알고리즘 학습

우선, 저는 비교적 늦게 알고리즘 공부를 시작한 사람입니다. 물론, 알고리즘이 중요한 것은 알고 있었지만 알고리즘을 푸는게 재밌다! 라고 하면서 푸는 사람들을 보면 음… 저는 그런 타입이 아니였고, 늦게나마 취업을 준비하면서 알고리즘 공부를 시작했습니다. 전에 공부를 했을 때는 강의 보기 -> 문제 풀기 -> 모르는거 복습하기 -> 정리하기 순으로 공부를 했었고, 이렇게 진행했을 때 과거에 풀었던 문제들을 까먹는 경우가 많았습니다.

그래서 이번에는 에빙하우스 망각 곡선 이론을 기반으로 복습 주기를 정하고, 그에 맞춰서 복습할 문제들을 자동으로 알려주는 봇을 만들어보았습니다. Slack Webhook을 이용해서 매일 아침에 복습할 문제들을 알려주도록 했습니다.

저는 GitHub Pages + Docusaurus로 알고리즘 문제들을 정리하고 있었기 때문에, Docusaurus로 정리한 문제들 중에서 복습 주기에 맞는 문제들을 추출해서 Slack으로 보내도록 했습니다. Github Repository의 Git 로그를 이용해서 각 문제 파일의 최초 생성 날짜를 추출하고, 오늘 날짜와 비교해서 복습 주기에 맞는 문제들을 선별했습니다. 해당 코드는 제 파일 기준이기 때문에, 필요에 맞게 경로를 수정해서 사용하면 됩니다.

이게 효율적인지는 아마 3개월쯤 해봐야 알 것 같습니다. 2025-2-28에 다시 후기를 남기도록 하겠습니다.

23일날 2문제를 풀었으니 24일에는 2문제를 복습해야 한다고 알림이 왔네요;; 24일에는 동알한 2문제를 복습하고, 추가로 필요한 문제를 더 풀어야겠죠? 복습량이 좀 걱정되기는 하는데 … 일단 해봐야겠습니다.

추가 설정

아 추가적으로, 설정할 부분으로 해당하는 Github Repository -> Settings -> 왼쪽 메뉴 중 Secrets and variables -> Actions -> New repository secret**에서 SLACK_WEBHOOK_URL이라는 이름으로 Slack Webhook URL을 등록해주어야 합니다.

Slack Webhook 설정 방법은 https://api.slack.com/messaging/webhooks에서 확인할 수 있습니다.

코드

import os
import datetime
import subprocess
import requests

# [설정] 복습 주기 (에빙하우스 망각 곡선 이론 기반)
REVIEW_CYCLES = [1, 3, 7, 14, 30] 
SLACK_URL = os.environ.get("SLACK_WEBHOOK_URL")

# Docusaurus 배포 URL (사용자 리포지토리 기준)
BASE_DOCS_URL = "https://hun-bot2.github.io/docs"

# 감시할 최상위 알고리즘 경로
TARGET_DIR = "study/docs/Algorithm"
# 제외 파일 목록
EXCLUDE_FILES = ["intro.md", "intro.mdx", "_category_.json"]

def get_first_commit_date(filepath):
    """Git 로그에서 파일의 최초 생성 날짜를 추출합니다."""
    try:
        # --diff-filter=A 옵션으로 최초 추가 시점의 날짜만 가져옴
        cmd = ["git", "log", "--diff-filter=A", "--follow", "--format=%as", "--reverse", filepath]
        output = subprocess.check_output(cmd).decode("utf-8").strip()
        return output.split('\n')[0] if output else None
    except:
        return None

if __name__ == "__main__":
    today = datetime.date.today()
    review_list = []

    if not os.path.exists(TARGET_DIR):
        print(f"Path not found: {TARGET_DIR}")
        exit(0)

    for root, dirs, files in os.walk(TARGET_DIR):
        for f in files:
            # 제외 대상 파일 필터링
            if f in EXCLUDE_FILES or not (f.endswith(".md") or f.endswith(".mdx")):
                continue
            
            path = os.path.join(root, f)
            first_date_str = get_first_commit_date(path)
            
            if first_date_str:
                first_date = datetime.datetime.strptime(first_date_str, "%Y-%m-%d").date()
                diff = (today - first_date).days
                
                # 복습 주기에 해당하는 경우에만 슬랙 메시지에 추가
                if diff in REVIEW_CYCLES:
                    # Docusaurus URL 경로 생성
                    # 예: study/docs/Algorithm/Baekjoon/DP/11660.md 
                    # -> Algorithm/Baekjoon/DP/11660
                    rel_path = os.path.relpath(path, "study/docs").replace(".mdx", "").replace(".md", "")
                    link = f"{BASE_DOCS_URL}/{rel_path}"
                    
                    # 플랫폼 이름 추출 (Algorithm 폴더 바로 아래의 폴더명)
                    # 구조: Algorithm/플랫폼/유형/문제.md
                    path_parts = os.path.relpath(path, TARGET_DIR).split(os.sep)
                    platform = path_parts[0] if len(path_parts) > 1 else "General"
                    
                    review_list.append(f"• [{platform}] <{link}|{f}> (D+{diff} 복습)")

    if review_list:
        msg = f"오늘의 알고리즘 복습 (기준일: {today})\n" + "\n".join(review_list)
        if SLACK_URL:
            requests.post(SLACK_URL, json={"text": msg})
        else:
            print("Slack URL 미설정. 결과만 출력합니다:\n", msg)
    else:
        print("오늘은 복습할 문제가 없습니다.")

GitHub Actions workflow 설정

name: Algorithm Daily Review Bot

on:
  schedule:
    # 매일 한국 시간 오전 9시 (UTC 00:00) 실행
    - cron: '0 0 * * *'
  workflow_dispatch: # 테스트를 위해 수동 실행 버튼 활성화

jobs:
  notify:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout Repository
        uses: actions/checkout@v3
        with:
          fetch-depth: 0 # 전체 Git 히스토리를 가져와야 날짜 계산 가능

      - name: Set up Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.9'

      - name: Install dependencies
        run: pip install requests

      - name: Run notify script
        env:
          SLACK_WEBHOOK_URL: ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK_URL }} #
        run: python study/scripts/notify.py