Codegym University ๊ณผ์ •์˜ ์ผ๋ถ€๋กœ ๋ฉ˜ํ† ์™€ ํ•จ๊ป˜ํ•˜๋Š” ๊ฐ•์˜ ์Šค๋‹ˆํŽซ. ์ „์ฒด ๊ณผ์ •์— ๋“ฑ๋กํ•˜์‹ญ์‹œ์˜ค.


"์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์•„๋ฏธ๊ณ !"

"์•ˆ๋…•, ๋ฆฌ์‹œ!"

"๋‹น์‹ ์€ ์ด๋ฏธ ๋ฐฐ์—ด์— ๋Œ€ํ•ด ํ•œ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์•Œ๊ณ  ์žˆ๊ณ  ์ผ๋ถ€ ์ž‘์—…์„ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ธฐ๊นŒ์ง€ ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋ชจ๋“  ๊ฒƒ์„ ์•Œ์ง€๋Š” ๋ชปํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ์—ฌ๊ธฐ ๋ฐฐ์—ด์— ๋Œ€ํ•œ ๋˜ ๋‹ค๋ฅธ ํฅ๋ฏธ๋กœ์šด ์‚ฌ์‹ค์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐฐ์—ด์€ 1์ฐจ์›(์„ ํ˜•)์ผ ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ). 2์ฐจ์›์ผ ์ˆ˜๋„ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค."

"์Œ... ๊ทธ๊ฒŒ ๋ฌด์Šจ ๋œป์ด์ฃ ?"

"์ด๋Š” ๋ฐฐ์—ด์˜ ์…€์ด ์—ด(๋˜๋Š” ํ–‰)๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ง์‚ฌ๊ฐํ˜• ํ…Œ์ด๋ธ”๋„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ผ ์ˆ˜ ์žˆ์Œ์„ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

int[][]name = new int[width][height];

"์—ฌ๊ธฐ์„œ name ์€ ๋ฐฐ์—ด ๋ณ€์ˆ˜์˜ ์ด๋ฆ„์ด๊ณ  width ๋Š” ํ…Œ์ด๋ธ” ๋„ˆ๋น„(์…€)์ด๊ณ  height ๋Š” ํ…Œ์ด๋ธ” ๋†’์ด์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ์‚ดํŽด๋ณด์‹ญ์‹œ์˜ค.

int[][] data = new int[2][5];
data[1][1] = 5;
2์—ด๊ณผ 5ํ–‰์˜ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์„ ๋งŒ๋“ญ๋‹ˆ๋‹ค.
์…€ (1,1)์— 5๋ฅผ ์”๋‹ˆ๋‹ค.

"๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์— ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ํ‘œ์‹œ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด

"๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๋น ๋ฅธ ์ดˆ๊ธฐํ™”๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜๋„ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

// Lengths of months of the year in each quarter
int[][] months = { {31, 28, 31}, {30, 31, 30}, {31, 31, 30}, {31, 30, 31} };

"ํ ... ์ด์ œ ํฅ๋ฏธ๋กญ๋„ค์š”. ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๋‚ด๋ถ€ ๊ด„ํ˜ธ๊ฐ€ ํ•˜๋‚˜์˜ ์š”์†Œ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ธ๋‹ค๊ณ  ์ƒ์ƒํ•˜๋ฉด ๋‹ค์Œ ์š”์†Œ๋Š” ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์š”์†Œ์ž…๋‹ˆ๋‹ค... ๊ทธ๋Ÿผ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์€ ๋ฐฐ์—ด์˜ ๋ฐฐ์—ด๊ณผ ๊ฐ™์€ ๊ฑด๊ฐ€์š”?"

