본문 바로가기

분류 전체보기

(86)

[Level 2] 문자열 압축 코딩테스트 연습 - 문자열 압축 데이터 처리 전문가가 되고 싶은 어피치는 문자열을 압축하는 방법에 대해 공부를 하고 있습니다. 최근에 대량의 데이터 처리를 위한 간단한 비손실 압축 방법에 대해 공부를 하고 있는데, 문자 programmers.co.kr def solution(s): len_s = len(s) cand = [] if len_s < 3: return len_s for u in range(1, int(len_s/2)+1): splt_s = [s[u*i:u*(i+1)] for i in range(int(len_s/u)+1)] comp_s = [] prev = splt_s.pop(0) cnt = 1 while splt_s: cur = splt_s.pop(0) if cur == prev: cnt +..

[Level 2] 구명보트 코딩테스트 연습 - 구명보트 무인도에 갇힌 사람들을 구명보트를 이용하여 구출하려고 합니다. 구명보트는 작아서 한 번에 최대 2명씩 밖에 탈 수 없고, 무게 제한도 있습니다. 예를 들어, 사람들의 몸무게가 [70kg, 50kg, 80kg, 5 programmers.co.kr def solution(ppl, lim): ppl.sort() cnt = 0 while ppl: if len(ppl) == 1: cnt += 1 break cur_cnt = cnt for i in reversed(range(1, len(ppl))): if ppl[0]+ppl[i]

[Level 2] 전화번호 목록 (Python) 코딩테스트 연습 - 전화번호 목록 전화번호부에 적힌 전화번호 중, 한 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있는지 확인하려 합니다. 전화번호가 다음과 같을 경우, 구조대 전화번호는 영석이의 전화번호의 접두사입니다. 구조�� programmers.co.kr def solution(p_b): for i in range(len(p_b)): for j in range(i+1, len(p_b)): if p_b[i] == p_b[j][:len(p_b[i])] or p_b[j] == p_b[i][:len(p_b[j])]: return False return True ▷ 전화번호 목록에 있는 전화번호 두 개를 선택하여 비교하도록 for 문을 이용한 이중루프를 구현하였다. ▷ 주의할 점은 전화번호의 접두어를 비교할 때, ..

[Level 2] H-Index (Python) 코딩테스트 연습 - H-Index H-Index는 과학자의 생산성과 영향력을 나타내는 지표입니다. 어느 과학자의 H-Index를 나타내는 값인 h를 구하려고 합니다. 위키백과1에 따르면, H-Index는 다음과 같이 구합니다. 어떤 과학자가 발표 programmers.co.kr def solution(c): candi_h = [] if not max(c): return 0 for h in range(1, max(c)+1): l_h = 0 u_h = 0 for i in range(len(c)): if c[i] >= h: u_h += 1 if c[i] = h) and (l_h

순환 신경망(Recurrent Neural Network) 구현 파이토치를 이용하여 순환 신경망(Recurrent Neural Network)를 구현할 것이다. 구현 과정은 다음과 같다. 1. 데이터 전처리 2. 모델 설정 3. 모델 학습 4. 학습 결과 1. 데이터 전처리 In: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np string = "To climb steep hills requires a slow pace at first." chars = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz ?!.,:;'01" char_list = [i for i in chars] n_letter = len(chars) def s..

[Level 2] 위장 (Python) 코딩테스트 연습 - 위장 programmers.co.kr def solution(clothes): clothes_num = {} for i in clothes: if i[1] in clothes_num: clothes_num[i[1]] += 1 else: clothes_num[i[1]] = 1 cnt = 1 for i in clothes_num.values(): cnt *= i+1 cnt -= 1 return cnt ▷ 이 문제는 키와 값으로 이루어진 딕셔너리를 이용하여 풀 수 있다. 의류의 종류를 키로, 해당 종류에 포함된 의류를 값으로 둔다. 첫 번째 for 문은 이를 구현하기 위한 코드이다. ▷ 전체 경우의 수는 각 해당 의류의 수에 1을 더한 후, 모두 곱한 뒤, 1을 빼준 것을 통해 구할 수 있..

[Level 2] 괄호 변환 (Python) 코딩테스트 연습 - 괄호 변환 카카오에 신입 개발자로 입사한 콘은 선배 개발자로부터 개발역량 강화를 위해 다른 개발자가 작성한 소스 코드를 분석하여 문제점을 발견하고 수정하라는 업무 과제를 받았습니다. 소스를 컴� programmers.co.kr def is_correct(b): stack = [] for i in b: if i == '(': stack.append(i) elif stack: stack.pop() return not stack def detach(b): lst_b = list(b) cnt_l = 0 cnt_r = 0 for i in b: if i == '(': cnt_l += 1 else: cnt_r += 1 if cnt_l == cnt_r: break u = b[:cnt_l+cnt_r]..

