나는 이렇게 학습한다 575

정수 내림차순으로 배치하기

문제 설명 함수 solution은 정수 n을 매개변수로 입력받습니다. n의 각 자릿수를 큰것부터 작은 순으로 정렬한 새로운 정수를 리턴해주세요. 예를들어 n이 118372면 873211을 리턴하면 됩니다. 제한 조건 n은 1이상 8000000000 이하인 자연수입니다. 해결 방법 1. n을 이터러블한 str로 바꾼다 2. 내림차순이므로 역순으로 정렬한다 3. 정렬과정에서 리스트로 변경된 값을 다시 문자열로 바꾸어준다 4. 최종 값을 반환하기 위해 문자열을 숫자로 바꾸어 준다. def solution(n): return int(''.join(sorted(str(n), reverse=True)))

정수 제곱근 판별

문제 설명 임의의 양의 정수 n에 대해, n이 어떤 양의 정수 x의 제곱인지 아닌지 판단하려 합니다. n이 양의 정수 x의 제곱이라면 x+1의 제곱을 리턴하고, n이 양의 정수 x의 제곱이 아니라면 -1을 리턴하는 함수를 완성하세요. 제한 사항 n은 1이상, 50000000000000 이하인 양의 정수입니다. 입출력 예#1 121은 양의 정수 11의 제곱이므로, (11+1)를 제곱한 144를 리턴합니다. 입출력 예#2 3은 양의 정수의 제곱이 아니므로, -1을 리턴합니다 해결 방법 1. n의 제곱근을 구한다. 2. 제곱근이 정수로 나누어 떨어진다면 1을 더하고 제곱을 구한다. 3. 제곱근이 정수로 나누어 떨어지지 않으면 -1을 반환한다. def solution(n): a = n ** (1 / 2) ret..

if 사용하지 않고 제일 작은 수 제거하기

문제 설명 정수를 저장한 배열, arr에서 가장 작은 수를 제거한 배열을 리턴하는 함수, solution을 완성해주세요. 단, 리턴하려는 배열이 빈 배열인 경우엔 배열에 -1을 채워 리턴하세요. 예를 들어 arr이 [4,3,2,1]인 경우는 [4,3,2]를 리턴하고, [10] 면 [-1]을 리턴합니다. 제한 조건 arr은 길이 1 이상인 배열입니다. 인덱스 i, j에 대해 i ≠ j이면 arr[i] ≠ arr[j] 입니다. 추가조건 >>> if는 사용하지 않습니다. 해결 방법 1. 리스트에서 최소 값을 구한다. 2. 구한 최소 값을 리스트에서 지운다. 3. 논리 연산자를 활용하여 최소 값을 지운 리스트를 반환한다. 4. 만약 리스트가 비어있다면 [-1]을 반환한다. * or은 첫 번째가 참이면 첫 번째 ..

짝수와 홀수 3가지 풀이법(if, dict, list) 그리고 bitwise

문제 설명 정수 num이 짝수일 경우 "Even"을 반환하고 홀수인 경우 "Odd"를 반환하는 함수, solution을 완성해주세요. 제한 조건 num은 int 범위의 정수입니다. 0은 짝수입니다. 해결 방법 def solution(num): # 첫 번째 방법 : if-삼항연산자 return "Odd" if num % 2 == 1 else "Even" # 두 번째 방법 : dict-key return { 1 : 'Odd', 0 : 'Even'}[num % 2] # 세 번째 방법 : list-index return ["Even", "Odd"][num & 1] # or [num % 2] 이 문제는 보자마자 1분 만에 풀었다. (홀짝? 이건 너무 쉽잖아!) 처음 푼 방법은 if-삼항연산자였다. % 연산자를 이..

cs에 대한 생각

기업 협업이 내일이면 마지막이다. 기업 협업을 4주간 진행하면서 느낀 점은 cs지식이 실제 실무와 많이 연결되어 있다는 것이다. 예를 들어 나는 개발에서 데이터 저장은 DB만 사용하는 줄 알았는데, 문제를 어떻게 바라보느냐에 따라 DB 외에도 메모리, 파일, 등을 사용할 수 있어야 한다는 것을 알게되었다. 내가 이번에 다룬 주식 호가 데이터는 전형적인 '스트리밍 데이터'로 그 양이 어마어마하다. 이렇게 방대한 데이터를 DB에 그대로 저장하는 것은 좋은 방법이라고 할 수 없다. 왜냐하면 하나의 테이블에 매일 수백만 개의 데이터를 쌓는 것은 데이터 관리나 활용 측면에서 매우 비효율적이기 때문이다. 하지만 이런 데이터를 특정 기준에 따라 여러 파일로 분산 저장한다면 어떨까? 데이터를 관리하기도, 활용하기도 매..