"์ •๋ง ๋˜‘๋˜‘ํ•œ ํ•™์ƒ์ด๊ตฐ์š”! ๋งž์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ์š”์†Œ๋Š” 1์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด {31, 28, 31}์ด๊ณ  ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์š”์†Œ {30, 31, 30}๋Š” ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์ด ๋‹จ์›์˜ ๋’ท๋ถ€๋ถ„์—์„œ ๋‹ค์‹œ ๋‹ค๋ฃจ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋•Œ๊นŒ์ง€ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณด์„ธ์š”. ๊ฐ ๊ต์ฐจ์ ์—์„œ ์…€์„ ํ˜•์„ฑํ•˜๋Š” ํ–‰๊ณผ ์—ด์ด ์žˆ๋Š” ํ…Œ์ด๋ธ”๋กœ์„œ์˜ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด.

"๊ทธ๊ฒƒ์— ๋Œ€ํ•œ ๋งˆ์Œ์†์˜ ๊ทธ๋ฆผ์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฐ๋ฐ, ์ด 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์€ ๋ฌด์—‡์— ์‚ฌ์šฉ๋ฉ๋‹ˆ๊นŒ?"

"ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ๋Š” 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์ด ๋งค์šฐ ์ž์ฃผ ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ž์„ธํžˆ ๋ณด๋ฉด ์ฒด์Šค, ์ฒด์ปค, ํ‹ฑํƒํ† , ํ•ด์ „ ๋“ฑ ๊ฑฐ์˜ ๋ชจ๋“  ๋ณด๋“œ ๊ฒŒ์ž„์ด ๊ธฐ์„ฑํ’ˆ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ๊ตฌํ˜„๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค."

ํ•ด์ „

"์•Œ์•˜๋‹ค! ์ฒด์Šค๋‚˜ ํ•ด์ „์˜ ๊ฒฝ๊ธฐ์žฅ์€ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์— ์™„๋ฒฝํ•˜๊ฒŒ ๋“ค์–ด๋งž๋Š”๋‹ค!"

"์˜ˆ, ํ•˜์ง€๋งŒ ์…€ ์ขŒํ‘œ๋กœ ์ˆซ์ž๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 'pawn e2-e4'๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ 'pawn (5,2) -> (5,4)'์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ๋กœ์„œ ํ›จ์”ฌ ๋” ์‰ฌ์šธ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. "

๋ฐฐ์—ด ์š”์†Œ ๋ฐฐ์—ด: (x, y) ๋˜๋Š” (y, x)

"2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์„ ์ƒ์„ฑํ•˜๋ฉด ํฅ๋ฏธ๋กœ์šด ๋”œ๋ ˆ๋งˆ๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฐฐ์—ด์„ ์ƒ์„ฑํ•  ๋•Œ '2 ํ–‰ 5 ์—ดnew int [2][5]; ' ํ…Œ์ด๋ธ”์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๊นŒ ์•„๋‹ˆ๋ฉด '2์—ด 5ํ–‰' ํ…Œ์ด๋ธ”์ž…๋‹ˆ๊นŒ?"

"์ฆ‰, ๋„ˆ๋น„๋ฅผ ๋จผ์ € ์ง€์ •ํ•œ ๋‹ค์Œ '๋†’์ด'๋ฅผ ์ง€์ •ํ•˜๋Š”์ง€... ์•„๋‹ˆ๋ฉด ๊ทธ ๋ฐ˜๋Œ€๋กœ ๋จผ์ € ๋†’์ด๋ฅผ ์ง€์ •ํ•œ ๋‹ค์Œ ๋„ˆ๋น„๋ฅผ ์ง€์ •ํ•˜๋Š”์ง€ ์™„์ „ํžˆ ๋ช…ํ™•ํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค."

"๊ทธ๋ž˜, ์ด๊ฒŒ ๋”œ๋ ˆ๋งˆ์•ผ. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ •ํ•ด์ง„ ๋‹ต์€ ์—†์–ด."

"์–ด๋–กํ•ด?"

