#. Problemhttps://www.acmicpc.net/problem/5002* The copyright in this matter is in BOJ #. Resolution Process 1. Read and understand problem 2. Redefine the problem + abstract 3. Create solution plan (select Algorithm, Data structure) 4. Prove the plan (check performance time and usage memory) 5. Carry out the plan 6. Look back on the plan and find a way to improve it #. Solve 문제의 핵심은줄을 서 있는 순서와 ..
#. Problemhttps://www.acmicpc.net/problem/13022* The copyright in this matter is in BOJ #. Resolution Process 1. Read and understand problem 2. Redefine the problem + abstract 3. Create solution plan (select Algorithm, Data structure) 4. Prove the plan (check performance time and usage memory) 5. Carry out the plan 6. Look back on the plan and find a way to improve it #. Solve 뭔가 조건이 복잡해보이지만..!중..
.입출력 . 입출력 방식 속도- C 표준 입출력 함수 scanf, printf (적은 메모리를 사용하지만 아래 방법보다는 느림) 단, cin보다 대용량의 데이터를 input 할 수 있음 - std::cin, std::cout 사용 시 아래 코드 적용1 ios_base::sync_with_stdio(false), cin.tie(NULL), cout.tie(NULL) cs이 코드를 적용하지 않으면 입,출력시 사용하는 버퍼를 동기화하는 것인데,이럴 경우 C++ 표준 stream버퍼와 C 표준 stream 버퍼가 병행하여 버퍼를 사용하게 된다.C++, C 로 stream 버퍼를 모두 사용할 수 있지만, 버퍼를 병행하여 사용하기 때문에 속도가 느려지는 현상이 발생하게 된다. 그래서 이 코드로 동기화를 해제해주면서..
1. 숫자 (number) - 정수12int num = 10; // -2147483648 ~ 2147483647long longNum = 472964732698L; // 23372036854775808 ~ 9223372036854775807cs - 실수12double longPi = 3.14159265358979323846;float pi = 3.14F;cs - 진수12int octal = 023; // 8진수 (십진수: 19)int hex = 0xC; // 16진수 (십진수: 12)cs 2. 부울 (Boolean)12boolean isTrue = true;boolean isFalse = false;cs 3. 문자 (char) - 한 개의 문자 값1char a1 = 'a';cs 4. 문자열 (string..
#. 색인 (.np.ix_, .iloc, .loc) *# 슬라이스 색인 (얕은 복사, 원본 갱신) - 1차원 : ar[n:m] # n~m-1 - 2차원 : arr[:2] # 행 우선 (n~1행) arr[:2, 1:] # (n~1행, 1~m열) # 다차원 색인 - arr[[1,5,3], [2,6,4]] # point 색인 (1,2), (5,6), (3,4) - arr[[1,5,3], [:,[2,6,4]] # 1,5,3행의 2,6,4열 # np.ix_() 함수 색인 - arr[np.ix_([1,5,3], [2,6,4])] # 1,5,3행의 2,6,4열 (np.ix_ 함수 : 위치 값으로 전달) # iloc[] 정수 색인 - df.iloc[0,:] # 0번째 행 - df.iloc[:,0] # 0번째 열 - d..
Python은 벡터 연산이 불가능합니다. AttributeError: 'list' object has no attribute 'methodName' 이러한 오류가 출력되는 것은, 벡터 연산이 불가능한 메서드(method)에 리스트를 적용했기 때문이죠.이를 해결하기 위해서는 "사용자 정의 함수 + 적용 함수" 의 조합이 필요합니다. # test 변수 준비>>> im = 'im tired' #. startswith() : 문자열의 시작 문자 패턴 확인 (T or F return)>>> im 'im tired'>>> im.startswith('im')True #. endswith() : 문자열의 종료 문자 패턴 확인 (T or F return)>>> im 'im tired'>>> im.endswith('ed'..
문자열 함수 - Stringr 패키지 stringr 패키지는 문자열 데이터를 가공하기 위해 자주 사용되는 유용한 패키지입니다.문자열 치환, 벡터 연산, 함수의 결과를 반복문없이 저장해주는 등 편리한 함수들을 가지고 있습니다. install.packages("stringr")library(stringr) 1. str_detect() 함수 str_detect() 함수는 원소별 패턴 검사를 위해 사용됩니다. 오라클의 like 연산자와 유사하죠. str_detect(대상, 패턴) # 대소구분. 논리값으로 리턴 > v1 str_detect(v1,'a')[1] TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE> v1[c(T,T,F,F,F)] # boolean 벡터. 원소에 논리값을 매칭시켜서 true인 값만 색인하..