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사쿠마 쇼잔
인물·일화

쇼잔은 자신을 내세우는 경향이 지나치게 강한 나머지 오만한 면이 있어 주위에 적이 많았다. 수많은 실적을 남겼음에도 불구하고, 현재까지 쇼잔의 평가가 낮은 것도 그의 성격에서 유래한 것이 크다고 말하는 사람도 있다. 그러나 당시 일본에 있어서 쇼잔은 의심할 여지 없는 서양 학문의 일인자였다. 그를 참살한 가와카미 겐사이가, 후에 쇼잔의 내력을 알고 아연해하며 이후로는 암살을 그만두고 말았다는 일화에서도 그를 엿볼 수 있다. 그의 제자로는 정치에 뛰어난 요시다 쇼인을 시작으로 고바야시 도라사부로(小林虎三郎), 가쓰 가이슈(勝海舟), 가와이 쓰기노스케(河井継之助), 사카모토 료마(坂本龍馬), 하시모토 사나이(橋本左内), 가토 히로유키(加藤弘之) 岡見清熙、、山本覚馬、、北沢正誠 등 훗날 일본을 이끌어간 인물이 대다수로, 에도 막부 말기의 동란기에 지대한 영향을 준 건 사실이다.
스스로 자신을 "국가의 재산"(国家の財産)이라고 믿었으며, 사카모토 료마에게 "나를 피를 이은 아이는 반드시 대성한다"면서 "나의 아이를 많이 낳을 수 있을 것 같은, 큰 엉덩이를 가진 여성을 소개해 주었으면 한다"고 부탁한 적도 있다. 그러나, 그의 아들로 유일한 성인 자식이었던 미우라 게이노스케도 쇼잔 같이 행실이 나빠 대성하기는커녕 오히려 신센구미를 탈주했다. 신센구미에 가입한 것은 아버지 쇼잔에 대한 복수를 위해서였는데, 신센구미 내에서 안하무인한 행동을 반복한 끝에 탈주, 고향 마쓰시로(松代)에서 그를 따르는 자들과 함께 신센구미의 이름을 팔아 행패를 부리다 투옥되었고, 가쓰 가이슈가 보다 못해 그를 게이오기주쿠에 입학하도록 주선해 주었지만 여자 문제로 퇴학당하기도 했다. 메이지 유신 이후에는 재판관에게 행패를 부리다 투옥되기도 하는 등, 대성은커녕 가는 곳마다 실수를 거듭해 가쓰 가이슈나 사이고 다카모리 등 아버지를 보고 자신을 여러 가지로 후원해 준 사람들에게 종종 폐를 끼쳤다고 한다.
진위 여부를 가릴 수 없으나, 페리 제독이 유일하게 고개를 숙인 일본인이라고 한다.
가쓰 가이슈는 자신의 여동생 슌(順)이 가에이 5년（1852년）에 쇼잔과 혼인하여 처남 매부 지간이 되었지만, 오만한 쇼잔을 높게 평가하진 않았다. 『영천청화』(氷川清話)에서 가이슈는 쇼잔에 대해 「그건 그것일 뿐인 사내로, 꽤나 경망스럽고, 덜렁덜렁한 남자였다. 하지만 시세에 내몰렸다」(あれはあれだけの男で、ずいぶん軽はずみの、ちょこちょこした男だった。が、時勢に駆られて)라고 비판하였다. 하지만 쇼잔이 암살되었다는 소식을 듣고 「세상을 덮을 영웅」(蓋世の英雄)이라고 평가하고 「앞으로 내가 또 누구한테 이야기하겠는가. 국가를 위하여 통분하며 책략으로 흉중을 채우고 다녔는데 모두 그림 속의 떡이 되어버렸다」(この後、吾、また誰にか談ぜむ。国家の為、痛憤胸間に満ち、策略皆画餅。)라고 그의 죽음을 애통해했으며, 사이고 다카모리(西郷隆盛)나 야마오카 뎃슈(山岡鉄舟)를 「어른」(殿), 「씨」(氏)라고 불렀으나, 쇼잔에 대해서만큼은 「선생」이라고 경칭하였다고 한다. 또한 자신의 호로 삼았던, 쇼잔이 휘호한 「가이슈 서실」(海舟書屋)의 편액을 계속해서 내세우고 있었던 것도 사실이어서 가쓰 가이슈의 사쿠마 쇼잔에 대한 평가는 예사롭지 않다.
단가나 한시, 서화에 솜씨가 공교했으며, 기시베 시게오(岸辺成雄)가 쓴《에도 시대의 금사 이야기》에 따르면, 칠현금이나 일현금도 연주하고 있었다고 한다.
가에이 4년（1851년) 마쓰마에 번(松前藩)의 의뢰로 주조한 서양식 대포의 연습이 에도에서 실시되었는데, 포신이 폭발하고 대포는 완전히 무너져버려 주위의 웃음거리가 되었다. 도열해 있던 마쓰마에 번 관리들은 모두 「주조하는 데 들어간 돈만 날렸다」며 몰아세웠다. 그러나 쇼잔은 태연하게 "실패 때문에 성공이 있다"(失敗するから成功がある)고 말했다 한다. 나아가 「지금의 일본에서 서양식 대포를 제조할 수 있는 것은 나밖에 없으니, 여러 다이묘는 좀 더 나에게 돈을 투자해서 (대포를) 연습시켜야 한다.」고 호언하며 관리들을 어이없게 만들었다. 이를 비웃는 낙수(落首)로 「大玉池 砲を二つに 佐久間修理 この面目を なんと象山」라는 것도 있었다. 「大玉池」는 당시 쇼잔이 거주하던 「오타마가이케」(お玉が池)에 「おおたまげ」을 빗댄 익살이었다.
그는 "외국과 정말로 싸우고 싶으면 나라를 개방하고, 해군을 키워야 한다" 고 말했고 이토 히로부미는 그의 영향을 받아 외국 문물의 습득을 위해 유학을 떠나기도 했다 한다.
가족

아들 : 미우라 게이노스케
처남 : 가쓰 가이슈
저서

1854 성건록省諐録
匆卦, 砲卦（ほうけ）
하란어휘荷蘭語彙
기타

요시다 쇼인
이토 히로부미
가쓰 가이슈
사카모토 료마
미우라 게이노스케
데니스 제임스

| 데니스 제임스 Dennis James |
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출생: 1917년 8월 24일 저지시티
사망: 1997년 6월 3일 팜스프링스
성별: 남성
국적: 미국
직업: 배우, 텔레비전 배우, 영화배우
데니스 제임스(Dennis James, 1917년 8월 24일 ~ 1997년 6월 3일)는 미국의 배우, 텔레비전 배우, 영화배우이다.
저지시티에서 태어났으며 팜스프링스에서 사망하였다. 사인은 폐암이다.  포리스트 론 메모리얼 파크에 매장되었다.
영화

