GUuu9 이글루

https://github.com/GUuu9/Nas_Docker_jupyter_Ko_fonts GitHub - GUuu9/Nas_Docker_jupyter_Ko_fonts: Setting_Nas_Docker_jupyter_Ko_fonts Setting_Nas_Docker_jupyter_Ko_fonts. Contribute to GUuu9/Nas_Docker_jupyter_Ko_fonts development by creating an account on GitHub. github.com # Nas_Docker_jupyter_Ko_fonts ### 참고 사이트 #### https://www.clien.net/service/board/cm_nas/17614098 #### https://bagng.tistor..

### 알아두면 유용한 함수 ### ############# # > 순열과 조합 # permutation : 순열 - 서로다른 N 개에서 r개를 선택하여 일렬로 나열하는 것 # permutations()는 리스트 형태가 아니기 때문에 list()함수로 변환한다. import itertools data = [1, 2] for x in itertools.permutations(data, 2): print(list(x)) # combination : 조합 - 서로다른 N 개에서 순서에 상관없이 서로 다른 r개를 선택하는 것 # 마찬가지로 list()로 변환하여 사용 data = [1, 2, 3] for x in itertools.combinations(data, 2): print(list(x), end=' '..

### 알아두면 유용한 함수 ### ############# # > 구간 합 계산 # 연속적으로 나열된 N 개의 수가 있을 때, 특정 구간의 모든 수를 합한 값을 구한다. # 1. N개의 수에 대하여 접두사 합(Prefix Sum)을 계산하여 배열 P에 저장한다. # 2. 매 M갸의 쿼리 정보[L, R]을 확인할 때 구간 합은 P[R] - P[L - 1]이다. # 접두사 합을 활용한 구간 합 계산 # 데이터의 개수 N과 전체 데이터 선언 n = 5 data = [10, 20, 30, 40, 50] # 접두사 합(Prefix Sum) 배열 계산 sum_value = 0 prefix_sum = [0] for i in data: sum_value += i prefix_sum.append(sum_value) #..

### 알아두면 유용한 함수 ### ############# # > 투 포인터 # 리스트에 순차적으로 접근해야 할 때 2개의 점의 위치를 기록하면서 처리하는 기법 # 특정 합을 가지는 부분 연속 수열 찾기 # 1. start 와 end가 첫번째 원소의 인덱스(0)를 가리키도록 한다. # 2. 현재 부분합이 M과 같다면 카운트한다. # 3. 현재 부분이 M보다 작으면 end를 1 증가시킨다. # 4. 현재 부분이 M보다 크거나 같으면 start를 1 증가시킨다. # 5. 모든 경우를 확인할 때까지 2 ~ 4 과정을 반복한다. # 사전에 정렬된 리스트 A 와 B 선언 n, m = 3, 4 a = [1, 3, 5] b = [2, 4, 6, 8] # 리스트 A 와 B 의 모든 원소를 담을 수 있는 크기의 결과 ..

### 알아두면 유용한 함수 ### ############# # > 소수의 판별 def is_prime_number(x): # 2부터 (x-1)까지 모든 수를 확인 for i in range(2, x): # x 가 해당 수로 나누어 떨어지는지 판별 if x % i == 0: return False # 소수가 아님 return True # 소수 print(is_prime_number(4)) print(is_prime_number(7)) # 해당 방법의 시간 복잡도는 O(x)이다. # 자연수의 약수 성질을 활용하여 소수 판별( 제곱근 까지만 확인 하면 소수 판별 가능 ) # 해당 방법 수행시 시간 복잡도는 O(X^1/2)로 처리 할 수 있다. import math def is_prime_number_sqrt..

### 주요 라이브러리의 문법 ### # 내장함수 : print(), input()과 같은 기본 입출력 기능부터 sorted()와 같은 정렬 기능을 포함하고 있는 기본 라이브러리 # itertools : 파이썬에서 반복되는 형태의 데이터를 처리하는 기능을 제공하는 라이브러리이다. 순열과 조합 라이브러리를 제공한다. # heapq : 힙 기능을 제공하는 라이르러리로 우선순위 큐 기능을 구형하기 위해 사용 # bisect : 이진 탐색 기능을 제공하는 라이브러리 # collections : 덱, 카운터등의 유용한 자료구조를 포함하고 있는 라이브러리 # math : 자주 사용되는 수학적인 기능을 포함하고 있는 라이브러리 ( 팩토리얼, 제곱근, 최대공약수 등 ) ########## # > 내장함수 # print..

