📕Facts(한 것) 유저 플로우 정리하기 피드백 받은 사항 수정하여 다시 피드백 요청 유저 플로우/ 페르소나 피드백 📕Findings(배운 것) 앱을 개발할 때는 소비 타겟층이 중요한데, 이를 어떤 방식으로 구분할지가 중요하다. 나의 경우 개발 지망생 / 주니어 개발자 / 시니어 개발자를 주 타켓층으로 잡았는데 이를 세분화해서 나이는 어떻고, 상황은 어떤지 등을 유저 페르소나에 상세하게 서술할 필요가 있다. 또한 슬랙을 예로 들어주시면서 간단한 표현이 좋은 성장의 원인이 될 수 있다는 피드백을 받았다. 커뮤니티 앱을 만들려고 하는 욕심과 차별점을 만들어야한다는 필요성이 상호 충돌하였는데, 차별점에 좀 더 초점을 두고 진행하는게 맞는 듯 싶다. 📕Feeling(느낀 점) 대체로 긍정적인 피드백을 받아서 ..

📕Facts(한 것) 백준 문제 풀기 유저 플로우 정리하기 피드백 받은 사항 수정하여 다시 피드백 요청 📕Findings(배운 것) 유저 플로우/ 유저 저니맵을 작성했다. 우리 팀이 만든 앱을 사용자가 어떻게 사용하고 어떻게 느낄지를 간단하게 작성한 맵이다. 이 맵을 작성함으로써 어떤 점이 부족하고, 어떤 부분에 강점을 둬야하는 지를 파악할 수 있다. 📕Feeling(느낀 점) 본격적인 팀 리딩을 시작하지도 않았는데, 벌써부터 책임감이 커진다. 📕여담

📕Facts(한 것) 프로젝트 피드백 받은 사항 정리 백준 문제 풀기 고요의 바다 정주행 📕Findings(배운 것) GitHub - mikekang47/daily-coding Contribute to mikekang47/daily-coding development by creating an account on GitHub. github.com 이번 주에는 백준 문제를 16문제나 풀었다. 알고리즘 강의의 순효과로 볼 수 있다. 다음주에는 그래프 문제가 들어가기 때문에, 충분한 학습이 필요할 듯 싶다. 📕Feeling(느낀 점) 이대로라면 더 성장할 수 있을까 라는 생각이 든다. 좀 더 해야할거 같아서 더 했는데, 이것보다 더 해야할 것 같다. 📕여담 넷플릭스 를 보고 이런저런 생각들이 떠올라서 적게 되었..

📕Facts(한 것) 코드 컴플리트 읽기 백준 문제 풀기 📕Findings(배운 것) 코딩테스트 관련 인강(?)을 구매해서 매일 문제를 5문제 이상씩 풀고 있다. 여기서 알게 된 것은 분류별로 풀지 말 것. 시간 정해놓고 풀 것. 오래 고민할 것. 이전까지는 문제를 어떤 걸 풀지를 몰라서 분류별로 문제를 풀었다. 분류별로 풀때의 장점은 어떻게 문제를 풀지를 파악하고 문제를 접하는 것이다. 그렇기 때문에 자연스럽게 문제 출제의 의도대로 문제를 풀 수 있다. 하지만 여기에서 오는 단점도 크다. 문제를 출제한 알고리즘으로 어떻게든 문제를 풀려고 하기 때문에, 특정 알고리즘에 생각이 매몰되기 슆다. 분류가 자료구조면 뭔가 큐와 스택을 써야할 것 같은 느낌.... 📕Feeling(느낀 점) 문제를 여러 방향으로 ..

📕Facts(한 것) 코드 컴플리트 스터디 참여 백준 문제 풀기 프로젝트 준비 📕Findings(배운 것) 테스트에 관해서 심도 있는 대화를 나눴고, 왜 테스트 주도 개발이 중요한지를 다시금 깨달을 수 있는 시간이었다. 빠른 시일 내에 정리해서 올릴 수 있도록 하겠다. 파이썬으로 '상근이의 여행' 이라는 문제를 풀었다. 처음에는 bfs로 풀려고 접근을 했는데 문제를 잘 읽어보면 모든 간선이 연결된 MST임을 알 수 있었고 쉽게 코드를 작성할 수 있었다. import sys t = int(sys.stdin.readline().strip()) for i in range(t): n, m = map(int, sys.stdin.readline().strip().split()) for row in range(m):..

📕Facts(한 것) 웹프로그래밍 기말고사 코드컴플리트 읽기 📕Findings(배운 것) 코드 컴플리트 전역변수에 대한 내용이 인상깊었다. 전역 변수, 전역 데이터를 사용하는 이유는 여러가지가 있다. 전역적인 값의 보관, 이름 상수의 역할, 열거형 흉내내기 등등 내가 전역변수를 썼던 이유는 '매우 자주 사용되는 데이터의 사용 능률화' 때문이었다. 내가 사용할 이 변수를 지역변수로 매번 값을 구하기 보다, 전역변수로 선언해서 사용하면 훨씬 간편한 알고리즘 구성이 가능했고, 함수 사용에도 용이하기 때문이다. 잘 사용하면 위와 같은 장점이 존재하지만, 전역변수를 변경시키거나, 쓰레기 값이 저장되는 등의 오류가 가끔 발생하기 때문에 여기에 대한 대책이 필요했다. 책에서는 접근 루틴을 구성하거나, 전역 데이터를 ..