# 2024.10.26

{% hint style="success" %}
***Keep***

1. 일일 회고를 꾸준히 하면서 성장하기 위해 노력하는 것
   {% endhint %}

{% hint style="danger" %}
***Problem***

1. 명확한 원인을 파악하지 않고 문제를 해결하는 것
2. 여러 개의 방법 중에 최선의 방법이 아닌 빠른 방법을 선택하는 것
   {% endhint %}

{% hint style="warning" %}
***Try***

1. 일일 회고를 통해 원인을 명확하게 파악하고 문제를 해결했는지 검토
2. 일일 회고를 통해 최선의 방법을 선택했는지 검토
   {% endhint %}

## 경험 및 배움

### 개인 학습

#### 알고리즘 학습 (Dynamic Programming, Greedy)

DP는 작은 문제들을 해결하고 이를 활용하여 전체 문제를 해결하는 알고리즘이다. 이를 위해 문제를 나누고 해결하기 위한 점화식을 세우는 방법에 대해 학습을 했다. 그 후 피보나치 수와 최장 증가 부분 수열, 최장 공통 부분 수열에서 어떻게 적용될 수 있는지 알아봤다. 마지막으로 관련 문제를 풀어본 후에 다음 문서에 정리했다. 특정 문제에 대해 DP를 잘 활용하려면 점화식을 적절하게 세우는 방법을 터득할 필요가 있다. 여러 DP 관련 문제를 풀어보면서 점화식을 세우는 방법을 터득해보도록 하자.

{% embed url="<https://jimmyblog.gitbook.io/jimmys-blog/jimmys-tech/algorithm/dynamic-programming>" %}

Greedy는 매번 최선의 선택을 하며 최적의 해를 구하는 알고리즘이다. 해당 알고리즘은 최적 부분 구조와 그리디 선택 속성을 만족해야 문제를 해결할 수 있다. 관련 알고리즘으로 프림 알고리즘과 크루스칼 알고리즘에 대한 내용을 정리하고 관련 문제를 풀어본 후 다음 문서에 정리했다. 여러 Greedy 관련 문제를 풀어보면서 어떤 문제가 Greedy 알고리즘에 적절한 문제인지를 파악하며 Greedy를 적용하는 방법을 터득해보도록 하자.

{% embed url="<https://jimmyblog.gitbook.io/jimmys-blog/jimmys-tech/algorithm/greedy>" %}

## 해야 할 일

* [ ] 회사 업무
  * [ ] 변화 탐지 영역 조회 API 성능 측정
  * [ ] GDAL 테스트 환경 개선
* [ ] 사이드 프로젝트
  * [ ] CI/CD 구축
  * [ ] 테스트 CI 성능 개선