### 입출력 ### # > 입력을 위한 일반적인 소스 코드 # 입력받을 데이터 개수 입력 n = int(input()) # 각 데이터를 공백으로 구분하여 입력 data = list(map(int, input().split())) data.sort(reverse = True) print(data) # > 공백을 기준으로 구분하여 적은 수의 데이터 입력 n, m, k = map(int, input().split()) print(n, m, k) # 입력 개수가 많은 경우 input 대신 sys 라이브러리의 sys.stdin.readline()을 사용한다 # import sys # sys.stdin.readline().rstrip() / rstrip()은 공백문자제거 import sys data = sys.s..

### 함수 ### # 구조 # def 함수명(매개변수): # 실행할 소스코드 # retun 반환 값 # ex add def add(a, b): return(a + b) print(add(3, 7)) # return 제거 def add_Re(a, b): print('함수 결과', a + b) add_Re(3, 7) add_Re(b = 3, a = 11) # 함수 밖의 데이터 변경시 global 키워드 사용 c = 0 def func(): global c c += 1 for i in range(10): func() print(c) def add_Re_Re(a, b): return a + b # 람다 표현식 print((lambda a, b: a + b)(3, 7)) '이것이 취업을 위한 코딩테스트다 wit..

### 반복문 ### # > while 문 i = 1 result = 0 # i가 9보다 작거나 같을때 아래 코드를 반복 실행 # 1 while i = 80: print(i + 1, "번 학생은 합격 입니다.") # 3 score = [90, 85, 77, 65, 97] cheating_list = {2, 4} for i in range(5): if i + 1 in cheating_list: # 만약 리스트에 있는 학생이 부정행위라면 반복문의 처음으로 돌아간다. continue if score[i] >= 80: print(i + 1, "번 학생은 합격 입니다.") # 4 반복문은 중첩하여 사용가능하다. for i in range(2, 10): for j in range(1, 10): print(i, "X..

### 조건문 ### ## 비교연산자 # X == Y / X와 Y가 서로 같을때 True # X != Y / X와 Y가 서로 다를때 True # X > Y / X가 Y보다 클 때 True # X = Y / X가 Y보다 크거나 같을 때 True # X = 10: print(x) # 2 score = 85 if score >= 90: print('A') elif score >= 80: print('B') else: print('F') # 3 score = 85 if score >= 70: # 해당되는 코드는 모두 실행 print('70점 이상') if score >= 80: print('80점 이상') if score >= 90: print('90점 이상')..

### 자료형 ### ## 집합 자료형 ## # 중복을 허용하지 않음 # 순서가 존재하지 않음 # 집합 자료형의 초기화 data = set([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5]) print(data) data = {1, 1, 2, 3, 4, 4, 5} print(data) # > 잡헙 자료형의 연산 a = set([1, 2, 3, 4, 5]) b = set([3, 4, 5, 6, 7]) print("합집합", a | b) # 합집합 print("교집합", a & b) # 교집합 print("차집합", a - b) # 차집합 # > 집합 자료형 관련 함수 data = set([1, 2, 3]) print(data) # 새로운 원소 추가 data.add(4) print(data) # 새로운 원소 다중 추가..

