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프로그래머가 알아야 할 지연 시간 숫자를 시각적으로 표현[🔝]
- https://samwho.dev/numbers/?fo
- L1 캐시 참조: 1나노초
- 분기 예측 실패: 3나노초
- L2 캐시 참조: 4나노초
- 뮤텍스 잠금/해제: 17나노초
- 1 Gbps 네트워크를 통한 1KB 데이터 전송: 44나노초
- 주 메모리 참조: 100나노초
- Zippy를 이용한 1KB 데이터 압축: 2마이크로초
- 메모리에서 1MB 순차 읽기: 3마이크로초
- SSD에서 4K 무작위 읽기: 16마이크로초
- SSD에서 1MB 순차 읽기: 49마이크로초
- 동일 데이터센터 내 왕복 시간: 500마이크로초
- 디스크에서 1MB 순차 읽기: 825마이크로초
- 디스크 탐색: 2밀리초
- 캘리포니아에서 네덜란드까지 패킷 전송 후 돌아오기: 150밀리초
Latency Comparison Numbers (~2012)
----------------------------------
L1 cache reference 0.5 ns
Branch mispredict 5 ns
L2 cache reference 7 ns 14x L1 cache
Mutex lock/unlock 25 ns
Main memory reference 100 ns 20x L2 cache, 200x L1 cache
Compress 1K bytes with Zippy 3,000 ns 3 us
Send 1K bytes over 1 Gbps network 10,000 ns 10 us
Read 4K randomly from SSD* 150,000 ns 150 us ~1GB/sec SSD
Read 1 MB sequentially from memory 250,000 ns 250 us
Round trip within same datacenter 500,000 ns 500 us
Read 1 MB sequentially from SSD* 1,000,000 ns 1,000 us 1 ms ~1GB/sec SSD, 4X memory
Disk seek 10,000,000 ns 10,000 us 10 ms 20x datacenter roundtrip
Read 1 MB sequentially from disk 20,000,000 ns 20,000 us 20 ms 80x memory, 20X SSD
Send packet CA->Netherlands->CA 150,000,000 ns 150,000 us 150 ms
Notes
-----
1 ns = 10^-9 seconds
1 us = 10^-6 seconds = 1,000 ns
1 ms = 10^-3 seconds = 1,000 us = 1,000,000 ns
Credit
------
By Jeff Dean: http://research.google.com/people/jeff/
Originally by Peter Norvig: http://norvig.com/21-days.html#answers
Contributions
-------------
'Humanized' comparison: https://gist.github.com/hellerbarde/2843375
Visual comparison chart: http://i.imgur.com/k0t1e.png
Approximate timing for various operations on a typical PC:
execute typical instruction | 1/1,000,000,000 sec = 1 nanosec |
fetch from L1 cache memory | 0.5 nanosec |
branch misprediction | 5 nanosec |
fetch from L2 cache memory | 7 nanosec |
Mutex lock/unlock | 25 nanosec |
fetch from main memory | 100 nanosec |
send 2K bytes over 1Gbps network | 20,000 nanosec |
read 1MB sequentially from memory | 250,000 nanosec |
fetch from new disk location (seek) | 8,000,000 nanosec |
read 1MB sequentially from disk | 20,000,000 nanosec |
send packet US to Europe and back | 150 milliseconds = 150,000,000 nanosec |
Operation | ns | µs | ms | note |
---|---|---|---|---|
L1 cache reference | 0.5 ns | |||
Branch mispredict | 5 ns | |||
L2 cache reference | 7 ns | 14x L1 cache | ||
Mutex lock/unlock | 25 ns | |||
Main memory reference | 100 ns | 20x L2 cache, 200x L1 cache | ||
Compress 1K bytes with Zippy | 3,000 ns | 3 µs | ||
Send 1K bytes over 1 Gbps network | 10,000 ns | 10 µs | ||
