코드로 우주평화

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 ..

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..

목표 메모리에서 파일로 데이터 이동시 선입선출이 아닌 벌크로 이동시키기 문제 메모리에서 파일로 1개씩 선입선출로 이동하는 것은 좋지 않다는 피드백 받음. 생각해보니 메모리와 파일의 데이터를 모두 합쳐 반환하는 로직을 구현하였으므로 굳이 1개씩 보낼 이유가 없었음. 즉, 데이터를 한 번에 옮기는 것이 훨씬 효율적으로 보여 이를 수정하고자 함. 행동 기존에 선입선출을 위해 사용했던 pop() 매서드를 제거하고 대신 데이터 이동 후 clear() 매서드로 데이터를 지워주었다. def memory_data(arg): args.append(arg) if len(args) > 99: insert_file(args) args.clear() # 비워주지 않으면 중복 값이 계속 이동하므로! global memory_ar..

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..

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..

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(..

목표 벌크 요청 시 요청한 수만큼 메모리와 파일 데이터를 합쳐 반환하기 문제 기존에는 벌크 요청을 할 경우 100개를 기준으로 반환하였는데, 사용자의 편의성을 높이기 위해 수량을 직접 선택하여 요청하면 어떨까 하는 생각이 들었다. 행동 들어온 수량에 따라 기존 메모리에 저장된 데이터를 가져오고 만약 모자르면 csv파일에서 나머지 데이터들을 가져오는 로직을 구현하였다. 1. 먼저, 실시간 데이터가 들어오는대로 메모리에 저장한다. args = [] memory_args = [] # 실시간 데이터(arg)를 메모리에 저장하고 다시 전역변수로 변경한다 def recent_data(arg): args.append(arg) if len(args) > 100: insert_file(args.pop(0)) # 전역변수..

목표 파일에서 DB로 옮기는 코드를 장 마감 시간에 맞춰 자동 실행하기 문제 기존에는 파일의 데이터를 DB로 옮기기 위해서는 클라이언트에서 추가로 요청을 해야 했다. 하지만 정해진 시간에 자동으로 작업을 수행하면 요청을 따로 할 필요도 없고 실수로 누락될 일도 없겠다는 생각이 들었다. 행동 스케줄을 사용하기 위해 구글링을 하다 보니 while로 무한 루프를 하는 코드만 있었다. 하지만 다행스럽게도 apscheduler 라이브러리를 사용하면 while을 돌릴 필요없이 다중 스케줄을 사용할 수 있었다. 그리고 실제 적용해본결과 flask서버와도 함께 사용할 수 있었다. 이로써 서버 시작과 동시에 여러 스케줄들을 자동으로 수행하는 것은 물론, 클라이언트로부터 다른 요청도 받을 수 있었다. # apschedul..

목표 - 메모리와 파일 시스템(csv)을 활용하여 DB에 데이터 입력 - 데이터 요청 시 벌크가 0이라면 해당 종목의 가장 최근 데이터 1개 반환 - 데이터 요청 시 벌크가 1이라면 해당 종목의 가장 최근 데이터 최대 100개 반환 문제 - 메모리에 데이터가 100개 이상이 되면 csv파일로 선입선출 방식을 통해 이동해야 함 - csv파일의 데이터는 한 번에 DB로 이동해야 함 - 유저가 요청하면 종목 코드에 맞는 데이터를 1개 또는 최대 100개까지 가져와야 함 행동 - 리스트 안에 데이터가 100개가 된다면 pop()을 이용해 선입선출로 csv로 이동하는 로직 구현 # ------------------------ # 메모리를 활용한 데이터 관리 코드 args = [] # 최근 데이터는 100개 까지 ..

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)