"์ฒซ์งธ, 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์ด ์‹ค์ œ๋กœ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์— ์ €์žฅ๋˜๋Š”์ง€ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค . ๋‹น์—ฐํžˆ ์ปดํ“จํ„ฐ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์—๋Š” ์‹ค์ œ๋กœ ํ…Œ์ด๋ธ”์ด ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์˜ ๊ฐ ์œ„์น˜์—๋Š” 0, 1, 2, ... ์šฐ๋ฆฌ์—๊ฒŒ ์ด๊ฒƒ์€ 2 ร— 5 ํ…Œ์ด๋ธ”์ด์ง€๋งŒ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์—์„œ๋Š” 10๊ฐœ์˜ ์…€์— ๋ถˆ๊ณผํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ–‰๊ณผ ์—ด๋กœ ๊ตฌ๋ถ„๋˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค."

"๊ทธ๊ฑด ์ดํ•ดํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋ฉด ๋„ˆ๋น„์™€ ๋†’์ด ์ค‘ ์–ด๋–ค ์น˜์ˆ˜๊ฐ€ ๋จผ์ € ์˜ค๋Š”์ง€ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๊ฒฐ์ •ํ•ฉ๋‹ˆ๊นŒ?"

"์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ์˜ต์…˜์„ ๊ณ ๋ คํ•ด ๋ด…์‹œ๋‹ค. ํญ์ด ๋จผ์ €์ด๊ณ  ๋†’์ด๊ฐ€ ๊ทธ ๋‹ค์Œ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. "์ด ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ์‹์„ ์„ ํ˜ธํ•˜๋Š” ์ฃผ์žฅ์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ชจ๋“  ์‚ฌ๋žŒ์ด ํ•™๊ต์—์„œ ์ˆ˜ํ•™์„ ๋ฐฐ์šฐ๊ณ  ์ขŒํ‘œ ์Œ์ด 'x'(์ฆ‰, ๊ฐ€๋กœ ์ถ•) ๊ทธ๋Ÿฐ ๋‹ค์Œ 'y'(์ˆ˜์ง ์น˜์ˆ˜). ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ด๊ฒƒ์€ ๋‹จ์ง€ ํ•™๊ต ํ‘œ์ค€์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ˆ˜ํ•™์—์„œ ์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ ์ธ์ •๋˜๋Š” ํ‘œ์ค€์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋“ค์ด ๋งํ–ˆ๋“ฏ์ด, ๋‹น์‹ ์€ ์ˆ˜ํ•™์œผ๋กœ ๋…ผ์Ÿํ•  ์ˆ˜ ์—†๋‹ค."

"๊ทธ๋Ÿด๊นŒ์š”? ๋ญ, ์‹ธ์šธ ์ˆ˜ ์—†๋‹ค๋ฉด ํญ์ด ๋จผ์ €๊ณ  ๋†’์ด๊ฐ€ ๊ทธ ๋‹ค์Œ์ด๊ฒ ์ฃ ?"

" 'height first, then width'๋ฅผ ์„ ํ˜ธํ•˜๋Š” ํฅ๋ฏธ๋กœ์šด ์ฃผ์žฅ์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค . ์ด ์ฃผ์žฅ์€ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์˜ ๋น ๋ฅธ ์ดˆ๊ธฐํ™”์—์„œ ๋น„๋กฏ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฒฐ๊ตญ ๋ฐฐ์—ด์„ ์ดˆ๊ธฐํ™”ํ•˜๋ ค๋ฉด ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค."

// Matrix of important data
int[][] matrix = { {1, 2, 3, 4, 5}, {1, 2, 3, 4, 5} };

"๊ทธ๋ž˜์„œ ๊ทธ๊ฒŒ ์šฐ๋ฆฌ์—๊ฒŒ ๋ฌด์Šจ ๋„์›€์ด ๋ฉ๋‹ˆ๊นŒ?"

"๋ญ”๊ฐ€ ์•Œ์•„์ฐจ๋ ธ์–ด? ์ด๊ฒŒ ์žˆ์œผ๋ฉด ์–ด๋–กํ•ด?