Read 4K randomly from SSD* | 150,000 ns | 150 µs | ~1GB/sec SSD | |
Read 1 MB sequentially from memory | 250,000 ns | 250 µs | ||
Round trip within same datacenter | 500,000 ns | 500 µs | ||
Read 1 MB sequentially from SSD* | 1,000,000 ns | 1,000 µs | 1 ms | ~1GB/sec SSD, 4X memory |
Disk seek | 10,000,000 ns | 10,000 µs | 10 ms | 20x datacenter roundtrip |
Read 1 MB sequentially from disk | 20,000,000 ns | 20,000 µs | 20 ms | 80x memory, 20X SSD |
Send packet CA -> Netherlands -> CA | 150,000,000 ns | 150,000 µs | 150 ms |
지그 창시자가 설명해 주는 Operation Cost in CPU Cycles & Andrew Kelley Practical Data Oriented Design (DoD)[🔝]
- Andrew Kelley Practical Data Oriented Design (DoD) | ChimiChanga(5min50sec)
시대별로 단위가 생긴거 표로 잘 정리됨(Mertic_prefix_pico_kilo_nano..etc.[🔝]
Prefix | Base 10 | Decimal | Adoption [nb 1] | |
---|---|---|---|---|
Name | Symbol | |||
quetta | Q | 1030 | 1000000000000000000000000000000 | 2022[3] |
ronna | R | 1027 | 1000000000000000000000000000 | |
yotta | Y | 1024 | 1000000000000000000000000 | 1991 |
zetta | Z | 1021 | 1000000000000000000000 | |
exa | E | 1018 | 1000000000000000000 | 1975[4] |
peta | P | 1015 | 1000000000000000 | |
tera | T | 1012 | 1000000000000 | 1960 |
giga | G | 109 | 1000000000 | |
mega | M | 106 | 1000000 | 1873 |
kilo | k | 103 | 1000 | 1795 |
hecto | h | 102 | 100 | |
deca | da | 101 | 10 | |
— | — | 100 | 1 | — |
deci | d | 10−1 | 0.1 | 1795 |
centi | c | 10−2 | 0.01 | |
milli | m | 10−3 | 0.001 | |
micro | μ | 10−6 | 0.000001 | 1873 |
nano | n | 10−9 | 0.000000001 | 1960 |
pico | p | 10−12 | 0.000000000001 | |
femto | f | 10−15 | 0.000000000000001 | 1964 |
atto | a | 10−18 | 0.000000000000000001 | |
zepto | z | 10−21 | 0.000000000000000000001 | 1991 |
yocto | y | 10−24 | 0.000000000000000000000001 | |
ronto | r | 10−27 | 0.000000000000000000000000001 | 2022[3] |
quecto | q | 10−30 | 0.000000000000000000000000000001 | |
|
v • d • e • h
10n | 접두어 | 기호 | 배수 | 십진수 |
---|---|---|---|---|
1030 | 퀘타 (quetta) | Q | 백양 | 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 |
1027 | 론나 (ronna) | R | 천자 | 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 |
1024 | 요타 (yotta) | Y | 일자 | 1 000 000 000 000 000 000 000 000 |
1021 | 제타 (zetta) | Z | 십해 | 1 000 000 000 000 000 000 000 |
1018 | 엑사 (exa) | E | 백경 | 1 000 000 000 000 000 000 |
1015 | 페타 (peta) | P | 천조 | 1 000 000 000 000 000 |
1012 | 테라 (tera) | T | 일조 | 1 000 000 000 000 |
109 | 기가 (giga) | G | 십억 | 1 000 000 000 |
106 | 메가 (mega) | M | 백만 | 1 000 000 |
103 | 킬로 (kilo) | k | 천 | 1 000 |
102 | 헥토 (hecto) | h | 백 | 100 |
101 | 데카 (deca) | da | 십 | 10 |
100 | 일 | 1 | ||
10−1 | 데시 (deci) | d | 십분의 일 | 0.1 |