디텐션 (2003년)
가브리엘 드 기유라그

| 가브리엘 드 기유라그 Gabriel de Guilleragues |
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출생: 1628년
사망: 1684년
성별: 남성
국적: 프랑스
직업: 정치인
포르투갈 수녀의 편지
가브리엘 드 기유라그(Gabriel de Guilleragues, 1628년 ∼ 1684년)는 17세기 프랑스의 정치인이다.
개요

기유라그 백작은 문학사에서 거의 알려지지 않은 사람이다. 물론 그는 ≪프랑스 가제트≫의 편집을 맡았고 이 잡지에 ＜튀렌 찬양＞이라는 기사를 쓰기도 했다. 그러나 그는 결코 문필가로 알려진 사람이 아니었으며 생전에 자신이 쓴 문학작품에 대한 기록을 남겨 놓은 적도 없다. 사실 ＜포르투갈 수녀의 편지＞의 작자에 대한 논란이 오랫동안 계속되었던 이유 중의 하나도 그가 다른 작품을 쓰지 않았다는 데 있다. 당시 그는 ＜발랑탱, 포르투갈 수녀의 편지, 풍자시와 연가＞의 출판 허가를 받았는데, 그중 ＜포르투갈 수녀의 편지＞만 따로 출간되었기 때문에 두 작품의 연관성에 대한 의문이 제기되기도 했다. 그러나 20세기 후반에 이르러 풍자시와 연가 모음인 ＜발랑탱＞이란 작자 미상의 작품이 발견됨으로써 마침내 이 의문은 해결되었고 또한 기유라그 백작이 상당한 문학적 재능이 있는 사람이었다는 점도 확인되었다. 그러나 이 작품은 당시 살롱에서 흔히 행해지던, 시를 이용한 유희에 쓰이는 시들로서 ＜포르투갈 수녀의 편지＞와는 전혀 다른 성격의 작품이며 문학적 가치도 현격히 떨어진다. 그러므로 만일 기유라그가 ＜포르투갈 수녀의 편지＞의 작자라면 그는 일생에 단 한 편의 걸작만을 쓴 문필가로 분류되어야 한다.
하마 (도시)

하마(아랍어: حماة, "요새"라는 뜻)는 시리아 중부에 위치한 도시로, 하마 주의 주도이며 인구는 696,863명(2009년 기준)이다. 오론테스강과 접하며 다마스쿠스(시리아의 수도) 북쪽에 위치한다. 다마스쿠스와 알레포, 홈스, 라타키아에 이어 시리아에서 5번째로 큰 도시이며 농업과 공업의 중심지이다. 수니파 무슬림이 다수를 차지하며 동방 정교회 건물들이 들어서 있다.
시내에는 높이가 20m에 달하는 수차 17개가 있는데 오론테스강에서 물을 끌어올린 다음 도시 전체를 연결하는 수로나 인근에 있는 농경지를 관개하는 데에 사용되었다.
기후

| 하마의 기후> 월 | 하마의 기후> 1월 | 하마의 기후> 2월 | 하마의 기후> 3월 | 하마의 기후> 4월 | 하마의 기후> 5월 | 하마의 기후> 6월 | 하마의 기후> 7월 | 하마의 기후> 8월 | 하마의 기후> 9월 | 하마의 기후> 10월 | 하마의 기후> 11월 | 하마의 기후> 12월 | 하마의 기후> 연간 |
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| 역대 최고 기온 °C (°F) | 20.0 (68.0) | 23.1 (73.6) | 28.0 (82.4) | 36.2 (97.2) | 41.0 (105.8) | 42.0 (107.6) | 45.2 (113.4) | 45.0 (113.0) | 42.2 (108.0) | 37.6 (99.7) | 31.0 (87.8) | 25.2 (77.4) | 45.2 (113.4) |
| 일평균 최고 기온 °C (°F) | 12.3 (54.1) | 14.7 (58.5) | 18.9 (66.0) | 23.6 (74.5) | 30.0 (86.0) | 34.6 (94.3) | 36.6 (97.9) | 36.7 (98.1) | 33.7 (92.7) | 28.4 (83.1) | 20.2 (68.4) | 14.0 (57.2) | 25.3 (77.6) |
| 일일 평균 기온 °C (°F) | 8.1 (46.6) | 9.8 (49.6) | 13.0 (55.4) | 17.1 (62.8) | 22.6 (72.7) | 26.9 (80.4) | 29.6 (85.3) | 29.7 (85.5) | 26.7 (80.1) | 21.6 (70.9) | 14.3 (57.7) | 9.6 (49.3) | 19.1 (66.4) |
| 일평균 최저 기온 °C (°F) | 3.9 (39.0) | 4.8 (40.6) | 7.0 (44.6) | 10.6 (51.1) | 15.2 (59.4) | 19.2 (66.6) | 22.5 (72.5) | 22.6 (72.7) | 19.6 (67.3) | 14.8 (58.6) | 8.4 (47.1) | 5.1 (41.2) | 12.8 (55.1) |
| 역대 최저 기온 °C (°F) | −8.3 (17.1) | −7.3 (18.9) | −3.0 (26.6) | −0.5 (31.1) | 5.9 (42.6) | 10.6 (51.1) | 14.7 (58.5) | 14.0 (57.2) | 9.5 (49.1) | 2.2 (36.0) | −3.7 (25.3) | −5.5 (22.1) | −8.3 (17.1) |
| 평균 강수량 mm (인치) | 72.5 (2.85) | 54.3 (2.14) | 49.3 (1.94) | 32.3 (1.27) | 10.3 (0.41) | 3.8 (0.15) | 0.4 (0.02) | 0.1 (0.00) | 1.8 (0.07) | 21.4 (0.84) | 40.0 (1.57) | 66.5 (2.62) | 352.7 (13.89) |
| 평균 강수일수 (≥ 1.0 mm) | 9.9 | 8.1 | 7.4 | 4.5 | 1.8 | 0.3 | 0.0 | 0.0 | 0.3 | 2.8 | 5.1 | 9.0 | 49.2 |
| 평균 상대 습도 (%) | 81 | 75 | 69 | 61 | 49 | 40 | 39 | 42 | 43 | 51 | 69 | 83 | 58 |
| 평균 월간 일조시간 | 127.1 | 151.2 | 217.0 | 249.0 | 325.5 | 366.0 | 387.5 | 356.5 | 312.0 | 257.3 | 192.0 | 130.2 | 3,071.3 |
| 평균 일일 일조시간 | 4.1 | 5.4 | 7.0 | 8.3 | 10.5 | 12.2 | 12.5 | 11.5 | 10.4 | 8.3 | 6.4 | 4.2 | 8.4 |
출처 1: 미국 해양대기청 (평년값: 1991년~2020년, 강수/일조시간: 1961년~1990년), Meteostat
출처 2: 독일 기상청 (극값: 1956년~2004년, 상대습도: 1973년~1993년)
사진

하마에 있는 수차
하마 동방 정교회 성당
같이 보기

하마 대학살
딕 야미

| 딕 야미 Dick Yarmy |
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출생: 1932년 2월 14일 뉴욕
사망: 1992년 5월 5일
성별: 남성
국적: 미국
직업: 배우, 텔레비전 배우
딕 야미(Dick Yarmy, 1932년 2월 14일 ~ 1992년 5월 5일)는 미국의 배우, 텔레비전 배우이다.
뉴욕에서 태어났다.
영화