// Matrix of important data
int[][] matrix = {
  {1, 2, 3, 4, 5},
  {1, 2, 3, 4, 5}
};

"์ฝ”๋“œ์— ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ•œ ์ค„์”ฉ ์“ฐ๋ฉด 2ํ–‰ 5์—ด์˜ ํ…Œ์ด๋ธ”์ด ์ƒ์„ฑ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค."

"์ด์ œ ์•Œ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2๋Š” ๋†’์ด์ด๊ณ  5๋Š” ๋„ˆ๋น„์ž…๋‹ˆ๋‹ค... ๊ทธ๋Ÿผ ์–ด๋–ค ์˜ต์…˜์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ ํ• ๊นŒ์š”?"

"์–ด๋–ค ๊ฒƒ์ด ๋” ํŽธ๋ฆฌํ•œ์ง€ ๊ฒฐ์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋‹น์‹ ์—๊ฒŒ ๋‹ฌ๋ ค ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ๊ฒƒ์€ ๊ฐ™์€ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๋ฅผ ์ž‘์—…ํ•˜๋Š” ๋ชจ๋“  ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ๊ฐ€ ๊ฐ™์€ ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ์‹์„ ๊ณ ์ˆ˜ํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค."

"์ฝ”๋“œ์— ์ดˆ๊ธฐํ™”๋œ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์ด ๋งŽ์€ ํ”„๋กœ์ ํŠธ์—์„œ ์ž‘์—…ํ•˜๋Š” ๊ฒฝ์šฐ ๊ฑฐ๊ธฐ์— ์žˆ๋Š” ๋ชจ๋“  ๊ฒƒ์ด ๋น ๋ฅธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ดˆ๊ธฐํ™”๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•  ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ๋†’์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ฆ‰, ํ‘œ์ค€ '๋†’์ด x ๋„ˆ๋น„'๋ฅผ ๊ฐ–๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

"๋งŒ์•ฝ ๋‹น์‹ ์ด ๋งŽ์€ ์ˆ˜ํ•™์„ ํฌํ•จํ•˜๊ณ  ์ขŒํ‘œ๋กœ ์ž‘์—…ํ•˜๋Š” ํ”„๋กœ์ ํŠธ(์˜ˆ: ๊ฒŒ์ž„ ์—”์ง„)์—์„œ ์ž์‹ ์„ ๋ฐœ๊ฒฌํ•œ๋‹ค๋ฉด ์ฝ”๋“œ๋Š” '๋„ˆ๋น„ x ๋†’์ด' ์ ‘๊ทผ ๋ฐฉ์‹์„ ์ฑ„ํƒํ•  ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์ด ๋†’์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด ๋ฐฐ์—ด ๋ฐฉ๋ฒ•

"์ž, ์ˆ˜์—… ์ดˆ๋ฐ˜์— ์•Œ์•„์ฐจ๋ ธ๋˜ 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์˜ ํŠน์ง•์„ ๊ธฐ์–ตํ•˜์‹œ๋‚˜์š”?"

"์˜ˆ! 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์€ ์‹ค์ œ๋กœ ๋ฐฐ์—ด์˜ ๋ฐฐ์—ด์ด์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!"

"๋งž์•„์š”." ์ฆ‰, ์ผ๋ฐ˜ ๋ฐฐ์—ด์˜ ๊ฒฝ์šฐ ๋ฐฐ์—ด ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ๋ฐฐ์—ด ์š”์†Œ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ์— ๋Œ€ํ•œ ์ฐธ์กฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๋ฉด 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์˜ ๊ฒฝ์šฐ ์ƒํ™ฉ์ด ์•ฝ๊ฐ„ ํญ๋ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. -array ๋ณ€์ˆ˜๋Š” 1์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์— ๋Œ€ํ•œ ์ฐธ์กฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ์— ๋Œ€ํ•œ ์ฐธ์กฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐฑ ๋ฒˆ ์„ค๋ช…ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋ณด๋‹ค ํ•œ ๋ฒˆ ์ง์ ‘ ํ•ด๋ณด๋Š” ๊ฒŒ ๋‚ซ๋‹ค."