10−2 | 센티 (centi) | c | 백분의 일 | 0.01 |
10−3 | 밀리 (milli) | m | 천분의 일 | 0.001 |
10−6 | 마이크로 (micro) | µ | 백만분의 일 | 0.000 001 |
10−9 | 나노 (nano) | n | 십억분의 일 | 0.000 000 001 |
10−12 | 피코 (pico) | p | 일조분의 일 | 0.000 000 000 001 |
10−15 | 펨토 (femto) | f | 천조분의 일 | 0.000 000 000 000 001 |
10−18 | 아토 (atto) | a | 백경분의 일 | 0.000 000 000 000 000 001 |
10−21 | 젭토 (zepto) | z | 십해분의 일 | 0.000 000 000 000 000 000 001 |
10−24 | 욕토 (yocto) | y | 일자분의 일 | 0.000 000 000 000 000 000 000 001 |
10−27 | 론토 (ronto) | r | 천자분의 일 | 0.000 000 000 000 000 000 000 000 001 |
10−30 | 퀙토 (quecto) | q | 백양분의 일 | 0.000 000 000 000 000 000 000 000 000 001 |
트위터 추천 알고리즘(scala로 작성됨)[🔝]
애니매이션으로 모든 물리학 공식과 같이 연관 되어 보기.. 진짜 대박 최고 !!❤[🔝]
- Animation vs. Physics | Alan Becker
- https://youtu.be/ErMSHiQRnc8?si=mG-sttkOox6CS7Oq
- 한글 버젼 애니메이션 vs 물리학 한글 자막 | 물리학과
- https://youtu.be/ErMSHiQRnc8?si=mG-sttkOox6CS7Oq
- Animation vs. Math | Alan Becker
자료 구조[🔝]
https://github.com/YoungHaKim7/c_project/tree/main/exercise/002stack
자료 구조(Well-known data structures) | |
유형(Type) | 컬렉션(Collection) , 컨테이너(Container) |
추상ADT Abstract Data Type |
연관 배열(Associative array), 우선 순위 덱(Priority Deque), 덱(Deque), 리스트(List), 멀티맵, 우선순위 큐(Priority Queue), 큐(Queue), 집합 (멀티셋, 분리 집합), 스택(stack) Associative array(Multimap, Retrieval Data Structure), List, StackQueue(Double-ended queue), Priority queue(Double-ended priority queue), Set(Multiset, Disjoint-set) |
배열(Array) |
비트 배열(Bit Array), 환형 배열(Circular array), 동적 배열(Dynamic Array), 해시 테이블(Hash Table), 해시드 어레이 트리(Hashed Array Tree), 희소 배열(Sparse array) |
연결형(Linked) | 연관 리스트(Association list),
연결 리스트(Linked List) - 단일연결(Singly Linked List), 이중연결(Doubly Linked List), 원형 연결(Circular Linked List) Association list, Linked list, Skip list, Unrolled linked list, XOR linked list |
트리(Trees) | B 트리, 이진 탐색 트리(AA, AVL, 레드-블랙, 자가 균형, splay) 힙(이진 힙, 피보나치) , R 트리( R*, R+, 힐버트), 트리(해시 트리) B-tree, Binary search tree(AA tree, AVL tree, Red–black tree, Self-balancing tree, Splay tree), Heap(Binary heap, Binomial heap, Fibonacci heap), R-tree(R* tree, R+ tree, Hilbert R-tree), Trie Hash tree |
그래프(Graphs) | 이진 결정 다이어그램 Binary decision diagram, Directed acyclic graph, Directed acyclic word graph |
대표적인 알고리즘 정리[🔝]
- 정렬(Sort)
- 검색(Search)
- 문자열 패턴 매칭(SPM: String Pattern Matching)
- 계산(Calculation)
알고리즘 정렬 이미지[🔝]
- Random(Shell & Heap . 가 젤 빠름)
- Nearly Sorted(Insert 가 젤 빠름)
- Reverse(Shell 가 젤 빠름)
- Few Unique(Quick3 가 젤 빠름)
StructuredProgramming[🔝]
- 알고리즘을 기술할 목적으로 만들어진 언어 중 하나가 SPARKS(Structured Programming: A Reasonably Kimplete Set)
- 구성
- 선언문
- 지정문
- 조건문
- 반복문
- Procedure문
- 프로시져 사이 자료 전달 방법(process transaction)