더 스위닝 바메이드 (1975년)
119 구조대 (1972년)
겟 스마트 (1965년)
매튜 브래디

| 매튜 브래디 Mathew Brady |
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본명: 매튜 B. 브래디
로마자 표기: Mathew B. Brady
출생: 1822년 ~ 1824년
사망: 1896년 1월 15일
성별: 남성
국적: 미국
직업: 사진가
1875년 경 모습
매튜 브래디(Mathew Brady, 본명: 매튜 B. 브래디, Mathew B. Brady, 1822년 ~ 1824년 ~ 1896년 1월 15일)는 미국의 사진가였다. 미국 역사상 가장 초기이자 가장 유명한 사진가 중 한 명으로 알려진 그는 남북 전쟁 장면으로 가장 잘 알려져 있다. 미국에서 은판 사진 기술을 개척한 발명가 새뮤얼 모스 밑에서 공부했다. 브래디는 1844년 뉴욕에 자신의 스튜디오를 열고 미국 대통령 존 퀸시 애덤스, 에이브러햄 링컨, 밀러드 필모어, 마틴 밴 뷰런 및 기타 유명 인사들의 사진을 찍었다.
남북 전쟁이 시작되었을 때 브래디는 이동식 스튜디오와 암실을 사용하여 수천 장의 생생한 전장 사진을 통해 전쟁의 현실을 대중에게 전달했다. 그는 또한 분쟁 양측의 장군과 정치인의 사진을 찍었지만 대부분은 브래디 자신이 아닌 그의 조수가 찍은 것이다.
남북전쟁이 끝난 후 이 사진들은 유행이 지났고 정부는 그가 예상했던 대로 마스터 사본을 구입하지 않았다. 브래디의 재산은 급격히 줄어들었고 그는 빚을 지며 사망했다.
시간 복잡도

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계산 복잡도 이론에서 시간 복잡도는 문제를 해결하는데 걸리는 시간과 입력의 함수 관계를 가리킨다.
컴퓨터과학에서 알고리즘의 시간복잡도는 입력을 나타내는 문자열 길이의 함수로서 작동하는 알고리즘을 취해 시간을 정량화하는 것이다. 알고리즘의 시간복잡도는 주로 빅-오 표기법을 사용하여 나타내며, Pan Bubilek이 빅-오 표기법은 계수와 낮은 차수의 항을 제외시키는 방법이다. 이런 방식으로 표현할 때, (예를 들면, 입력 크기를 무한대로 입력하여) 시간복잡도를 점근적으로 묘사한다고 말한다.
예시로서, 만약 크기 n의 모든 입력에 대한 알고리즘에 필요한 시간이 최대 (어떤 n0보다 크지 않은 모든 n에 대하여) 5n3 + 3n의 식을 가진다면, 이 알고리즘의 점근적 시간 복잡도는 O(n3)이라고 할 수 있다.
시간 복잡도는 기본적인 연산을 수행하는데에 어떤 고정된 시간이 걸릴 때, 알고리즘에 의해서 수행되는 기본 연산의 개수를 세어 예측할 수 있다. 그러므로 걸리는 시간의 총량과 알고리즘에 의해 수행되는 기본적인 연산의 개수는 최대 상수 인자만큼 다르다.
알고리즘의 수행 시간은 동일 크기의 다양한 입력에 의해 달라질 수 있기 때문에, 가장 많이 쓰이는 최악의 시간 복잡도의 알고리즘 시간을 T(n)이라고 했을 때, 이것은 크기 n의 모든 입력에 대해 걸리는 최대의 시간으로 정의할 수 있다.
그 다음으로 덜 흔하게 쓰이면서, 보통 명확하게 서술되는 측정방법은 평균 시간 복잡도이다.
시간 복잡도는 함수 T(n)의 특성에 의해 분류할 수 있다. 예를 들면, T(n)=O(n)인 알고리즘은 선형 시간 알고리즘이라고 부르며, 몇몇 M ≥ n >1에 대해 T(n)=O(Mn)이고 Mn=O(T(n)) 인 알고리즘은 지수 시간 알고리즘이라고 한다.
공통 시간 복잡도 표

| 이름 | 복잡도종류 | 수행시간 (T(n)) | 수행 횟수 예시 | 알고리즘 예시 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 상수 시간 |  | O(1) | 10 | 정수(이진수로 표현되는)가 짝수이거나 홀수인지 결정 |
| 역 아커만 시간 (Inverse Ackermann time) |  | O(α(n)) |  | 서로소 집합을 사용한 연산 당 분할상환 시간 |
| 반복 로그 시간 (iterated logarithmic time) |  | O(log* n) |  |  |
| 로그-로그 시간 |  | O(log log n) |  | 유계 우선순위 큐를 사용한 연산 당 분할상환 시간 |
| 로그 시간 | DLOGTIME | O(log n) | log n, log(n2) | 이진탐색 |
| 다항 로그 시간 |  | poly(log n) | (log n)2 |  |
| 분수 지수 |  | O(nc) where 0 < c < 1 | n1/2, n2/3 | k차원 트리 탐색 |
| 선형 시간 |  | O(n) | n | 정렬되지 않은 배열에서 가장 작은 수 또는 가장 큰 수를 탐색 |
| "n log* n" 시간 |  | O(n log* n) |  | 자이델(Seidel)의 다각형 삼각화 알고리즘 |
| 선형 로그 시간 |  | O(n log n) | n log n, log n! | 가장 빠른 비교정렬: 고속 푸리에 변환 |
| 2차 시간 |  | O(n2) | n2 | 버블 정렬, 삽입 정렬, 직접적 합성곱 |
| 3차 시간 |  | O(n3) | n3 | n×n 행렬 두 개의 무식한 곱셈, 편상관계 계산 |
| 다항 시간 | P | 2O(log n) = poly(n) | n, n log n, n10 | 선형 계획법을 위한 카르마카(Karmarkar)의 알고리즘, AKS 소수판별법 |
| 준 다항 시간 | QP | 2poly(log n) | nlog log n, nlog n | 유향 슈타이너 트리 문제에 대해 잘 알려진 O(log2 n)-근사 알고리즘 |
| 서브 지수함수 (1번째 정의) | SUBEXP | O(2nε) for all ε > 0 | O(2log nlog log n) | 복잡도의 이론적 추측을 생각했을 때, BPP는 SUBEXP에 포함. |
| 서브 지수함수 (2번째 정의) |  | 2o(n) | 2n1/3 | 소인수분해와 그래프 동형에 대해 잘 알려진 알고리즘 |
| 지수 시간 (선형 지수) | E | 2O(n) | 1.1n, 10n | 동적 계획법을 사용한 외판원 문제 해결방법 |
| 지수 시간 | EXPTIME | 2poly(n) | 2n, 2n2 | 브루트 포스 탐색을 통한 연쇄 행렬 곱셈의 해결방법 |
| 팩토리얼 시간 |  | O(n!) | n! | 브루트 포스 탐색을 통한 외판원 문제 해결방법 |
| 이중 지수 시간 | 2-EXPTIME | 22poly(n) | 22n | 프레스버거(Presburger) 산술 명제의 진위 여부 결정 |
상수 시간 (Constant time)

