을 가지고 시작한다.(해당 연산을 N번 반복하므로 정렬의 평균 속도가 O(n log₂n) 이 나오는것..)

4. 연산을 반복하다, depth limit가 0이 되었고 (= 연산의 깊이가 2⌈ log₂(length) ⌉  돌파시), 길이가 16이상일 시 힙 정렬을 수행한다.

  //introsort 내부의 힙 정렬
  template<typename _RandomAccessIterator, typename _Compare>
    _GLIBCXX20_CONSTEXPR
    inline void
    __partial_sort(_RandomAccessIterator __first,
                   _RandomAccessIterator __middle,
                   _RandomAccessIterator __last,
                   _Compare __comp)
    {
      std::__heap_select(__first, __middle, __last, __comp);
      std::__sort_heap(__first, __middle, __comp);
    }

5. 최종적으로 모든 introsort 재귀함수가 끝나면, 남은 값에 대해 삽입 정렬을 수행한다.

단순히 std::sort 가 퀵 정렬인줄 알고 찾아봤는데, 알고보니 퀵 정렬을 개선한 무언가였다는거는 조금 의외였다...

참고로, 해당 정렬의 속도는 대체로   O(n log⁡ n) 가 나온다고 알려져 있다.

하긴 퀵보단 좋아야지

최근에 다들 이름만 들어도 알 회사에 면접을 볼 일이 있었다.

그 전, 입사 테스트로 단방향 링크드 리스트 뒤집기라는 과제를 받았었는데, 손으로 짜려다가 머리가 고장나버리는 바람에 제대로 완성을 못하고, 머릿속으로만 복기를 했었다가 면접때 해당 문제 다시풀기 라는 초유의 사태를 만나 그대로 면접에서 대형 사고를 치고 말았다..

물론 떨어졌고.

너무 아쉽긴 하지만 실수해서 망한건 이미 망한거고...

이왕 이렇게 된거, 복기도 좀 하고 다시는 같은 실수를 안하도록 코드 정리를 해서 올려보고자 한다.

우선, 단방향 리스트는 대충 다음과 같은 느낌으로 구현된다.

struct List
{
	List* next;
	int data;

	List(int newData)
	{
		data = newData;
		next = nullptr;
	}
};

그리고 이걸 뒤집으려면, 단순히 생각하면 전체를 순회하면서 한바퀴 돌면 그만.

그래서 처음 생각했던 (그리고 면접때까지 결국 제대로 못 구현했던) 방식은 다음과 같다.

우선, 링크드리스트가 "1,2,3,4,5"가 순서대로 있다는 가정하에 설명을 이어가도록 하겠다.

List* ReverseList(List* list)
{
	List* Result;
	List* InputList = list;

	//끝부분 인식
	while (true)
	{
		if (InputList->next->next == nullptr)
		{
			Result = InputList->next;
			InputList->next = nullptr;
			Result->next = InputList;

			break;
		}
		InputList = InputList->next;
	}

	//순서 뒤집기
	List* ResultNow = Result->next;
	InputList = list;
	while (InputList->next != nullptr)
	{
		
		while (true)
		{		
			std::cout << InputList->data << std::endl;
			if (InputList->next->next == nullptr)
			{
				ResultNow->next = InputList;
				InputList->next = nullptr;
				ResultNow = ResultNow->next;

				InputList = list;
				break;
			}
			InputList = InputList->next;
		}
	}
	return Result;
}

굉장히... 길다.

로직을 간단히 설명하면, 먼저 링크드 리스트의 맨 마지막인 5를 찾고,

그 다음부터는 "뒤가 존재하지 않는 노드" 를 뒤집을 리스트의 끝에 집어 넣는 방식이다.

즉,

처음 While문 종료시

원본 리스트 :  1->2->3->4->5

뒤집은 리스트 : 5->4

뒤집힐 리스트 : 1->2->3->4

해당 상태가 되는데,

두번째 While문에서부터는 본인 노드의 다음 다음 노드가 비어있을때 본인을 집어넣는 방식으로 이루어진다.

그래서, 위와같이 4가 마지막인것이 2개가 존재하는것이 의도적인 작업인데, 이를 면접때 제대로 대답을 하지 못한게 좀 치명적인 실수였다고 생각이 든다...