[Level 2] 삼각 달팽이 (Python) 코딩테스트 연습 - 삼각 달팽이 5 [1,2,12,3,13,11,4,14,15,10,5,6,7,8,9] 6 [1,2,15,3,16,14,4,17,21,13,5,18,19,20,12,6,7,8,9,10,11] programmers.co.kr def solution(n): answer = [] mtx = [[0]*(i+1) for i in range(n)] i = -1 j = 0 num = 0 while True: for _ in range(n): num += 1 i += 1 mtx[i][j] = num n -= 1 if n == 0: break for _ in range(n): num += 1 j += 1 mtx[i][j] = num n -= 1 if n == 0: break for _ in range(n..

[Level 2] 카펫 (Python) 코딩테스트 연습 - 카펫 Leo는 카펫을 사러 갔다가 아래 그림과 같이 중앙에는 노란색으로 칠해져 있고 테두리 1줄은 갈색으로 칠해져 있는 격자 모양 카펫을 봤습니다. Leo는 집으로 돌아와서 아까 본 카펫의 노란색과 �� programmers.co.kr import math def solution(brown, yellow): total = brown + yellow m, n = [], [] for i in range(1, math.floor(math.sqrt(total)) + 1): if divmod(total, i)[1] == 0: n.append(i) m.append(int(total/i)) for i in range(len(n)): if 2*(m[i] + n[i]) - 4 == brown: ret..

[Level 2] 다음 큰 숫자 (Python) 코딩테스트 연습 - 다음 큰 숫자 자연수 n이 주어졌을 때, n의 다음 큰 숫자는 다음과 같이 정의 합니다. 조건 1. n의 다음 큰 숫자는 n보다 큰 자연수 입니다. 조건 2. n의 다음 큰 숫자와 n은 2진수로 변환했을 때 1의 갯수가 같습니 programmers.co.kr def solution(n): n_bin = bin(n)[2:] if len(set(n_bin)) == 1: return(int('10' + n_bin[1:], 2)) one_cnt = n_bin.count('1') while(True): n += 1 if bin(n)[2:].count('1') == one_cnt: return(n) ▷ n의 이진수가 모두 1인 경우와 아닌 경우로 나누어 주어야 한다. ▷ n의 이진수가 모두 1인..

베이지안 접근(Bayesian approach)이 필요한 이유 □ Example: Polynomial Curve Fitting 사인 함수에 노이즈를 추가하여 생성한 데이터에 1부터 20차 다항 함수 모형을 적합 후, 결과에 대하여 분석하여라. 노이즈를 추가한 데이터의 생성 과정은 다음과 같다. 다항 함수 모형은 다음과 같다. ▷ 다항 함수 모형의 모수의 개수는 차수의 개수에 1을 더한 것과 같다. ▷ 차수가 높아질수록 높은 자유도를 가진 비선형 적합이 가능하다. 차수가 높아질수록 자유도가 높아져 오버피팅 문제가 발생할 가능성이 높아진다. 따라서 데이터에 적합 시, 적절한 수의 차수를 지정하는 것이 중요하다. 다음은 1차부터 20차 다항 함수 모형에 적합한 결과이다. ▷ 파란 점은 생성된 데이터를 의미하고, 초록 선은 실제 생성에 사용된 사인 함수를 의미한다. ▷ 다..

베이지안 네트워크(Bayesian network) (3) 본 포스팅은 카이스트 문일철 교수님의 인공지능 및 기계학습 개론 2의 베이지안 네트워크(Bayesian network) 강의 내용을 정리한 것이다. 다룰 내용은 다음과 같다. 1. Potential functions 2. Absorption in clique graph 3. Example of belief propagation 1. Potential functions ▷ Potential function은 잠재적으로 확률이 되는 함수로써, 아직 확률의 조건을 만족하기에 충분하지 않은 함수를 의미한다. 이 함수는 Belief propagation을 통해 확률로써 바뀌게 된다. 이에 대한 내용은 이후에 다루기로 하겠다. ▷ 위의 예는 Potential function을 설명하기 쉽게 나타낸 베이지안 네트워크..

이전 1 2 3 4 5 6 ··· 8 다음

티스토리툴바