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코드카타
코딩테스트 연습 - 이상한 문자 만들기 | 프로그래머스 스쿨
여기서 부터 시작
***
- 문자열 전체의 짝/홀수 인덱스가 아니라, 단어(공백을 기준)별로 짝/홀수 인덱스를 판단해야합니다.
2중 for문 써야하나 좀 다르게
1)
2)
의 차이
1) 출력
' H E Df LlO BeAuTiFuL WoRlD '
2) 출력
' H E Df LlO BeAuTiFuL WoRlD '
마지막 공백이 하나 빠지고 안 빠지고 차이
그러면 return answer[:-1] 로 마지막 공백 하나를 빼준건데 왜 빼야만 정답이 된걸까?
왜 내가 처음했던 1)에선 앞 공백 3개 / 뒤 공백 2개인데 출력은 앞 공백 3개 / 뒤 공백 3개가 된걸까??
--> answer += ' '로 각 단어 뒤에 공백을 추가해주고 있는데, 이렇게 하면 마지막 단어 뒤에도 불필요한 공백이 추가
후 슈발
bb = [-2, 3, 0, 2, -5]
이라 했을 때
-2 랑
[3,0,2,-5] 가 더해져야 하고 그 다음에
[0,2,5]가 더해야져야함
3랑
[-2,0,2,-5]
[0,2,-5]
대충 이런식 만들어야하네
일단 3중 for 문 써야겠네
오답
애초에 겹칠수밖에 없는 구조임
힌트보고옴
너무 빨리 본 감이 없지않아 있음
정답
해설
일단 i 가 겹치면 안되니까 j 범위의 시작은 i+1 k또한 마찬가지 j+2
범위는 최대 마지막 인덱싱 까지니까
참고
코딩테스트 연습 - 크기가 작은 부분 문자열 | 프로그래머스 스쿨
강조
예를 들어, t="3141592"이고 p="271" 인 경우, t의 길이가 3인 부분 문자열은 314, 141, 415, 159, 592입니다. 이 문자열이 나타내는 수 중 271보다 작거나 같은 수는 141, 159 2개 입니다.
def solution(t, p):
answer = 0
return answer
에서 answer 에 작거나 같을 때 answer += 1 해주면 되네
len(p) 가 들어갈테고
range를 써야겠는데
for i in range(len(t)-len(p)+1):
쓰면 t[i] 라고 했을 때 1개만 묶임 난 3개씩 묶인거와 p를 정수형으로 바꿔서 비교해야해
3개씩 묶는건 슬라이싱이고
그럼 슬라이싱 기초를 잘 다지면 될듯
막히누
오답
t "500220839878"
p "7" 일때
결과가 8인데 1나옴
어디가 틀렸다는 소리임
len(t) ## 12 len(p) ## 1
일단 t[i:3+1] 부터 잘못됨
t[i:len(p)+1] 이 되야함
와 .. 처음으로 다른 사람 풀이 안보고 혼자서 2번 시도만에 성공
도파민 미쳤다 ㅠㅠ
다른 사람 풀이
def solution(t, p):
return len([t[i: i+len(p)] for i in range(len(t)-len(p)+1) if int(t[i: i+len(p)]) <= int(p)])
리스트 컴프리헨션 숩발 근데 다른 사람 의견 보면 가독성 떨어지고
' len(p)나 int(p) 가 불필요하게 여러번 계산되서 resource 낭비' 라는 말이 있는데 흠 뭔소리지?
--> 매번 t[i: i+len(p)]를 만들 때마다 len(p)가 호출 => 비효율적을 불필요한 resource 낭비로 표현
--> int(p)가 반복문을 돌 때마다 매번 호출 => 비효율적을 불필요한 resource 낭비로 표현
반복문 밖에서 한 번만 계산하도록 개선하면 성능을 최적화
성능 최적화는 한번도 생각 안해봤는데
최적화 코드 + 리스트 컴프리헨션은
def solution(t, p):
len_p = len(p) # len(p)를 미리 계산
int_p = int(p) # int(p)를 미리 계산
return len([t[i: i+len_p] for i in range(len(t)-len_p+1) if int(t[i: i+len_p]) <= int_p])
이거네
내 코드는
def solution(t, p):
answer = 0
len_p = len(p) # len(p)를 반복문 밖에서 한 번만 계산
int_p = int(p) # int(p)를 반복문 밖에서 한 번만 계산
for i in range(len(t) - len_p + 1):
if int(t[i:i+len_p]) <= int_p: # len(p)로 범위를 지정
answer += 1
return answer
가 되고
중요한 점 !!
-> 리스트 컴프리헨션을 쓰면 보통 성능을 끌어올릴 수 있음
일단 sizes[i][j]해서 2중 for문 쓰고
아니다 어짜피 2개뿐이니까 2중 쓸거 없겠다 4가지 경우의 수이고
일단 max,min 값부터 구하고
음.
문제 이해되니까 풀리네 ㅈㅈ
def solution(sizes):
max_ = []
min_ = []
for i in range(len(sizes)):
max_.append(max(sizes[i]))
min_.append(min(sizes[i]))
a = max(max_)
b = max(min_)
return a*b
다른 사람 풀이
def solution(sizes):
return max(max(x) for x in sizes) * max(min(x) for x in sizes)
리스트 캄프리헨션 미쳤네 진짜
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아티클 스터디
데이터 시각화 101: 2직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT
- 요약 : 직관적인 시각화 만들기
- 주요 포인트 :
1. 뇌가 바라보는 시각 정보
1) 뚜렷한 시각 요소 파악 (3원색 , 원, 지도 등)
2) 패턴(동일한 색 등)
3) 해석(시각 요소 및 패턴을 이용하여 뇌에서 능동적으로 의미르 부여하고 해석함)
2. 비슷한 특징 가지기
3. 같은 방향으로 움직이기
★시각 정보 처리 과정
1) 색, 질감, 방향, 배열 등의 시각 요소들을 추출
2) 추출된 시각 요소들을 이용하여 패턴을 발견 (우리 뇌는 큰 전체를 이해하는데 탁월함)
-> 근접성이나 유사성 등의 규칙을 이용하여 요소들을 배열하면, 뇌는 이들을 하나의 그룹으로 인식
3) 추출된 시각 요소 및 패턴에 능동적으로 의미를 부여하고 해석함
=> 1,2단계에서 추출되는 시각 정보들을 의도적으로 디자인하여 해석 단계에 도움주기
- 핵심 개념 :
- 용어 정리 :
전주의적 속성 : 무엇을 보자마자 주의를 기울이지 않아도 알아차리는 시각 요소
게슈탈트 원리 : 전체가 부분의 합보다 크다는 개념
사람은 개별 요소들이 아니라 전체적인 패턴이나 구조를 중심으로 인식하려는 경향이 있음
- 실무 적용 :
- 관련 사례 :
- 가상 시나리오 :
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