최대공약수와 최소공배수

문제 설명 두 수를 입력받아 두 수의 최대공약수와 최소공배수를 반환하는 함수, solution을 완성해 보세요. 배열의 맨 앞에 최대공약수, 그다음 최소공배수를 넣어 반환하면 됩니다. 예를 들어 두 수 3, 12의 최대공약수는 3, 최소공배수는 12이므로 solution(3, 12)는 [3, 12]를 반환해야 합니다. 제한 사항 두 수는 1 이상 1000000 이하의 자연수입니다. 입출력 예 자연수 2와 5의 최대공약수는 1, 최소공배수는 10이므로 [1, 10]을 리턴해야 합니다. 해결 방법 1. n과 m의 크기를 비교 및 재할당한다. 2. 최대공약수를 구하는 함수를 만든다. 3. 최소공배수를 구하는 함수를 만든다. 4. 최대공약수와 최소공배수를 리스트로 묶어 반환한다. def solution(n, m..

콜라츠 추측

문제 설명 1937년 Collatz란 사람에 의해 제기된 이 추측은, 주어진 수가 1이 될때까지 다음 작업을 반복하면, 모든 수를 1로 만들 수 있다는 추측입니다. 작업은 다음과 같습니다. 1-1. 입력된 수가 짝수라면 2로 나눕니다. 1-2. 입력된 수가 홀수라면 3을 곱하고 1을 더합니다. 2. 결과로 나온 수에 같은 작업을 1이 될 때까지 반복합니다. 예를 들어, 입력된 수가 6이라면 6→3→10→5→16→8→4→2→1 이 되어 총 8번 만에 1이 됩니다. 위 작업을 몇 번이나 반복해야하는지 반환하는 함수, solution을 완성해 주세요. 단, 작업을 500번을 반복해도 1이 되지 않는다면 –1을 반환해 주세요. 제한 사항 입력된 수, num은 1 이상 8000000 미만인 정수입니다. 입출력 예..

APScheduler를 이용해 비동기 작업을 예약하자

APScheduler 란? APScheduler는 Advanced Python Scheduler의 줄임말로 스케줄을 예약하여 실행할 수 있도록 돕는 라이브러리이다. 예를 들어 특정 시간에 실행시키고 싶은 코드가 있다거나, 일정 간격으로 수행해야 하는 코드가 있다면 이 라이브러리를 유용하게 사용할 수 있다. 특히 기존 스케줄러와 가장 큰 차이점이자 장점은 while과 같은 무한루프를 돌리지 않아도 코드를 비동기적으로 실행시킬 수 있다는 점이다! 실습 아래 실습 코드를 통해 사용법을 살펴보자 from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler from flask import Flask #----- #스케줄 실행 코드 def scheduler(..

평균 구하기

문제 설명 정수를 담고 있는 배열 arr의 평균값을 return하는 함수, solution을 완성해보세요. 제한사항 arr은 길이 1 이상, 100 이하인 배열입니다. arr의 원소는 -10,000 이상 10,000 이하인 정수입니다. 해결 방법 1. 리스트의 각 요소들의 합계를 구한다 2. 리스트의 요소 수를 구한다 3. 합계와 요소 수를 나눈다 *sum과 for문 등으로 문제를 해결 할 수 있다. # sum의 경우 def solution(arr): return sum(arr)/len(arr) # for의 경우 def solution(arr): a = 0 for i in arr: a += i return a/len(arr)

파이썬 멀티 스레딩

프로세스와 스레드 확인 os.getpid() : 현재 프로세스 아이디(PID)를 반환한다 threading.get_ident() : 현재 스레드의 식별자를 반환한다 print(f"{os.getpid()} process | {threading.get_ident()} url : {url}") 아래 실습 코드를 실행해보고 '싱글 스레드'와 '멀티 스레드'의 결과 값을 비교해보자 # 실습 코드 import requests import time import os import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor ''' concurrent.futures 모듈은 비동기적으로 콜러블을 실행하는 고수준 인터페이스를 제공합니다. 비동기 실행은 (Thre..