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제주 탈출 일지
처음 작성한 코드 이중 for문을 사용해서 효율성에서 좋지 못한 모습을 보였다.(91점) def solution(phone_book): answer = True phone_book.sort(key=len) len_pb = len(phone_book) for i in range(len_pb): for j in range(i+1, len_pb): if phone_book[j].startswith(phone_book[i]) == True: return False return True 궁금해서 해답을 보았는데 zip을 사용하여 반복문을 줄였다. def solution(phoneBook): phoneBook = sorted(phoneBook) for p1, p2 in zip(phoneBook, phoneBook[..
처음 생각한 코드. def solution(participant, completion): answer = '' #participant 마라톤 참여 선수 #completion 마라톤 완주 선수 #완주하지 못한 선수는 한 명. for i in completion: if i in participant: participant[participant.index(i)] = '' for i in participant: answer += i return answer 정확도는 다 맞았으나, 효율성 테스트에서 모두 탈락. index 연산에서 하나씩 찾는 것이 굉장히 오래 걸릴 것이라고 생각함. 바로 딕셔너리를 원소의 이름 : 원소의 개수로 만듬 -> 구글링으로 찾아냄 # 최종 답안 def solution(participan..
알기쉬운 알고리즘 2장 연습문제를 공부한 내용을 정리하였습니다. 틀린 점이나 피드백이 있으시다면 언제든지 답글로 달아주시면 감사하겠습니다. 1. 360과 96의 최대공약수를 나눗셈을 이용한 유클리드 알고리즘으로 구하라. G(A, B) = G(B, R) 이다. ( A / B = 몫....R(나머지) ) G(360, 96) = G(96, 72) G(96, 72) = G(72, 24) G(72, 24) = G(24, 0) = 24 따라서 360 과 96의 최대공약수는 24이다. 2. 유클리드의 최대공약수 mod 연산 알고리즘의 시간복잡도를 O-표기로 표현하라. Euclid(a, b) 입력 : 정수 a,b; 단 a >= b >= 0 출력 : 최대공약수(a, b) if (b == 0) return a return..

알기쉬운 알고리즘 1장 연습문제를 공부한 내용을 정리하였습니다. 틀린 점이나 피드백이 있으시다면 언제든지 답글로 달아주시면 감사하겠습니다. 1. 최대 숫자 찾기에 대한 알고리즘과 다른 알고리즘을 생각해보자. - 순차 탐색 모든 숫자에 대해서 처음부터 끝까지 카드의 숫자를 하나씩 비교하면서 가장 큰 숫자를 찾는다. - 정렬 모든 숫자를 오름차순, 내림차순으로 정렬해두면 한쪽 끝에 있는 숫자가 최소 혹은 최대일 것이다. 2. 여러 장의 숫자 카드 중에서 가장 큰 수와 가장 작은 수를 동시에 찾기 위한 알고리즘을 생각해보자. - 순차 탐색 1번과 동일하게 처음부터 끝까지 숫자를 비교하며 가장 큰 수와 작은 수를 찾는다. - 정렬 1번과 동일. 3. 보간탐색(Interpolation Search)이 어떤 방식의..
여러 개발자를 지망하는 사람들과 만나서 소통할 수 있을 것 같다는 생각으로 지원. 취준 기간이 길어지다보니 뭔가 매너리즘에 빠진 것 같음... 자소서는 현재 제출한 상황이고. 만약에 합격을 한다면 .. 자소서를 어떤 포인트로 적었고, 어떻게 공부했는지 올려볼까 생각중 .. 될지 안될지는 모르겠지만 열심히 하자! - 뜨 거 운 합 격 - gsat을 한번 공부했으면 시험에서 더 좋은 점수를 얻을 수 있지 않았을까 생각한다. 1과목에서 너무 말아먹은것 같아 착잡하네요..
# 0 1 2 # 0 1 1 0 # 1 1 1 0 # 2 0 0 1 import sys sys.setrecursionlimit(30000) def dfs(set, v, visited): if visited[v] == False: visited[v] = True for i in set[v]: if not visited[i]: dfs(set, i, visited) return True else : return False def solution(n, computers): answer = 0 set = [] for i in range(n): # 인접리스트로 변환해서 확인 array = [] for j in range(n): if computers[i][j] == 1: array.append(j) set.appe..
answer = 0 def dfs(i, target, score,numbers, pl): global answer if i >= len(numbers): if score == target: answer += 1 return if pl == 0 : score += numbers[i] elif pl == 1 : score -= numbers[i] i += 1 dfs(i, target, score, numbers, 0) dfs(i, target, score, numbers, 1) def solution(numbers, target): ans1 = numbers[0] ans2 = -1*numbers[0] dfs(1, target, ans1, numbers, 0) dfs(1, target, ans1, number..