코딩관계론

링크 순위검색 풀이 "주어진 문자열을 어떤 방식으로 split할 것인가?" 완전탐색을 이용해 풀려고 했으니 특정 문자열을 내가 원하는 형식으로 만드는 것이 가장 중요하다. 먼저 주어진 query가 info 형식으로 변환될려면 " and" -> ""로 변경한 후 split(" ")을 하면 된다. "후보 쿼리는 어떤 방식으로 생성한 것인가?" 먼저 후보 쿼리를 직접 만들면 몇 개의 후보가 나올 수 있을지 생각을 해보자. 경우의 수는 두 가지 임으로 2 x 2 x 2 x 2 = 16개의 후보가 생성된다. 그럼 어떤 방식으로 생성할 것인가 조합함수를 이용해서 해당하는 인덱스를 '-' 문자열로 변경하면 모든 후보군을 생성할 수 있다. "정렬된 리스트에서 특정 값을 빠르게 찾는 방법" 이분 탐색을 수행하면 된다. ..

1. 문제 상황프로젝트가 example 도커 이미지를 빌드하기 위해선 기반 파일인 src 파일을 빌드해야 한다. example 코드를 수정하던 중에 src 코드 수정이 필요하다면 src 파일을 --no-cache로 빌드했다.  src의 환경이 변하는 것이 아니라 코드만 변했을 뿐인데 기존 pkg를 다운하고 다시 설치하는 것은 불필요한 시간을 잡아먹고 있었다. FROM nvcr.io/nvidia/l4t-base:r32.6.1# Keeps Python from generating .pyc files in the containerENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1# Turns off buffering for easier container loggingENV PYTHONUNBUFFERED=1A..

결론부터 말하자면 Thread 문제가 아니라 이 액션과 상관없는 네트워크 타임에 의해서 발생하는 문제였다. 해결 방법1. time.time모듈을 이용해 각 구간의 프로그램 실행 시간을 체크함2. request에서 매번 필요한 keyword를 파싱하는 방법이 아니라 request를 한번만 파싱하고 default dict을 이용하는 방법을 사용함dev_name = self._parsing_keyword(request, "dev_name")cmd = self._parsing_keyword(request, "cmd")min_threshold = self._parsing_keyword(request, "min")max_threshold = self._parsing_keyword(request, "max")----..

풀이 각 메뉴들을 조합하여 리스트에 저장하고, 각 course 개수의 best like를 구해주면 된다. 코드 from collections import Counter from collections import defaultdict import itertools def solution(orders, course): answer = [] cand_comb_menu = [] for num in course: for order in orders: comb_menues = list(itertools.combinations(order, num)) #AC, AD, AE for comb_menu in comb_menues: comb_menu = sorted(comb_menu) cand_comb_menu.append(..

풀이 연속된 문자열의 깔끔한 처리 코드 "연속된 문자를 복잡하게 처리하는 코드" def get_rule2(id): new_id = "" for i in range(len(id)): if not id[i].isalpha() and not id[i].isdigit(): if not id[i] in ['.', '-', '_']: continue new_id += id[i] return new_id def get_rule3(id): new_id = "" end = -1 for i in range(len(id)): if not id[i].isalpha(): if id[i] == '.': end = i for j in range(i + 1, len(id)): if id[j] != '.': break end = j ..

풀이 누적합을 이용해 skill을 O(n2)으로 줄여야 한다. 오랜 시간 동안 고민했던 것은 2차원 배열에서 누적 합을 어떻게 풀어야 할지 고민을 했다. 2차원 누적 합의 공식은 각 row를 먼저 다 누적해서 더한 후 col을 누적해서 더해주면 된다. 초기 배열 -2 0 2 0 0 0 map[2][3]) 2 0 -2 map[3][3] 누적합 배열 -2 -2 (psum[1][2]) 0 (psum[1][3]) -2 -2 (psum[2][2]) 0 ( psum[2][3]) 0 0 0 잘 생각하면 psum[2][3] 을 계산하면 map[2][3] + psum[1][3] + psum[2][2] -psum [1][2]의 경우는 변화량이 한번 제거된다.하지만 map[3][3]의 경우에는 변화량이 두 번 제거가 됨으로..

변수 설명 N[] = 모래의 초기 상태 a, b deg = a이상 b이하 deg만큼 모래를 채워라(빼라) 풀이 a~b까지 deg를 누적해서 더해주고 b + 1에서 deg를 소멸시켜주자 누적해서 더해주는 것은 각 인덱스에 무엇을 얼만큼 더해야 하는지 알려주기 때문에 누적하는 것이 굉장히 중요하다. 여기서 문제점은 a ~ b까지 deg를 누적해서 더했다면 n[b + 1] = [b] + b[n + 1]이 된다. n[b + 1]에서는 deg값을 인덱스마다 누적 할 필요가 없는데 어떻게 하면 소멸할 수 있을까를 고민하면 된다. b[n + 1]에 -deg 값을 넣음으로써 해당하는 누적 값을 없앨 수 있다. 풀이 def make_psum(arr): psum = [] psum.append(arr[0]) for i in..

풀이 "당신은 중간에 양이 늑대에게 잡아먹히지 않도록 하면서..." 가장 중요한 점은 방문 순서가 상관이 없다는 점이다. 왜냐하면 방문한 노드의 양과 늑대를 다 더하고 늑대가 많다면 탐색을 잔행 하지 못하기 때문이다. 다시 루트 노드로 돌아오려 합니다." 노드의 재방문을 고민해보면 양방향 간선을 통해서 해결할 수 있다. 이 부분 때문에 2차원 배열의 메모제이션이 필요하다. dp는 cache[node][방문한 노드들] = 양의 최대 수 코드 from collections import defaultdict nodes = [] edges = [] cache = [] def dfs(node, visited): global nodes, edges sheep = 0 wolf = 0 if cache[node][vis..