만약 어떤 알고리즘의 T(n) 값이 입력 크기에 구애받지 않는 값에 의해서 한정된다면, 이 알고리즘은 상수 시간(O(1) 시간이라고 쓰기도 함) 이라고 말할 수 있다. 예를 들면, 단 하나의 연산이 어떤 배열에서의 요소 위치를 알아내는 것을 수행한다고 할 때, 이 요소에 접근하는 것은 상수 시간이 걸린다. 그러나 순서가 정해져있지 않은 배열에서의 최소 값을 찾는 것은, 가장 작은 값을 결정하기 위해 어떤 배열에서의 각 요소를 훑는 것이 필요하기 때문에 상수 시간이 아니다. 이것은 그렇기 때문에 선형 시간 연산이며, O(n)시간이 소요된다. 그러나 만약 요소들의 개수를 미리 알고있고 변화가 없다면, 이러한 알고리즘은 상수 시간에 이루어질 수 있다고 말할 수 있다.
"상수 시간"이라는 이름에도 불구하고, 수행시간은 문제의 크기에 독립적일 필요가 없지만 수행시간의 상한은 문제의 크기에 독립적으로 제한된다. 예를 들면, "필요하다면 a와 b를 바꿔서 a≤b가 되도록 하시오"와 같은 것은, 시간이 이미 a≤b조건 만족여부에 종속적이라고 한다고 해도, 상수 시간을 갖는다고 할 수 있다. 그러나 요구되는 시간이 항상 최대 t인 상수 t가 존재하기도 한다.
아래는 상수 시간 동안 수행되는 코드의 예제이다.
int index = 5;
int item = list[index];

if(조건이 참일 때) then
    상수 시간 동안 수행되는 어떤 연산을 실행
else
    상수 시간 동안 수행되는 어떤 연산을 실행
for i = 1 to 100
    for j = 1 to 200
        상수 시간 동안 수행되는 어떤 연산을 실행
만약 T(n)이 O(어떤 상수값)이라면, 'T(n)은 O(1)이다'라는 것과 동등하며, 이것을 표준 표기법으로 사용한다.
로그 시간 (Logarithmic time)

만약 T(n) = O(log n) 이라면, 이 알고리즘은 로그 시간이 걸린다고 말할 수 있다. 컴퓨터가 이진수 시스템을 사용하기 때문에, 로그는 밑을 대부분 2로 사용한다. (즉, log2n, 때때로는 log n 이라고 쓰임.) 그러나, 로그의 밑이 변할 때, logan와 logbn는 오로지 상수 승수에 따라서만 달라지며 이것은 빅-오 표기법에서는 버림한다; 그러므로 O(log n)은 로그의 밑과 상관없이 로그 시간 알고리즘에 대한 표준 표기법이 된다.
로그시간이 걸리는 알고리즘은 이진트리에서의 연산에서나 또는 이진 탐색에서 찾아볼 수 있다.
O(log n)알고리즘은 인스턴스당 연산이 각 인스턴스에 대해서 최대한 줄어드는 것이 필요하기 때문에, 높은 효율을 갖고 있다고 여긴다.
이런 타입의 가장 쉬운 예제 알고리즘은, 문자열을 절반으로 쪼개어 그 오른쪽의 문자열을 다시 또 절반으로 쪼개고, 이를 반복하는 알고리즘으로 생각할 수 있다. 이 알고리즘은 우리가 각각의 출력 이전에 문자열을 절반으로 나누기 때문에, O(log n)시간 (n은 문자열의 길이) 이 소요된다. 이것은 출력 횟수를 증가시키기 위해서는 문자열의 길이를 두배로 늘려야 함을 의미한다.
// 문자열의 오른쪽 절반을 재귀적으로 출력하는 함수.
var right = function(str){
    var length = str.length;

    // Helper function
    var help = function(index){

        //재귀호출 부분: 오른쪽 절반을 출력
        if(index < length){

            //인덱스로 배열 끝까지 문자 출력
            console.log(str.substring(index, length));

            //재귀 호출 부분: 오른쪽 절반에 대해서 help를 호출
            help(Math.ceil((length + index)/2));
        }

        // Base Case: Do Nothing
    }
    help(0);
}
다항 로그 시간 (Polylogarithmic time)

만약 T(n) = O((log n)k) 이라면, 이 알고리즘은 어떤 상수k에 대해 다항 로그 시간 동안 수행된다고 말할 수 있다. 예를 들면, 행렬 체인 곱은 병렬 랜덤 접근 기계 (Parallel Random Access Machine: PRAM)에서 다항 로그 시간에 해결할 수 있다.
서브-선형 시간 (Sub-linear time)

만약 T(n) = o(n) 이면, 이 알고리즘은 서브-선형시간 동안 작동된다고 말할 수 있다. 특히 이 알고리즘은 위에서 정의된 시간 복잡도들을 가진 것들을 포함하며, O(n1/2) 인 Grover 탐색 알고리즘을 포함한다.
서브-선형 시간 동안 작동하는 전형적인 알고리즘들은 병렬 프로세싱, 비표준 프로세싱을 사용하거나, 입력 구조에 대한 보장된 가정을 갖는다. 그러나 문자열의 처음부터 log(n)번째 비트 위치에서의 한 개의 비트를 갖는 모든 문자열의 집합과 같은 형식 언어는 입력의 모든 비트에 종속적일 수 있고, 서브-선형 시간에 가깝게 계산될 것이다.
서브-선형 시간 알고리즘이라는 특정 용어는 알고리즘들이 전형적인 일렬 기계 모델에서 작동하며 입력에 대해 우선 가정을 허용하지 않는다는 점에서, 위와는 다른 알고리즘을 말한다. 그러나 이 알고리즘들은 랜덤화 될 수 있고, 거의 가장 사소한 정도의 태스크들에 대해서는 반드시 랜덤화되어야만 한다.
이러한 알고리즘은 반드시 전체 입력을 읽지 않고 결과를 제공해야 하기 때문에, 이것의 특별함은 상세 명세는 입력에 허용되는 접근에 굉장히 종속적이다. 보통 b1,..., bk 로 표현되는 이진 문자열에 대해서, 알고리즘이 어떤 i에 대해 bi의 값을 요청하거나 얻는데 O(1) 시간이 걸린다고 가정할 수 있다.
서브-선형 시간 알고리즘은 보통 랜덤화되며, 오로지 대략적인 해결책만을 제공해준다. 사실, 0만 가지는 이진 문자열의 특성은 (비근사적인) 서브-선형 시간 알고리즘에 의해서 결정될 수 없다는 것을 쉽게 증명할 수 있다. 서브-선형 시간 알고리즘은 특성 테스팅 (Property testing) 조사에서 자연스럽게 나타난다.
선형 시간 (Linear time)

