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1. 클래스 (Class) 와 객체 (Object) 과자틀 = 클래스, 과자 틀로 찍어낸 과자 = 객체 클래스로 만든 객체에는 중요한 특징이 있는데, 바로 객체마다 고유한 성격을 가진다는 것이다 동일한 클래스로 만든 객체들은 서로 전혀 영향을 주지 않는다.>>> a = Cookie() >>> b = Cookie()Cookie의 결과값을 리턴 받는 변수 a와 b가 객체 마치 함수를 사용하여 그 결과값을 리턴받는 모습과 유사하다 ** 객체와 인스턴스의 차이 a = Cookie() 로 만든 a는 객체이다, 그리고 a 객체는 Cookie 클래스의 인스턴스이다. 즉 인스턴스라는 말은 특정 객체(a)가 어떤 클래스(Cookie)의 객체인지는 관계 위주로 설명할 때 사용한다. 2. 클래스 구조 만들기>>> class..

lst.sort() ## 괄호 안에 아무 값도 넣지 않으면 알파벳 순서대로 정렬을 해 준다.lst.sort(key = len) ## 문자열 길이 순으로 정렬. sort 함수 key 매개변수에 len 값을 전달하면 길이 순으로 정렬이 가능하다... !

https://jin1ib.tistory.com/entry/BFS-DFS-1 그래프 탐색 알고리즘(Graph Search Algorithm)그래프 탐색 문제 그래프 탐색 문제란? 어떤 한 그래프와 해당 그래프의 시작 정점이 주어졌을때, 시작점에서 간선(Edge, E)을 타고 이동할 수 있는 정점(Vertex, V)들을 모두 찾아야 하는 문제를 의jin1ib.tistory.com  1. DFS깊이 우선 탐색이라고도 불림재귀 혹은 스택을 통해 탐색을 수행하고 더이상 간선이 없을 때까지 탐색하면 다시 되돌아가 연결된 정점을 탐색 1. 시작점인 1번 노드를 스택에 넣고 방문처리를 한다.2. 스택 최상단 노드(1번)와 미방문한 노드 중 가장 번호가 낮은 2번 넣고 방문처리3. 스택 최상단 노드(2번)와 미방문한 ..

고정 사이즈의 윈도우가 이동하면서 윈도우 내에 있는 데이터를 이용해 문제를 풀이하는 알고리즘을 말합니다.교집합의 정보를 공유하고, 차이가 나는 양쪽 끝 원소만 갱신하는 방법입니다.배열이나 리스트의 요소의 일정 범위의 값을 비교할 때 사용하면 매우 유용합니다.투 포인터(two poitners) 알고리즘과 연동하여 많이 쓰입니다.* 1차원 배열이 있고 이 배열에서 각자 다른 원소를 가리키는 2개의 포인터를 조작하며 원하는 값을 얻는 형태   ( 슬라이딩 윈도우 알고리즘 간단 예제 )1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 로 이루어진 숫자 배열에서 A[i] + A[i+1] + A[i+2] 형식으로 연속적인 3개의 숫자의 합의 최댓값을 구한다고 가정해보면 아래 5가지의 경우의 수가 나옵니다.[1, 2, 3], 4,..

1. 리스트 출력https://yeomss.tistory.com/160 Python 리스트 요소 한줄에 한번에 출력하기알고리즘을 풀다가 보면 1차원 리스트 요소를 아래와 같이 한번에 출력하고 싶을 때가 있습니다. arr = [1, 2, 3, 4] ➡️ 1 2 3 4 보통 for 문을 이용하여 출력하는 경우가 많습니다. for x in arr: print(x, enyeomss.tistory.com리스트 요소를 *(asteroid)를 활용해서 리스트 내 원소를 쉽게 출력 가능  2. 타임 아웃 에러input을 받을 때import sys를 통해 input = sys.stdin.readline 으로 설정해 input을 받게 되면 더 빠르고 효율적으로 입력을 받을 수 있음**주의할 점readline의 경우 입력 ..

1. Array끼리 합치기 (수직, 수평 결합)tmp = np.array([[1,1],[2,2]])tmp1 = np.array([[3,3],[4,4]])vstack_tmp = np.v_stack(tmp, tmp1)hstack_tmp = np.h_stack(tmp, tmp1)#vstack_tmp 출력 결과#[[1 1][2 2][3 3][4 4]]#hstack_tmp 출력 결과#[[1 1 3 3][2 2 4 4]]- numpy는 두 개의 array에 대해서 수직 또는 수평으로 결합하는 코드를 제공한다.  2. array별 연산  3. Unique한 원소 찾기test = np.array([2,2,3,3,3,3,4,4,5,5,6,6,6])unique_test = np.unique(test)print(unique..