여튼, 두번째 While문에서는 My->Next->Next == nullptr 일때, My를 집어넣는식으로 이루어진다.

물론, 당연히 결과는 잘 나온다.

하지만, 시간 복잡도 상으로는 O(n+n²) 라는... 좀 느린 수준의 코드고, 좀 어거지로 짠 느낌이 없잖아 있다.

우선, while 순회를 1개 블럭으로 줄여보자.

별 거 없다, 두개 합치면 그만이다.

List* ReverseList(List* list)
{
	List* Result = nullptr;
	List* ResultNow = nullptr;
	List* InputList = list;


	//순서 뒤집기
	InputList = list;
	while (InputList->next != nullptr)
	{		
		while (true)
		{		
			//std::cout << InputList->data << std::endl;
			if (InputList->next->next == nullptr)
			{
				if (Result == nullptr)
				{
					Result = InputList->next;
					InputList->next = nullptr;
					Result->next = InputList;
					ResultNow = Result->next;
				}
				else
				{
					ResultNow->next = InputList;
					InputList->next = nullptr;
					ResultNow = ResultNow->next;

				}
				InputList = list;
				break;
			}
			InputList = InputList->next;
		}
	}
	return Result;
}

어차피 if의 조건은 List->next->next == nullptr 로 동일하기 때문에 두개의 While을 하나로 합칠 수 있다.

하지만 이래도 O(n²) 의 시간복잡도가 나온다.

더 줄여보자.

: 해당 로직은 다음 블로그를 참고하였습니다 : 

https://seongonion.tistory.com/78

해당 블로그의 내용을 요약하면...

이전 위치, 현재 위치, 다음 위치를 기억하고 뒤집어가면서 진행하기 정도로 요약가능하다.

다음 위치를 진행 시키면서, 현재 위치의 다음 방향을 이전 위치로 기록하면서 진행하면 OK.

List* ReverseList(List* list)
{
	List* Result = nullptr;
	//순서 뒤집기
	List* prev = nullptr;
	List* temp = list->next;
	List* now = list;

	while (now != nullptr)
	{
		now->next = prev;
		if (temp == nullptr)
		{
			Result = now;
			break;
		}
		prev = now;
		now = temp;
		temp = temp->next;		
	}
	return Result;
}

이번에도 잘 나온다.

코드도 훨씬 깔끔하고 간결해져서, 가독성 측면에선 이쪽이 훨씬 나아보임.

..이라는 복기를 좀만 일찍했으면 좋았을걸~ 싶은 생각이 든다.

https://github.com/ErikEJ/EFCorePowerTools

EFCore라고... C# 관련 비주얼스튜디오 확장인데 (사실 닷넷 개발 안해서 잘 모름)

한국어 번역 관련 이슈있대서 번역 지원하고 왔어요

그냥 숟가락만 얹긴했지만 그래도 이름 한줄 얹었네요

좀 옛날에 작성한거라 정리가 덜 되어있습니다.. 시간날때마다 다듬을게요

1. 포인터 & 레퍼런스 

1) 포인터 : 특정 객체 / 변수 / 함수의 메모리 상 주소.

데이터를 복사하지 않고 메모리에 직접 접근하여 사용하기 위함.

2) 레퍼런스 : 특정 객체 / 변수 / 함수의 ‘별명’

특정 데이터의 원본이 필요할 때 사용.

3) 레퍼런스 접근 (&a)와 포인터 접근 (*a)를 쓰는 이유
(ex - void foo(* data) )

* 레퍼런스 : NULL 비허용, 대상 직접 할당, 참조 대상 변경 불가 (레퍼런스 변수가 참조중인 대상 변경불가)

* 포인터 접근 : nullptr 가능, 대상 주소 값 할당, 참조 대상 변경 가능 (포인터가 참조중인 대상 변경가능)

2. C++언어에서 추상 클래스와 인터페이스의 차이는?

: 추상 클래스란 하나 이상의 순수 가상 함수를 가지는 클래스.

순수 가상 함수란 반드시 구체적인 동작이 정의되어야 하는 함수로 "=0" 혹은 "PURE“ 을 선언과 함께 표기.

