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[ 알고리즘 ] 델타 탐색

1. 델타 서치2. 코드 구조1. 델타 서치델타 서치는 "이차원 배열"의 한 지점에서 다른 지점을 탐색할 때 사용한다.여담으로 "델타"란 변화량을 의미하는데 미리 "상, 하, 좌, 우"의 이동방향(변화량)을 지정한 뒤 탐색에 이용하기에 델타라 불린다. (영어로 구글링하면 안나옴).BFS 혹은 DFS에서도 탐색 방법으로 활용할 수 있다.구성 요소델타 배열 선언델타 배열을 순회하며 탐색 (인덱스의 범위 조건을 갖는다).위의 요소 외적으로 문제에 맞게 추가 조건을 줄 필요가 있다.2. 코드 구조# 델타 배열 선언==============================================================# x 축이 row(세로), y 축이 col(가로) 방향이 된다.# 순서대로 # (d..

카테고리 없음 2025.02.02

[Python] enumerate을 통해 순회하기

[Python] enumerate을 통해 순회하기Geeks가 함수 참고할 때 좋은 듯하다. (간단하게 정리만 하고 자세한 내용은 링크에서 확인할 수 있다).https://www.geeksforgeeks.org/enumerate-in-python/ Enumerate() in Python - GeeksforGeeksA Computer Science portal for geeks. It contains well written, well thought and well explained computer science and programming articles, quizzes and practice/competitive programming/company interview Questions.www.geeksfor..

[프로그래머스 알고리즘] 문자열이 몇 번 등장하는지 세기

[ 프로그래머스 알고리즘 ] 문자열이 몇 번 등장하는지 세기나의 풀이# 슬라이딩 윈도우 사용# 외부 for loop 으로 N 번, 내부 for loopㅇ로 k 번 (상수)# 따라서 시간복잡도는 O(kN)def solution(myString, pat): answer = 0 # 몇번 등장했는지 count할 변수 초기화 pat_length = len(pat) # pat을 순회할 때 사용할 변수(소프트 코딩) # 슬라이딩 윈도우의 시작점이 이동하도록 하는 for loop for i in range(len(myString) - pat_length + 1): match = True # 슬라이딩 위도우의 시작점부터 하나씩 윈도우(pat)와 비..

[프로그래머스 알고리즘] ad 제거하기

[프로그래머스 알고리즘] ad 제거하기나의 풀이# 선형 검색 방법을 활용하여 각 원소에 "ad"가 포함되어 있는지 확인한다.# 시간 복잡도는 O(N)# 특정 문자가 포함되어 있는지는 in을 통해 확인할 수 있다.def solution(strArr): answer = [] condition = "ad" # 확인할 문자 for words in strArr: if condition not in words: # 포함 여부 확인 answer.append(words) # "ad" 미포함 원소만 저장 return answer다른 사람들의 풀이 또한 크게 차이가 나지 않는다.

[경영정보시각화] 모의문제 B형 정답 가이드북 페이지 정리

[경영정보시각화] 모의문제 B형 정답 가이드북 페이지 정리1 번 - 13p, 2-1) 부문별 활동 관련 정보2 번 - 19p, (2) 재무제표4 번 - 27p, ● 채권투자의 위험6 번 - 28p, ● 옵션의 종류7 번 - 14p, (2) 산업 및 경쟁환경 분석 방법 - ① 3C 분석8 번 - 14p, 2) 환경분석, 엔소프 매트릭스는 "18p ⑤ 다양한 세부전략 예시"에 있음.보기 1번의 설명은 17p, (2) 경영전략 수립 - ② 경쟁전략 - ● 본원적 경쟁전략(generic competitive strategy)에 해당한다.9 번 - 31p, ② 보상, VIRO 모형은 "15p - (3) 내부환경 분석 방법 - ④ 자원과 역량 분석" 에 해당한다.11 번 - 46p, ⑯ 인스톨당 비용(CPI, Co..

[Python] split() 함수를 사용한 문자열 분할하기.

[Python] split() 함수를 사용한 문자열 분할하기.https://python-reference.readthedocs.io/en/latest/docs/str/split.html(상단의 링크에서 자세히 확인 가능, 하단은 이해한대로 정리한 것).아무런 인자도 주지 않을 경우 split() 함수는 공백(" ")을 기준으로 주어진 문자열(str)을 분할한다.구분 문자와 구분 횟수 인자는 선택적으로 사용할 수 있다.e.g. '-'를 통해 구분하고, 3 번 문자열을 분할하고자 하는 경우 str.split('-'. 3)이 된다.하단의 예는 '-'을 기준으로 3 번 분할하기에 공백 3개와  '-a---b--c-'이 출력된다. 단, 주어진 문자열의 첫 번째와 가장 마지막의 공백은 분할 구분자로 취급하지 않는다.

[프로그래머스 알고리즘] 공백으로 구분하기 1

[프로그래머스 알고리즘] 공백으로 구분하기 1나의 풀이# my_string을 전체 한 번 순환하기 O(N)의 시간 복잡도를 갖는다.def solution(my_string): answer = [] start = 0 # 공백마다 시작 값을 업데이트하기 위한 변수 초기화 for i in range(len(my_string)): if my_string[i] == " ": # 시작 index부터 현재 index까지의 값을 answer에 저장. answer.append(my_string[start:i]) # 남은 값들을 비교하기 위해 시작 index를 "현재 index + 1"로 변환 start = i +..

[경영정보시각화] 복습 자료

[경영정보시각화] 복습 자료확률분포디렉토리와 파일 확률분포 디렉토리와 파일파일은 계층구조에서 가장 하위에 속하는 데이터를 의미한다.하나의 디렉토리 내부에 존재하는 디렉토리를 서브 디렉토리(sub-directory)라 한다. 혹은 폴더라고 한다(?). 폴더와 디렉토리를 혼용한다는 것 같기도 하다.중요한 점은 파일은 계측구조에서 말단 데이터(Decision tree로 치면 leaf node)이며 다른 어떤 데이터를 포함하지 않는다.

[경영정보시각화] 모의문제 A형 정답 가이드북 페이지 정리

[경영정보시각화] 모의문제 A형 정답 가이드북 페이지 정리2 번 → 21p3 번 → 22p 이자보상비율https://terms.naver.com/entry.naver?docId=71263&cid=43667&categoryId=43667 이자보상배율(이자보상비율)Interest Coverage Ratio 이자보상배율은 기업의 채무상환능력을 나타내는 지표로, 기업이 영업이익으로 금융비용(이자비용)을 얼마나 감당할 수 있는지를 보여주는 지표. 즉 과연 이 회사가 영업이익terms.naver.com기업의 채무상환능력을 나타내는 지표이다. 부채상환과 관련해서는 '부채상환비율'을 사용하는듯한데 이자보상비율을 사용하는 경우도 있는듯하다. 부채상환비율이 이자보상비율보다 좀 더 큰 개념이라 생각된다(?).4 번 → 24..