만약 시간복잡도가 O(n)이면, 이 알고리즘은 O(n)시간 혹은 선형 시간을 갖는다고 말할 수 있다. 약식으로 충분히 큰 입력 크기에 대해서 수행시간이 입력 크기에 따라 선형적으로 증가함을 의미한다. 예를 들어, 리스트의 모든 요소를 더하는 프로시저는 리스트의 길이에 비례하는 시간을 요구한다. 이러한 설명은 수행시간이 특히 작은 n의 값에 대해, 정확한 선형적인 비례형태로부터 상당히 편차를 가질 수 있기 때문에 다소 부정확하다.
종종 선형 시간은 알고리즘의 이상적인 특성으로 여겨진다. 많은 연구자들은 선형 시간이나 그보다 더 좋은 알고리즘을 만드는 것을 연구해왔다. 이러한 연구는 소프트웨어와 하드웨어적인 방법 모두를 포함한다. 수학적으로, 표준 계산 모델을 사용해 선형 시간을 절대 얻을 수 없는 알고리즘들은 하드웨어적인 관점에서 선형 시간 동안 실행될 수 있다. 이것을 제공하는 병렬식 방법을 이용하는 하드웨어 기술이 존재하며, 예로 content-addressable 메모리와 같은 것이 있다. 이러한 선형시간 개념은 Boyer-Moore 알고리즘과 Ukkonen 알고리즘과 같은 문자열 매칭 알고리즘에서 사용된다.
유사 선형 시간 (Quasilinear time)

어떤 양의 상수 k 에 대해서 T(n) = O(n logkn) 이면, 이 알고리즘은 유사 선형 시간 동안 실행된다고 말할 수 있다; 선형로그 시간은 k=1인 경우이다. 소프트-오 표기법을 사용하면, 이 알고리즘은 Õ(n)이다. 유사 선형 시간 알고리즘은 모든 ɛ < 0 에 대해서 O(n1+ɛ)이고, 그러므로 1보다 엄격하게 큰 지수를 가진 n에서의 모든 다항식 보다 빠르다.
유사 선형시간에서 실행되는 알고리즘들은, 선형 로그 알고리즘에 덧붙여 다음을 포함한다.
In-place 합병 정렬, O(n log2n)
퀵 정렬, O(n log n), 랜덤화된 버전에서는 최악의 경우 입력에 대한 평균에서의 선형로그 시간을 수행시간으로 갖는다.
힙 정렬, O(n log n), 합병 정렬, intro정렬, 이진 트리 정렬, smooth정렬, patience 정렬 등에서의 최악의 경우.
고속 푸리에 변환, O(n log n)
Monge 배열 계산, O(n log n)
선형 로그 시간 (Linearithmic time)

선형 로그 시간은 지수 k가 로그 항의 하나와 동일한 유사 선형 시간의 특이한 경우이다. 선형 로그 함수는 n log n 형태의 함수 즉, 선형과 로그항의 곱이다. 만약 T(n) = O(n log n) 이라면, 알고리즘은 선형로그 시간 동안 실행된다고 말할 수 있다. 그러므로 선형로그 항은 선형 항 보다는 빠르게 증가하지만, 1보다 큰 지수를 가진 n의 다항식보다는 느리다.
많은 경우에, n log n 수행시간은 간단히 Θ(log n) 연산의 n 배 수행시간의 결과를 가진다. 예를 들면, 이진 트리 정렬은 n 크기의 배열 각 요소를 하나하나 삽입하여 이진 트리를 만든다. 자가 균형 이진 탐색 트리의 삽입 연산은 O(log n)시간이 걸리기 때문에, 전체 알고리즘은 선형 로그 시간이 걸린다.
비교 정렬은 Stirling 근사에 의해 log(n!) = Θ(n log n)이기 때문에, 최악의 경우 비교 횟수가 최소 선형 로그가 필요하다. 그리고 또한 T(n) = 2T(n/2) + O(n) 재귀 관계에서 빈번히 나타난다.
서브-이차 시간 (Sub-quadratic time)

만약 T(n) = o(n2)이면, 서브-이차 시간의 알고리즘이라고 말할 수 있다.
예를 들면, 간단히 비교 기반 정렬 알고리즘은 이차 (예를 들면, 삽입 정렬)이지만 더 심화된 알고리즘은 서브-이차 (예를 들면, 쉘 정렬)인 것을 찾을 수 있다. 어떤 범용 정렬도 선형시간에 수행될 수 없지만, 이차에서 서브 이차로의 변경은 대단히 현실적으로 중요하다.
다항 시간 (Polynomial time)

만약 어떤 상수 k에 대해 T(n) = O(nk)와 같이, 입력 크기에 어떤 다항 표현의 상한을 가지고 수행이 되는 알고리즘이 있다면, 그 알고리즘은 다항 시간을 가진다고 말할 수 있다. 결정론적 다항시간 알고리즘 (deterministic polynomical time algorithm) 이 존재하는지에 대한 문제들은 복잡도 클래스 P에 속하며, 이 복잡도 클래스 P는 계산 복잡도 이론 분야에서 핵심을 차지한다. Cobham 논제는 다항 시간이 "추적 가능한", "실현 가능한", "효율적인" 또는 "빠른" 과 같은 동의어를 갖는다고 언급한다.
몇 가지 다항 시간 알고리즘의 예를 들면,
정수 n에 대한 선택 정렬 알고리즘이 상수 A에 대해서  An^{2}개의 연산을 수행한다. 그렇다면 이것은  O(n^{2})의 시간 동안 수행되며, 다항시간 알고리즘이라고 할 수 있다.
모든 기본 산술 연산 (덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 그리고 비교)는 다항시간 동안 이루어진다.
그래프에서의 최대 매칭은 다항 시간 동안 찾을 수 있다.
다항 시간 (Polynomial time) > 강력한 다항 시간과 약한 다항시간