### 자료형 ### ## 사전 자료형 ## ## : 딕셔너리 # 키값 - 데이터 구조 data = dict() data['사과'] = 'Apple' data['바나나'] = 'Banana' data['코코넛'] = 'Coconut' print(data) if '사과' in data: print('사과를 키값으로 가지는 데이터가 존재') # 해당 기능은 튜플이나 리스트에서도 사용이 가능하다. '이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬' 부록 학습내용

### 자료형 ### ## 튜플 자료형 ## # 튜플은 한 번 선언된 값을 변경할 수 없다. # 리스트는 []를 사요하지만 튜플은 ()을 사용 a = (1, 2, 3, 4) print(a) a[2] = 7 # 위 코드에서는 튜플 전체가 출력이 되며 튜플 내의 값을 변경에는 오류가 발생된다. '이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬' 부록 학습내용

### 자료형 ### ## 문자열 자료형 ## # > 문자열 초기화 # data = 'Hello Wolrd' print(data) data = "Don't you Know \"Python\"?" print(data) # > 문자열 연산 # a = "Hello" b = "World" print(a + " " + b) '이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬' 부록 학습내용

### 자료형 ### ## 리스트 자료형 ## # > 리스트 생성 # a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(a) # 원소 접근 print(a[4]) # 빈 리스트 선언방법 1 a = list() print(a) # 빈 리스트 선언방법 2 a = [] print(a) # 크기가 N 이고, 모든 값이 0 인 1차원 리스트 초기화 N = 10 a = [0] * N print(a) # > 리스트의 인덱싱과 슬라이싱 # a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 뒤에서 첫번째 원소 출력 print(a[-1]) # 뒤에서 세번째 원소 출력 print(a[-3]) # 네번째 원소값 변경 a[3] = 7 print(a) # 두번째 원소부터 네번째 원소까지 출력 print..

### 자료형 ### ## 수 자료형 # > 정수형 a = 1000 print(a) a = -7 print(a) a = 0 print(0) # > 실수형 # 양의 실수 a = 157.93 print(a) # 음의 실수 a = -1837.2 print(a) # 소수부의 생략 a = 5. print(a) a = -.7 print(a) # 지수 표현 방식 a = 1e9 print(a) a = 752.5e1 print(a) a = 3954e-3 print(a) # 컴퓨터는 실수를 정확하게 표현할 수 없기에 생기는 오류 a = 0.3 + 0.6 # a = 0.8999999999999999 print(a) if a == 0.9: print(True) else: print(False) # 따라서 round 함수를 사..

import pandas as pd #xlsx excel_name = pd.read_excel('filename.xlsx') #csv csv_name = pd.read_csv('filename.csv')

import time start_time = time.time() # CODE end_time = time.time() print("time : ", end_time - start_time) 랜덤값의 정렬 시간 import time from random import randint array = [] for _ in range(10000): array.append(randint(1,100)) start_time = time.time() for i in range(len(array)): min_index = i for j in range(i+1,len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_index = j array[i], array[min_index] = arra..

윈도우 관련 #윈도우 생성 cv2.nameWindow(‘창 이름’, cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 뒤는 생략 가능 크기조정옵션임 cv2.moveWindow(‘창 이름’, x, y) # 윈도우 위치 지정 cv2.imshow(‘창 이름’, 출력물) # 행렬 원소를 영상으로 표시 cv2.resizeWindow(‘창 이름’, x, y) # 윈도우 크기 변경 cv2.waitKey(0) # 키 이벤트 대기 cv2.destroyAllWindows() # 열린 윈도우 파괴 이미지 생성 image = np.zeros((x, y), @) # 원소값이 0인 행렬 생성 @ -> np.uint8 / np.float image = np.ones((x, y), @) # 원소값이 1인 행렬 생성 image = np.ful..

문제 https://www.acmicpc.net/problem/2566 문제 과 같이 9×9 격자판에 쓰여진 81개의 자연수 또는 0이 주어질 때, 이들 중 최댓값을 찾고 그 최댓값이 몇 행 몇 열에 위치한 수인지 구하는 프로그램을 작성하시오. 예를 들어, 다음과 같이 81개의 수가 주어지면 3 23 85 34 17 74 25 52 65 10 7 39 42 88 52 14 72 63 87 42 18 78 53 45 18 84 53 34 28 64 85 12 16 75 36 55 21 77 45 35 28 75 90 76 1 25 87 65 15 28 11 37 28 74 65 27 75 41 7 89 78 64 39 47 47 70 45 23 65 3 41 44 87 13 82 38 31 12 29 29..