관계형 데이터 베이스 개체(Entity)나 관계(Relationship)을 모두 릴레이션(Relation)이라는 표(Table)로 표현한다. 구조 튜플 = 레코드 릴레이션을 구성하는 각각의 행을 말한다. 튜플의 수를 카디널리티(Cardinality) 또는 기수, 대응수라고 한다. 속성의 모임으로 구성된다. 속성 (Attribute) = 데이터 필드 데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위이다. 속성의 수를 디그리 또는 차수라고 한다. 도메인(Domain) 하나의 속성이 취할 수 있는 같은 타입의 원자(Atomic) 값들의 집합이다. 주민번호 속성의 도메인은 숫자로 알파벳은 입력될 수 없다. 릴레이션의 특징 튜플은 중복되지 않는다. 튜플 사이에는 순서가 없다. 튜플의 삽입, 삭제로 인해 릴레이션은 시..

데이터 베이스를 사용하는 이유 기존의 파일 시스템을 이용한 데이터 관리에서 생기는 데이터 종속성 문제와 중복성, 데이터 무결성을 해결하기 위해 데이터 베이스가 필요하다. 특징 데이터의 독립성 물리적 독립성: 데이터 파일을 늘리거나 새롭게 추가하더라도 관련된 응용프로그램을 수정할 필요가 없다. 논리적 독립성: 데이터 베이스는 논리적 구조로 다양한 응용 프로그램의 논리적 요구를 만족시켜줄 수 있다. 데이터의 무결성 데이터의 정확성, 일관성, 유효성이 유지되는 것을 말한다. 개체 무결성 모든 테이블이 기본키로 선택된 필드를 가져야한다. 고유한 값이며 빈 값은 허용되지 않는다. 참조 무결성 두 테이블의 데이터가 항상 일관된 값을 갖도록 유지되어야한다. 만약 참조하는 데이터가 삭제된다면 참조하는 데이터도 삭제되어..

동적계획법 (Dynamic Programming) 동적 계획법이란 큰 문제를 작게 나누고, 같은 문제라면 한 번씩만 풀어 문제를 효율적으로 해결하는 알고리즘 기법이다. 분할 정복과 다른 점은 문제들이 서로 영향을 미치고 있다는 점이다. 동적 계획법의 경우 한 번 해결한 문제를 다시금 해결한다는 점이 특징이다. 그렇기 때문에 이미 해결된 부분 문제에 대한 답을 저장해 놓고, 가져다 쓰는 것이다. 동적 계획법은 다음 조건을 만족할 때 사용할 수 있다. 큰 문제를 작은 문제로 나눌 수 있다. 작은 문제에서 구한 정답은 그것을 포함하는 큰 문제에서도 동일하다. 동적 계획법을 구현하는 방식에는 2가지가 있는데 탑 다운 방식과 바텀 업 방식이다. 탑다운 방식은 재귀 함수를 이용한다. 큰 문제를 해결하기 위해 작은 ..