- 입출력문
- 주석문
- part 1 complete(12hr)
- Algorithms part 2 (1/2)
- Algorithms part 2 (2/2)
- https://youtu.be/6TW3JSVEJQE?si=sPBO7A70DYQcbhz9
- Algorithms design and analysis part 1(1/2)
- Algorithms design and analysis part 1(2/2)
- Algorithms design and analysis part 2(1/2)
- Algorithms design and analysis part 2(2/2)
- https://youtu.be/6TW3JSVEJQE?si=sPBO7A70DYQcbhz9
Big Picture of Calculus | MIT OpenCourseWare[🔝]
파이썬으로 알고리즘 구조 이해하기[🔝]
- 파이썬으로 알고리즘 공부하기 https://academy.cs.cmu.edu/
수학 그래프를 그리는 도구[🔝]
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Demos & GeoGebra
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비 전문가들이 고품질의 아름다운 다이어그램을 작성할 수 있게 도와주는 것을 목표로 개발
- 세가지 프로그램을 이용하여 구성
- Domain (.domain) 프로그램 : 해당 도메인의 다이어그램을 구성하는 객체, Predicates, 함수의 유형을 설명
- Substance (.substance) 프로그램 : 다이어그램의 객체와 관계를 정의
- Style (.style) 프로그램 : 객체와 관계를 디스플레이하는 방법을 지시
- https://penrose.cs.cmu.edu/examples
- 세가지 프로그램을 이용하여 구성
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러스트로 만든 LaTex업그레이드 버젼 A new markup-based typesetting system that is powerful and easy to learn.
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ALL of calculus 3 in 8 minutes.수학공식 전부 다 그래프로 그려보기 https://youtu.be/5kwz7ajxfyA
- Rust https://github.com/TheAlgorithms/Rust
- 알고리즘 (1^8) 1초안에 승부를 보는 알고리즘의 세계 https://news.hada.io/topic?id=9459
- 1억 = 1초 https://zoosso.tistory.com/883
- MIT강의 MIT 6.006 Introduction to Algorithms, Spring 2020 https://youtube.com/playlist?list=PLUl4u3cNGP63EdVPNLG3ToM6LaEUuStEY
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- Algorithms and Computation | MIT ♡Algorithm♡ https://youtu.be/ZA-tUyM_y7s
- Data Structures and Dynamic Arrays | MIT https://youtu.be/CHhwJjR0mZA
-
- 서울대학교 SNUON_컴퓨터과학이 여는 세계_9.2 알고리즘의 예_이광근 https://youtu.be/39sJYroBZLs
- 그림으로 공부❤️8Data Structures That Power Database https://youtu.be/W_v05d_2RTo
Quantum Programming[🔝]
- Quantum Programming Part 1(설명 굿👍)
Visualization of Quantum Physics (Quantum Mechanics)[🔝]
- 2분 21초 https://youtu.be/p7bzE1E5PMY
- 슈뢰딩거 방정식(영어: Schrödinger equation) 그림으로 이해하기
- 마크다운 수학 공식 정리 https://rayc20.tistory.com/151
- TeX_및_LaTeX_수식_문법 http://tomoyo.ivyro.net/123/wiki.php/TeX_%EB%B0%8F_LaTeX_%EC%88%98%EC%8B%9D_%EB%AC%B8%EB%B2%95
- Schrödinger equation
- 동영상에 나오는 공식
https://www.siue.edu/~mnorton/quantum.pdf
- 자바스크립트로 구현한 슈뢰딩거 방정식(-方程式, 영어: Schrödinger equation)
-
https://github.com/rreusser/schrodinger-equation-1d-demo
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슈뢰딩거 방정식(-方程式, 영어: Schrödinger equation) 정의
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마크 다운에 수학 공식 넣는 방법[🔝]
수학 공식 테스트 하기(live web - latex)[🔝]
The Cauchy-Schwarz Inequality