일부 문맥에서는, 특히 최적화의 경우, 강력한 다항 시간과 약한 다항 시간 알고리즘 사이에 차별점이 존재한다. 이 두 개념은 만약 알고리즘의 입력이 정수로 구성되어 있을 때만 관련이 있다.
강력한 다항시간은 계산의 산술 모델에서 정의된다. 이 산술 모델에서 기본 산술 연산은 피연산자의 크기에 상관없이 수행하는데 단위 시간 단계가 소요된다. 알고리즘은 아래와 같은 경우, 강력한 다항 시간에 수행된다고 할 수 있다.
계산의 산술 모델에서 연산의 횟수는 입력 인스턴스의 정수 개수를 가지고 다항식으로 경계값을 갖는다.
알고리즘의 공간은 입력 크기가 다항식으로 경계값을 가진다.
위와 같은 특성을 가진 모든 알고리즘들은 튜링 머신에서 산술 연산을 수행하는 적합한 알고리즘을 사용해 산술 연산을 교체하는 것으로 다항시간 알고리즘화 할 수 있다. 만약 두 번째의 요구사항이 충족되지 않으면, 다항시간 알고리즘화의 가능성은 더 이상 만족하지 않는다. 튜링 머신에서 n에 비례하는 공간을 차지하는 정수  2^{n}이 주어졌을 때, 반복 제곱을 사용해서 n회 곱한 2^{2^{n}} 을 계산하는 것이 가능하다. 그러나  2^{2^{n}}을 표현하는 데 쓰이는 공간은  2^{n}에 비례하므로, 입력을 표현하는데 쓰이는 공간은 다항 공간이기 보다는 지수 공간이다. 그러므로 튜링 머신에서 다항시간에 이 계산의 결과값을 도출해내는 것은 불가능하지만, 다항 시간을 갖는 많은 산술 연산을 가지고 이것을 계산하는 것은 가능하다.
뒤집어 생각해보면, 2진 인코딩된 입력 길이로 다항식 경계가 지어진 많은 튜링 머신 단계에서 작동하는 알고리즘들이 있다. 그러나, 입력 수의 개수로 다항식 경계가 지어진 많은 산술 연산들은 채택하지 않는다. 두 정수의 최대 공약수를 계산하기 위한 유클리디안 알고리즘은 그 하나의 예이다. 알고리즘의 수행시간이 주어진 두 개의 정수 a와 b에 대해서  O((\log a+\log b)^{2})튜링 머신 단계로 경계를 갖는다. 표현의 크기가 대략적으로  \log a+\log b일 때, a와 b의 이진 표현의 크기가 다항 크기를 갖는다. 동시에, 산술 연산 개수는 입력에서의 정수 개수로 제한될 수 없다. (이 때의 입력값은 상수이고, 입력에서의 정수는 항상 2개이다.) 후자의 관측으로 인해, 강력한 다항 시간에서 이 알고리즘은 작동할 수 없다. 이것의 실제 실행 시간은 a와 b의 크기에 의존하며, 입력값에서 정수 개수에도 의존한다.
다항 시간에 작동하지만 강력한 다항 시간은 아닌 알고리즘은 약한 다항 시간 동안에 작동한다고 말할 수 있다. 약한 다항 시간 알고리즘으로 알려져있는 문제중에 가장 유명한, 하지만 강력한 다항 시간 알고리즘은 아닌 예제는 선형 계획법이다. 약한 다항시간은 유사 다항 시간과 헷갈려서는 안된다.
다항 시간 (Polynomial time) > 복잡도 클래스

다항 시간의 개념은 계산 복잡도 이론에서 여러 가지 복잡도 클래스로 연결된다. 몇 가지 중요한 다항 시간이 사용되어 정의된 클래스들은 다음과 같다.
P: 다항 시간 동안 결정적 튜링 머신에서 해결할 수 있는 결정 문제의 복잡도 클래스
NP: 다항 시간 동안 비결정적 튜링 머신에서 해결할 수 있는 결정 문제의 복잡도 클래스
ZPP: 다항 시간 동안 확률적 튜링 머신에서 0의 에러확률로 해결할 수 있는 결정 문제의 복잡도 클래스
RP: 다항 시간 동안 확률적 튜링 머신에서 단방향 에러를 가지고 해결할 수 있는 결정 문제의 복잡도 클래스
BPP: 다항 시간 동안 확률적 튜링 머신에서 양방향 에러를 가지고 해결할 수 있는 결정 문제의 복잡도 클래스
BQP: 다항 시간 동안 양자 튜링 머신에서 양방향 에러를 가지고 해결할 수 있는 결정 문제의 복잡도 클래스
P는 머신 모델 변화의 측면에서 강건한 결정적 머신에 대해 가장 작은 시간 복잡도 클래스를 나타낸다. 모든 주어진 추상 머신은 해당 머신에 대해 다항 시간 동안 해결할 수 있는 문제에 해당하는 복잡도 클래스를 갖는다.
초다항 시간 (Superpolynomial time)

만약 T(n)이 모든 다항식 위에서 경계를 갖지 않는다면, 이것을 초다항 시간이 걸리는 알고리즘이라고 말할 수 있다. 이것은 모든 상수 c에 대해서 n이 입력 파라미터 일 때, ω(nc)시간을 갖는다. (일반적으로, 이 n은 입력값에서의 비트 개수를 뜻한다.)
예를 들면, 크기 n 의 입력값에 대해 2n단계 실행되는 알고리즘은 초다항 시간을 요구한다. (좀 더 정확히 말하자면, 지수 시간이다.)
지수 자원을 사용하는 알고리즘은 분명하게 초다항이지만, 어떤 알고리즘들은 매우 약한 초다항일 뿐이다. 예를 들면, Adelman-Pomerance-Rumely 소수성 테스트가 n비트의 입력에 대해서 nO(log log n)의 시간 동안 실행된다; 이것은 충분히 큰 n에 대해서 모든 다항 시간보다 빠르다. 하지만 입력 크기는 반드시 이것이 작은 지수의 다항식에 의해 지배될 수 없기 전에 비현실적인 크기가 되어야만 한다.
초다항 시간을 필요로하는 알고리즘은 복잡도 클래스 P밖에 놓인다. Cobham 논제는 이런 알고리즘이 비현실적임을 받아들인다. P vs. NP문제가 해결되지 않았기 때문에, 어떤 NP완비 문제도 다항 시간 동안 실행될 수 있다고 알려진 것이 없다.
준-다항 시간 (Quasi-polynomial time)

준-다항 시간 알고리즘은 다항 시간보다 느리지만 지수 시간보다는 느리지 않은 알고리즘이다. 준-다항 시간 알고리즘의 최악의 경우 시간은, 어떤 고정된  c>0에 대해  2^{O((\log n)^{c})} 값을 갖는다. 정수 인수분해에 대해  2^{{\tilde {O}}(n^{1/3})} 시간이 소요되는 가장 잘 알려진 고전 알고리즘인 대표 숫자 영역 거르기 (general number field sieve)는 실행 시간이 고정된 c에 대해서  2^{O((\log n)^{c})}로 나타낼 수 없기 때문에 준-다항시간 알고리즘이 아니다. 만약 준-다항 시간 알고리즘 정의에서의 상수 c가 1과 같다면, 우리는 다항시간 알고리즘을 얻을 수 있고, 1보다 작다면, 서브 선형 시간 알고리즘을 얻을 수 있다.
준-다항 시간 알고리즘은 전형적으로 NP-난제 문제에서 다른 문제로의 환원에서 생길 수 있다. 예를 들면, NP-난제 문제 하나가 3SAT이고, 이것을 다른 문제 B로 바꾸지만 이 문제의 크기는  2^{O((\log n)^{c})}이다. 이런 경우, 이 환원은 문제 B가 NP-난제임을 증명할 수 없다; 이 환원은 만약 3SAT에 대한 준-다항 시간 알고리즘이 없다면, 단지 B에 부합하는 다항시간 알고리즘이 없다는 것만을 보여줄 수 있다.
비슷하게, 우리가 알고있는 준-다항 시간 알고리즘은 몇가지 있지만, 다항 시간 알고리즘은 없다. 이런 문제는 근사 알고리즘에서 발생한다; 가장 유명한 예제는 방향성 Steiner 트리 문제이고, 이 문제는 정점 개수가 n인 트리에서  O(\log ^{3}n) 의 근사 인자를 달성하는 준-다항 시간 근사 알고리즘이다. 그러나, 다항 시간 알고리즘의 존재를 보여주는 것은 열린 문제이다.
다항시간은 아니지만, 준-다항 시간인 다른 해결 계산 문제들은 László Babai에 의한 그래프 동형 문제와 클릭의 합집합과 랜덤 그래프에서 가장 큰 클릭을 찾는 목표를 가지고 있는 planted clique 문제가 있다.
준-다항 알고리즘이 해결가능하긴 하지만, planted clique 문제는 다항 시간 해결방법이 없다고 추측된다; 이 planted clique의 경우는 계산 게임이론, 특성 테스팅, 기계학습에서의 다른 여러 문제들의 어려운 정도를 증명하기 위한 계산 난제 가정 (computational hardness assumption) 으로서 사용된다.
QP 복잡도 클래스는 모두 준-다항 시간 알고리즘으로 이루어져있다. 이것은 다음의 DTIME으로 정의된다.
{\mbox{QP}}=\bigcup _{c\in \mathbb {N} }{\mbox{DTIME}}(2^{(\log n)^{c}})
준-다항 시간 (Quasi-polynomial time) > NP-완비문제와의 연관