순수 가상 함수만으로 클래스가 이루어질 때, 이를 의미적으로는 인터페이스라고 함.

기본 C++에서는 "Interface"라는 명칭을 쓰지 않음. (언리얼 C++ 등 타 환경에서는 쓰는 경우가 있음)

3. 상속 관계 관련 1

1) 일반 상속으로는 기존 클래스의 필드와 함수를 재사용 할 수 있음.

2) Virtual 키워드가 붙은 케이스의 경우 함수를 재정의 가능. 이 경우 함수 호출 시 가상함수 테이블을 통해 호출된 함수가 부모의 것인지 자식의 것인지를 탐색하게 됨.

3) 상속은 A is a B 관계 (A는 B의 일종이다.)

4) 생성시 : 부모 클래스 생성자 -> 자식 클래스 생성자

5) 소멸시 : 자식 클래스 소멸자 -> 부모 클래스 소멸자.

* 이 때문에 소멸자에 virtual 키워드 빼먹으면 자식 클래스 소멸자만 호출하고 끝나서 메모리 누수 발생.

class AAAA
{
public :
AAAA() { cout << “+A” << endl;}
virtual ~AAAA() {cout << “-A” << endl;}
}

class BBBB : public AAAA
{
public :
BBBB() { cout << “+B” << endl;}
virtual ~BBBB() {cout << “-B” << endl;}
}

int main()
{
AAAA a = new A;
BBBB b = new B;

return();
}

---Answer
+A
+A
+B
-B
-A
-A

4. 상속 관련 2 : 가상함수 테이블

1) C++에서 가상함수 테이블에 대해 설명해보세요.

virtual 함수는 상속 시 Overriding 될 수 있는 함수.

Overriding시 부모 객체에서 함수 호출시 부모의 함수, 자식 객체에서 호출시 자식의 함수를 호출해야하는데,
이를 구별하기 위해 virtual 키워드가 붙은 함수들을 관리하려 만든 것이 가상함수 테이블.

2) 가상함수 테이블 포인터

상속관계가 구축되면 void * _vptr; 이라는 가상함수 테이블을 가리키는 포인터가 생김.

해당 포인터가 가리키는 값에 따라 호출되는 오브젝트가 부모인지, 자식인지를 찾고 결정함.

5. 상속 관련 3 : 오버라이딩과 "변수 잘림"

1) 오버라이딩 특수 케이스

class AA
{	public:
	virtual ~AA() = default;
		void fooA() { cout << "A's fooA" << endl; }
	virtual void fooB() { cout << "A's fooB" << endl; }
};
class BB : public AA
{	public:
	virtual ~BB() = default;
		void fooA() { cout << "B's fooA" << endl; }
	virtual void fooB() { cout << "B's fooB" << endl; }
};

int main() {
	AA* bar = new BB();
	bar->fooA();
	bar->fooB();
	return 0;
}

결과 : 

코드 설명 :

virtual 키워드가 붙지 않은 함수는 가상함수테이블에 등록되지 않아 정의 타입과 관계없이 선언 타입 (부모로 선언되었다면 부모타입) 의 함수가 호출됨.

하지만 virtual 키워드가 붙은 함수는 정의 타입 의 함수가 호출됨.

즉, virtual 키워드가 붙지 않은 함수는 오버라이딩 해도 각 클래스에 종속적이며, virtual 키워드를 이용해 오버라이드 하면 실제 정의를 어떤 타입으로 했냐에 따라 다른 것이 호출됨.

6. 스마트포인터

스마트 포인터는 포인터처럼 동작하는 ‘클래스’ 로, 자동으로 할당을 해제해주는 특성을 가짐.

auto_ptr은 복사 시 소유권 이전, shared_ptr은 포인터 자체적으로 레퍼런스 카운팅 실시.

따라서 auto_ptr은 사용도중 복사된 포인터가 삭제 시 원본 또한 할당 해제가 되는 문제가 발생할 수 있었기 때문에 C++11 표준에서는 다른 스마트 포인터들이 추가됨. C++17에서는 완전 삭제됨.

C++17 기준 유지되고 있는 스마트 포인터 리스트

1) unique_ptr : 소유권이 생긴 스마트 포인터. 일반적인 스마트 포인터.