2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด ๋ฐฐ์—ด ๋ฐฉ๋ฒ•

"์™ผ์ชฝ์—๋Š” 2 ์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด ๊ฐ์ฒด์— ๋Œ€ํ•œ ์ฐธ์กฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๋Š” 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด ๋ณ€์ˆ˜๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ค‘๊ฐ„์—๋Š” ์…€ ์ด 1์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์„ ์ €์žฅํ•˜๋Š” 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด ๊ฐ์ฒด๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์˜ ํ–‰์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์˜ค๋ฅธ์ชฝ์—๋Š” 2 ์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์˜ ํ–‰์ธ 4๊ฐœ์˜ 1์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์„ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๊ฒƒ์ด 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์ด ์‹ค์ œ๋กœ ์ž‘๋™ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹์ž…๋‹ˆ๋‹ค."

"ํ™˜์ƒ์ ์ด์•ผ! ํ•˜์ง€๋งŒ ๊ทธ๊ฒƒ์ด ์šฐ๋ฆฌ์—๊ฒŒ ์ฃผ๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€?"

"'์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ์˜ ์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ'๋Š” 'ํ–‰์˜ ๋ฐฐ์—ด'์— ๋Œ€ํ•œ ์ฐธ์กฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๋ฏ€๋กœ ๋งค์šฐ ๋น ๋ฅด๊ณ  ์‰ฝ๊ฒŒ ํ–‰์„ ๊ตํ™˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. '์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ์˜ ์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ'๋ฅผ ์–ป์œผ๋ ค๋ฉด ๋‘ ๊ฐœ๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ธ๋ฑ์Šค๋ฅผ ์ง€์ •ํ•˜๊ธฐ๋งŒ ํ•˜๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ:

int[][] data = new int[2][5];
int[] row1 = data[0];
int[] row2 = data[1];

"์•„๋ž˜ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ๋ณด์„ธ์š”. ์ด๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ํ–‰์„ ๋ฐ”๊ฟ€ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค."

// Matrix of important data
int[][] matrix = {
  {1, 2, 3, 4, 5},
  {5, 4, 3, 2, 1}
};

int[] tmp = matrix[0];
matrix[0] = matrix[1];
matrix[1] = tmp;
2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์€





matrix[0]์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ํ–‰์— ๋Œ€ํ•œ ์ฐธ์กฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
์ฐธ์กฐ๋ฅผ ๊ตํ™˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๊ฒฐ๊ณผ์ ์œผ๋กœ matrix๋ฐฐ์—ด์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
{
  {5, 4, 3, 2, 1},
  {1, 2, 3, 4, 5}
};

"์•Œ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ผ๋ฐ˜ ์•„์ดํ…œ ๋‘ ๊ฐœ๋ฅผ ๋ฐ”๊พธ๋Š” ๊ฒƒ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค."

"๊ทธ๋ ‡์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์Œ, 2์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด์˜ ์…€์„ ์ฐธ์กฐํ•˜์ง€๋งŒ ๋ฐฐ์—ด ์ด๋ฆ„ ๋’ค์— ํ•˜๋‚˜์˜ ์ธ๋ฑ์Šค๋งŒ ์ง€์ •ํ•œ๋‹ค๋ฉด ์…€์ด ์ผ๋ฐ˜ 1-์ฐจ์›์— ๋Œ€ํ•œ ์ฐธ์กฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ ์ปจํ…Œ์ด๋„ˆ๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ฐจ์› ๋ฐฐ์—ด."

"๋ชจ๋“  ๊ฒƒ์ด ๋…ผ๋ฆฌ์ ์ด๊ณ  ๋ช…ํ™•ํ•ด ๋ณด์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ•์˜ ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค, Rishi!"

"์ฒœ๋งŒ์—์š”. ํ˜„๋ช…ํ•˜๊ฒŒ ์‹ค์ฒœํ•˜์„ธ์š”."