복잡도 이론에서, 미해결 문제인 P vs. NP문제는 NP문제 모두가 다항 시간 알고리즘인지의 여부를 묻는다. 3SAT문제 등과 같은, 모든 알려진 NP-완비문제 알고리즘들은 지수 시간이 걸린다. 실제로, 서브-지수 시간 알고리즘을 가지지 않는 많은 자연 NP-완비 문제들에 대해 추측이 되어왔다. 여기서 "서브-지수 시간"은 아래 두번째 정의에 표시되어 있다. (반면, 인접 행렬 방법을 사용한 많은 그래프 문제들은 입력 크기가 정점 개수의 제곱이기 때문에, 서브 지수 시간에 해결이 가능하다.)
이러한 k-SAT문제에 대한 가정은 지수 시간 가정으로 알려져있다. NP-완비 문제가 준-다항 시간 알고리즘을 갖고있지 않다고 생각되기 때문에, 근사 알고리즘 영역에서 근사적이지 않은 결과는 NP-완비 문제가 준-다항 시간 알고리즘을 갖지 않는다는 가정을 만든다. 예를 들면, 집합 덮개 문제의 비근사적 결과와 같은 것이다.
서브-지수 시간 (Sub-exponential time)

서브-지수 시간이라는 용어는 어떤 알고리즘의 수행시간이 다항시간보다 빠르지만 현저히 지수시간 보다는 작게 증가하는 것을 표현하는데 사용한다. 이러한 점에서, 서브-지수 시간 알고리즘은 오로지 지수 알고리즘보다는 다소 더 추적이 가능한 문제들이다. "서브-지수 시간"의 정확한 정의는 동의가 되어있지 않고, 아래의 두 정의가 폭넓게 사용되고 있다.
서브-지수 시간 (Sub-exponential time) > 첫 번째 정의

만약 어떤 알고리즘이 주어진 다항식보다 작게 증가하는 수행시간 안에 해결될 수 있다면, 그 문제는 서브-지수 시간이 걸린다고 말한다. 더 정확하게는, 모든 ε > 0에 대해서 O(2nε) 시간에 문제를 해결하는 알고리즘이 존재한다면, 서브-지수 시간 문제이다. 이러한 문제들은 다음과 같이 DTIME으로 정의되는 SUBEXP 복잡도 클래스를 갖는다.
서브-지수 표기법은, 입력 값의 부분이 아니라는 점과 각 ε이 해당 문제만의 알고리즘을 갖고있다는 점에서 ε에 대해 비균일하다.
서브-지수 시간 (Sub-exponential time) > 두 번째 정의

어떤 사람들은 2o(n) 로 서브-지수 시간을 정의한다. 이 정의는 서브-지수 시간의 첫번째 정의보다는 더 큰 실행 시간이 허용된다. 예제로는, 정수 인수분해하는 가장 잘 알려진 고전 알고리즘인 대표 숫자 영역 거르기 (general number field sieve) 가 있으며, 이것의 실행 시간은 입력 크기가 n의 길이를 가질 때,  2^{{\tilde {O}}(n^{1/3})}를 갖는다. 또 다른 예제는 그래프 동형 문제로  2^{O({\sqrt {n\log n}})}시간이 소요된다.
이것은 알고리즘이 인스턴스의 크기, 정점의 개수 또는 간선의 개수에서 서브-지수가 되는 것을 허용하는 알고리즘인지의 여부에 따라 다르다는 것을 명심하자. 매개변수화 복잡도에서는, 이러한 차이점이 결정 문제의  (L,k) 페어와 인자 k를 고려하는 것으로서 분명해진다. SUBEPT는, 입력 크기 n일 때 다항이며 k에 대해 서브-지수시간 수행되는 모든 매개변수화 문제의 복잡도 클래스이다.
더 정확하게 SUBEPT는 계산 가능한 함수  f:\mathbb {N} \to \mathbb {N}  with  f\in o(k)에 대해서 모든 매개변수화 문제  (L,k) 의 복잡도 클래스이며, 알고리즘은  2^{f(k)}\cdot {\text{poly}}(n) 시간 동안 L을 결정한다.
지수 시간 (Exponential time)

poly(n)이 n에서의 어떤 다항식이라고 할 때, 만약 T(n)이 2poly(n)로 상한이 정해진다면, 이 알고리즘은 지수 시간을 갖는다고 말할 수 있다. 더 형식적으로, 만약 T(n)이 어떤 상수 k에 대해서  O(2^{n{^{k}}})를 갖는다면, 지수 시간을 갖는다. 결정적 튜링 머신에 대해 지수 시간 알고리즘인 문제들은 EXP로 알려져있는 복잡도 클래스를 만든다.
EXP=\bigcup _{c\in \mathbb {N} }DTIME({2^{n{^{c}}}})
가끔 지수 시간은 지수가 최대 n의 선형 함수일 때, T(n) = 2O(n)을 갖는 알고리즘으로 사용되기도 하며, 복잡도 클래스 E를 표현한다.
E=\bigcup _{c\in \mathbb {N} }{DTIME}(2^{cn})
이중지수 시간 (Double exponential time)

poly(n)이 n에서의 어떤 다항식이라고 할 때, 만약 T(n)이 22poly(n)로 상한이 정해진다면, 이 알고리즘은 이중지수 시간을 갖는다고 말할 수 있다. 이러한 알고리즘들은 2-EXPTIME 복잡도 클래스에 속한다.
{\mbox{2-EXPTIME}}=\bigcup _{c\in \mathbb {N} }{\mbox{DTIME}}\left(2^{2^{n^{c}}}\right)
잘 알려진 이중지수 시간 알고리즘은 다음을 포함한다:
Presburger 연산을 위한 결정 과정
(최악의 경우에서) Grõbner basis 계산
닫힌 실수 영역에 대한 한정 기호 제거 (Quantifier elimination)는 최소 이중지수 시간이 걸린다.
같이 보기