2) shared_ptr : boost 라이브러리에 있던 그것. 레퍼런스 카운트를 하는 스마트 포인터.

3) weak_ptr : sheard_ptr의 순환 참조 제거를 위해 사용. 레퍼런스 카운트를 하지 않는 Shared_ptr

7. 기본 C++ 에서의 구조체 / 클래스 차이

기본 접근 한정자 차이 외의 나머지 동일

* struct 기본 접근 한정자 : public

* class 기본 접근 한정자 : private

* 타 언어 및 네이티브 C++이 아닌 타 C++에서는 다를 수 있습니다.

8. 메모리 초기화 함수 (malloc / calloc)

둘 다 메모리 할당 함수이나 그냥 할당만 하느냐 / 0으로 모든 비트를 미느냐 는 차이점이 있음.

malloc는 그냥 할당만, calloc은 0으로 밀어버림.

팁 - calloc을 이용해서 0으로 초기화 한다 = 단순한 비트 클리어.

예를들어, float 배열을 calloc으로 할당한다고 해서 0.0이 되는 것이 아님.

또한, 메모리 할당 = 그 메모리에 무언가 쓴다는 목적인데, 정말 필요해서 0으로 밀어야하는것이 아니라면, 굳이 밀 필요는 없음.

9. C++ 환경에서의 32비트 / 64비트 차이

1) 포인터 크기 달라짐 (4바이트 / 8바이트)

2) 일부 자료형 크기 다름

(1) Windows 환경의 경우(LLP64) : long long 64비트, 나머지 동일

(2) 특정 환경 (ILP64) : int, long 64비트, 나머지 동일

(3) 리눅스 환경 (LP64) : long 64비트, 나머지 동일

3) 인라인 어셈블러 사용 가능 여부 (비주얼 스튜디오 기준) - 64비트에서는 인라인 어셈블러 사용불가.

따라서, 64비트에서 어셈블러 사용시 .asm 파일을 생성하여 따로 함수화 시켜서 사용함.

10. 포인터 관련

void foo (int* x, int *y)
{
    x = y;
    *x = 2;
}

int main()
{
    int a = 0;
    int b = 1;

    foo (&a,&b);

    cout << a << “:” << b << endl;
}

-- answer
a = 0
b = 2

설명 : foo 들어가면 int* x, int* y라는 지역 변수가 형성됨.

x에 y의 값을 집어넣음. (x 값 = y 값)

x,y는 포인터이므로, x가 가리키는 값 = y가 가리키는 값이 됨.

y는 b를 가리키고 있고, x = y 이므로

*x = 2 => *y = 2 => b = 2 가 됨.

하지만 a는 값이 바뀐적이 없으니 그대로 0이 나옴.

C++ STL이나 기타는 다른 문서로 작성할게요 

필요해서 메모함

NBT 관련

1. Lock : "전용 인벤토리를 가진 블록"에 대해, 특정 이름을 가진 아이템 소지시 작동
   레버를 들고 우클릭하면 안되나, 레버의 이름을 모루를 이용해 "레버"로 변경하면 작동하는 식
   (=원래 아이템 이름은 영향을 받지 않음)

단축키

1. F1 : GUI 토글
2. F3 : 현재 좌표 등 정보 확인
3. F3 + A : 청크 새로고침
4. F3 + B : 히트박스 토글
5. F3 + C : 현재 위치 클립보드에 복사 (execute tp 명령어 상태로, location과 rotation이 저장됨)
6. F3 + G : 청크 경계선
7. F3 + I : 바라보고 있는 블록의 nbt 정보 복사
8. F3 + L : 프로파일링 (기본 10초)
9. F3 + P : 창 포커스 손실 시 일시정지 여부
10. F3 + N : 관전모드 토글
11. F3 + T : 리소스팩 리스타트

만일 함수 안에서 무언가를 작성하는데 해당 문제를 발견했다면

함수 const가 아닌지 확인해볼것.

함수 뒤에 붙는 const는 "내부의 값이 변하지 않음"을 보장하는 한정자이므로, 내부에서 값을 변경시도하면 해당 오류가 발생한다.

찾아봤는데 없어서 적어둠..