Introfor

def swap_case(s): output = '' for char in s: if char.islower(): output += char.upper() continue output += char.lower() return output if __name__ == '__main__': s = input() result = swap_case(s) print(result) eASY

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 #!/bin/python3 import math import os import random import re import sys # Complete the sockMerchant function below. def sockMerchant(n, ar): res = 0 for i in set(ar): res += ar.count(i) // 2 return res if __name__ == '__main__': fptr = open(os.environ['OUTPUT_PATH'], 'w') n = int(input()) ar = list(map(int, input().rstrip..

강의 내용을 보고 직접 구현해보았는데, 생각보다 어렵지 않았다. 코드로 구현하기 전 전체적으로 어떻게 동작하는지에 대한 사고가 있다면 쉽게 접근할 수 있어 보인다.

www.ics.uci.edu/~pattis/ICS-33/lectures/complexitypython.txt wayhome25.github.io/python/2017/06/14/time-complexity/

이 글은 인프런에서 "영리한 프로그래밍을 위한 알고리즘 강좌"를 제 생각과 더불어 이해하기 쉬운 방식으로 정리한 글입니다. Recursion(재귀, 순환) def func(n): if nend: return -1 elif target == data_list[start]: return start else: return sequencial_search(data_list, start+1, end, target) data_list = [4, 2, 1, 6, 5, 7, 3] print(sequencial_search(data_list, 0, len(data_list)-1, 5)) 더보기 4 위 코드에서 sequencial_search 함수의 매개변수를 보면 데이터 리스트, 시작점, 끝점, 목표값으로 구성되어 있다..

Queue는 스택과 달리 한 쪽에서 들어가서 다른 한 쪽으로 나오는 구조로 파이프을 연상하면 쉽게 이해할 수 있다. 일직선으로 양쪽이 뚫린 파이프 모형에 어떤 물체를 넣는다면 처음에 넣어던 물체가 제일 처음 나오는 구조인 것을 알 수 있다. 이것을 FIFO(First In First Out)이라고 한다. class Queue: def __init__(self): self.items = [] self.max = 5 def add(self, item): if len(self.items) 0: self.items.pop(0) else:..

Stack 영어로 '쌓다'라는 의미를 가지는 것처럼 알고리즘에서 의미도 동일하다. 하나의 스택 공간이 주어지고, 그 공간에 데이터를 쌓는다. 그리고 그 공간에 있는 데이터를 활용하기 위해서 마지막에 넣은 데이터부터 순차적으로 빼는 과정을 가진다. 이것을 마지막에 들어간 데이터가 먼저 나온다라고 해서 LIFO(리포, Last IN First Out)라고 부른다. stack 구조를 사용하는 예로 chrome이나 whale 등과 같은 브라우저에서 사용되는 back button과 DFS(Depth First Search) 깊이 우선 탐색이 있다. DFS의 경우 나중에 블로그에 업로드할 계획이다. C #include #define STACK_SIZE 500 int stack[STACK_SIZE]; int top ..

python에서 행렬과 선형대수를 다루는 패키지로 Numpy가 있다. Numpy는 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리로, 고성능 수치계산을 위해 제작되었다. 이것은 데이터 분석을 할 때 사용되는 라이브러리인 pandas와 matplotlib의 기반으로 사용되기도 한다. np.array() import numpy as np # array() 함수 : 리스트 객체를 주로 인자로 받음. 서로 다른 데이터타입이 존재할 경우, 더 큰 데이터 타입으로 변환 # ndarray.shape : 차원과 크기를 튜플 형태로 나타냄 array1 = np.array([1, 2, 3]) print('array1 type: ', type(array1)) print('array1 array 형태:', array1.shape) arra..

zfill() print("3".zfill(3)) Result 003

1. installation py -3 -m pip install flask 2. Creating web app object and url from flask import Flask app = Flask(__name__) # Flask 객체의 인스턴스를 만들고 'app'에 할당. # __name__은 파이썬 인터프리터에서 제공하는 값으로 현재 활성 모듈의 이름을 포함. @app.route('/') # @는 장식자로 함수나 클래스에 사용되는데 주로 함수에 사용된다. # 함수 장식자는 함수 코드를 바꾸지 않고도 함수의 동작을 조절 # app 변수를 이용해 플라스크의 route 장식자를 이용할 수 있다. # route 장식자는 플라스크 서버로 '/'URL 요청이 들어왔을 때 어떤 함수를 호출할 것인지 조정. ..