매일공부

출처 [저서] : 이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬 # 문제 나이트 이동 가능한 방향 - 수평 2칸 > 수직 1칸 - 수직 2칸 > 수평 1칸 현 좌표가 주어졌을 때 나이트가 이동가능한 경우의 수는? x : a~h y : 1~8 # 풀이 1. 나이트가 이동가능한 좌표 정의 steps = [(-1,2), (1, 2), (-1,-2), (1, -2), (-2, 1), (-2, -1), (2, 1), (2, -1)] 2. x 좌표의 연속된 알파벳 > int 변환 1) x의 알파벳을 수작업으로 정의 후 인덱스를 활용하여 변환 x_list = ['a','b','c','d','e','f','g','h'] now = list(map(int, [x_list.index(xy[0])+1, xy[1]])) 2..

출처 [저서] : 이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬 구현 = 아이디어를 코드로 유형 : 완전탐색, 시뮬레이션 메모리 사용량 with Python : int 자료형 데이터 개수 리스트 길이 메모리 사용량 ~ 1,000,000 약 4KB 10,000,000 약 40MB >> 사용량 제한보다 적은 크기의 메모리 사용 해야함 시간제한 1초에 2,000만 번 연산 수행 가정 >> 데이터 개수 = 100만 개, 시간복잡도 O(NlogN)이내의 알고리즘 사용해야함 예시] n = 1,000,000일 때, Nlog₂N =약 20,000,000 접근방법 고차원적인 사고력x >> 문법에 익숙하면 ok, 문제를 잘 읽으면 해결 가능 1. 상하좌우 문제 # 이동 횟수에 비례 # >> 이동횟수:시간복잡도 = N:O..

#저서 : 이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬 #기출 : 2018 E 기업 알고리즘 대회 # 문제 N이 1이 될 때까지 다음의 두 과정 중 하나를 반복적으로 선택 수행할 때, N이 1이 될때까지 1번 혹은 2번의 과정을 수행해야하는 쵯솟값 출력 1. N에서 1을 뺀다 2. N을 K로 나눈다 (단, N이 K로 나누어떨어질 때만 선택) # 제한사항 첫 줄 : N(2 단점 : 만약 N이 100억 이상이라면 시간 효율↓ > N이 K의 배수가 되도록 한 번에 빼는 것이 효율적 # 책의 답안 예시 n, k = map(int, input().split()) cnt = 0 while True: target = (n//k) * k #k의 배수 확인 cnt += (n-target) #배수가 될 때까지 한번에 ..

#저서 : 이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬 #기출 : 2019 국가 교육기관 코딩 테스트 # 문제 룰을 지켜서 가장 높은 숫자카드 뽑기 1. 카드는 n행 x m열 로 놓여있음 2. 먼저 뽑고자 하는 행 선택 3. 그 행에서 가장 낮은 숫자 카드 뽑기 # 제한사항 첫 줄 : 공백을 기준으로 n, m의 개수가 자연수로 주어짐 ( 1

* 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬의 부록A를 참고하였습니다. # eval() 문자열 형식의 수식 계산 # itertools : 반복되는 형태의 데이터 처리 - 순열 : data에서 r개를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우 from itertools import permutations data = [] print(list(permutaions(data, 3))) - 조합 : data에서 r개를 뽑아 순서 고려x 나열하는 모든 경우 from itertools import combinations data = [] print(list(combinations(data, 2))) - 중복가능한 순열 from itertools import product data = [] print(list(prod..

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그리디(Greedy) - 단순하지만 강력한, 현재 당장 좋은 것만 선택하는 알고리즘 - 대부분의 문제는 그리디 알고리즘을 적용했을 때 '최적의 해'를 찾을 수 없을 가능성 높음 > 정당한지 검토 필수! 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr ▲ 문제 def solution(n, lost, reserve): student=[1 for _ in range(n)] #전체 학생수 만큼 list 생성 for lost_num in lost: if lost_num in reserve:#도난당했지만 여벌이 있는 학생 제외 reserve.remove(lost_nu..