다항 시간
지수 시간
상수 시간
점근 표기법
슈테판 안드레스

| 슈테판 안드레스 Stefan Andres |
| --- | --- |
출생: 1906년 6월 26일
사망: 1970년 6월 29일
성별: 남성
국적: 독일
직업: 작가
활동 기간: 1920년대 후반 ~ 1970년
종교: 카톨릭
상훈: 노벨 문학상 후보
슈테판 안드레스(Stefan Andres, 1906년 6월 26일 ~ 1970년 6월 29일)는 현대독일 작가이다. 노벨 문학상에 지명되었다.
제2차 세계대전 중에는 이탈리아에 망명하고, 전후 귀국(1950)하여 카톨릭시즘의 입장을 취하는 작가로서 그의 풍부한 구상력(構想力)은 높이 평가되고 있다. 1920년 후반부터 상당수의 작품을 저술하고 있으나 주목을 받을 만한 것은 오히려 전후의 작품에 많다. 특히 3부작 장편 <대홍수>(1949-59)는 제3제국시대를 배경으로 한 정치적·풍자적인 대작이다. 단편의 기법에도 뛰어난 걸작이 많다.
그 밖의 작품으로는 장편 <적끼리의 결혼>(1947), <정의의 기사(騎士)>(1948), 자서전적 소설 <샘 속의 소년>(1953), 단편 <우리들은 유토피아>(1943) 등이 있다.
1993년 러시아 헌정위기

1993년 러시아 헌정위기(러시아어: Конституционный кризис 1993 года)는 1993년 러시아 모스크바에서 러시아 대통령과 의회인 최고 소비에트 사이에 일어난 정치적 대립이다.
배경

1991년 소비에트 연방이 무너진 이후 러시아는 소련 시절 권력의 중심이었던 최고 소비에트와 대통령인 보리스 옐친이 정부를 구성하고 있었다. 8월 쿠데타를 진압하며 인기를 얻은 옐친은 새로운 경제 개혁안을 내세워 러시아 내 국유 공장을 민영화하고, 국유 재산을 대거 민간에 매각하기 시작하자 러시아 경제는 급속도로 하락했다. 최고 소비에트가 이에 반대해 옐친의 정책에 제동을 걸자, 옐친이 이끄는 행정부와 기존 소비에트 세력이 이끄는 입법부가 대립했다. 러시아의 경제 하락과 더불어 옐친의 개혁에 불만을 품은 반대 세력으로 하여금 정치적으로 대항할 수단을 제공했다. 특히 1993년 4월 구 공산당 및 극좌 정당이 의회에서 다수 의석을 차지하면서 옐친은 정치적으로 불리한 입장에 놓였다. 최고 소비에트는 옐친의 개혁 정책에 제동을 걸며 옐친의 권력 행사를 일부 제한했고, 대통령이 이끄는 행정부와 최고 소비에트가 이끄는 입법부의 대립은 극화되었다.
무력 충돌

1993년 9월 21일 최고 소비에트를 해산했다. 이에 최고 소비에트는 9월 23일 인민대표회의를 소집해 대통령을 탄핵하고, 부통령이었던 알렉산드르 루츠코이를 대통령에 임명했다. 10월 3일 최고 소비에트와 친 소비에트 시위대가 오스탄키노 방송국으로 진입해 방송국을 점령하고 옐친에 저항할 것을 선동하였다. 모스크바 시내를 경비하던 내무군 중 일부가 소비에트에 가담하고 친의회 시위대가 불어나자, 옐친은 더 이상 무력 개입을 미룰 수 없게 되었다. 옐친은 10월 4일 모스크바로 군 병력을 소집했다. 소비에트 시위대가 있는 크렘린 궁전을 포위한 전차 부대는 오전 8시, 의회를 포격하고 군부대를 들여보내 의회를 점령했다. 최고 소비에트와 관련 지도자들은 체포되었으며, 의회는 강제로 해산되었다.
결과

러시아 의회를 무력으로 진압한 뒤, 옐친은 10월 5일 공산당 및 모든 극좌 운동을 금지시켰다. 사건 당시 의회를 지원한 신문은 발행 금지되었으며, 다음날 러시아 소비에트 체제를 해산시켰다. 이 사건으로 구 공산당 세력은 거의 붕괴했으나 옐친 역시 지지도가 추락해 정치적으로 큰 타격을 입었다.
고든 웨스트코트

| 고든 웨스트코트 Gordon Westcott |
| --- | --- |
출생: 1903년 11월 6일 세인트조지
사망: 1935년 10월 31일 할리우드
성별: 남성
국적: 미국
직업: 배우
고든 웨스트코트(Gordon Westcott, 1903년 11월 6일 ~ 1935년 10월 31일)는 미국의 배우이다.
세인트조지에서 태어났으며 할리우드에서 사망하였다. 포리스트 론 메모리얼 파크에 매장되었다.
영화

고 인투 유어 댄스 (1935년)
패션스 오브 1934 (1934년)
더 월드 체인지 (1933년)
풋라이트 퍼레이드 (1933년)
러브 미 투나잇 (1932년)
헤리티지 오브 더 데저트 (1932년)
비벌리 로버츠

| 비벌리 로버츠 Beverly Roberts |
| --- | --- |
출생: 1914년 5월 19일 브루클린
사망: 2009년 7월 13일
성별: 여성
국적: 미국
직업: 연극 배우, 텔레비전 배우, 영화배우
비벌리 로버츠(Beverly Roberts, 1914년 5월 19일 ~ 2009년 7월 13일)는 미국의 연극 배우, 텔레비전 배우, 영화배우이다.
브루클린에서 태어났다.
영화

프럼버 (1979년)
싱잉 키드 (1936년)
김장숙

| 김장숙 |
| --- | --- |
출생: 1934년 3월 25일
사망: 2020년 6월 12일
국적: 대한민국
경력: 제12·13대 국회의원
직업: 약사, 정치인
김장숙(1934년 3월 25일~2020년 6월 12일)은 대한민국의 약사 출신 정치인이다. 제12·13대 국회의원을 지냈다.
브렌트 카버

| 브렌트 카버 Brent Carver |
| --- | --- |
출생: 1951년 11월 17일 크랜브룩
사망: 2020년 8월 4일
성별: 남성
국적: 캐나다
직업: 배우, 연극 배우, 텔레비전 배우
브렌트 카버(Brent Carver, 1951년 11월 17일 ~ 2020년 8월 4일)는 캐나다의 배우, 연극 배우, 텔레비전 배우이다.
크랜브룩에서 태어났다.
영화

로미오와 줄리엣 (2014년)
이벤트 (2003년) - 브라이언 역
아라라트 (2002년)
디플리 (2000년)
슬리피 할로우의 전설 (1999년)
휘스커스 (1997년)
송 스피너 (1995년)
암흑가의 보스 (1989년)
4차원 도시 (1989년)
사랑 스파이 그리고 거짓말 (1988년)
크로스 컨트리 (1983년)
크로스바 (1979년)