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정리내용은 [이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 책을 기반으로 작성하였습니다. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 교보문고 취업과 이직을 결정하는 알고리즘 인터뷰 완벽 가이드 | 이런 독자에게 권합니다.■ IT 직군의 취업 준비생 / 예비 개발자■ 이직을 준비하는 개발자■ 알고리즘 대회를 준비하는 학생[특징]코딩 www.kyobobook.co.kr 난이도 중 | 풀이시간 60분 | 시간제한 1초 | 메모리제한 128MB 문제 어떤 나라에는 N개의 도시가 있다. 그리고 각 도시는 보내고자 하는 메시지가 있는 경우, 다른 도시로 전보를 보내서 다른 도시로 해당 메시지를 전송할 수 있다. 하지만 X라는 도시에서 Y라는 도시로 전보를 보내고자 한다면 X에서 Y로 향하는 통로가 ..

정리내용은 [이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 책을 기반으로 작성하였습니다. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 교보문고 취업과 이직을 결정하는 알고리즘 인터뷰 완벽 가이드 | 이런 독자에게 권합니다.■ IT 직군의 취업 준비생 / 예비 개발자■ 이직을 준비하는 개발자■ 알고리즘 대회를 준비하는 학생[특징]코딩 www.kyobobook.co.kr 난이도 중 | 풀이시간 40분 | 시간제한 1초 | 메모리제한 128MB 문제 공중 미래 도시에는 1번부터 N번까지의 회사가 있는데 특정 회사끼리는 서로 도로를 통해 연결되어 있다. 연결된 2개의 회사는 양방향으로 이동할 수 있다. 도로가 연결되어 있다면 1만큼의 시간으로 이동할 수 있다. A는 1번 회사에서 출발하여 K번 회..

최닼정리내용은 [이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 책을 기반으로 작성하였습니다. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 교보문고 취업과 이직을 결정하는 알고리즘 인터뷰 완벽 가이드 | 이런 독자에게 권합니다.■ IT 직군의 취업 준비생 / 예비 개발자■ 이직을 준비하는 개발자■ 알고리즘 대회를 준비하는 학생[특징]코딩 www.kyobobook.co.kr 최단경로 알고리즘 가장 짧은 경로를 찾는 알고리즘이다. 그래서 길찾기 문제라고도 부른다. 최단경로 알고리즘 유형 1) 한 지점에서 다른 특정 지점까지의 최단 경로를 구해야 하는 경우 2) 모든 지점에서 다른 모든 지점까지의 최단 경로를 모두 구해야 하는 경우 => 이외에도 다른 유형들 존재, 이런 사례에 맞는 알고리즘을 사..

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정리내용은 [이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 책을 기반으로 작성하였습니다. 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - 교보문고 취업과 이직을 결정하는 알고리즘 인터뷰 완벽 가이드 | 이런 독자에게 권합니다.■ IT 직군의 취업 준비생 / 예비 개발자■ 이직을 준비하는 개발자■ 알고리즘 대회를 준비하는 학생[특징]코딩 www.kyobobook.co.kr 정렬 데이터를 특정한 기준에 따라서 나열하는 것 오름차순이나 내림차순 등 대부분 어떤식으로든 정렬해서 사용하는 경우가 많기에 정렬알고리즘은 많이 사용되는 알고리즘 중 하나 다양한 정렬 알고리즘이 있다. 선택정렬 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸고 그 다음 작은 데이터를 선택해 앞에서 두번째 데이터와 바꾸는..

Flask란? Flask는 웹 어플리케이션을 개발을 위한 파이썬 프레임워크다. Flask vs Django? Django - Full-stack Framework. Flask - Micro Framework (Django Rest Framework와 같음) Flask는 약 27,000줄 밖에 안되는 가벼운 프레임워크이기 때문에, 개발자가 거의 모든 것을 설정하고 세팅해야 하는 번거로움이 있습니다. 반면, Django는 이의 10배나 무거운 프레임워크이지만, 이미 거의다 개발되어있다. 1. Flask는 프로젝트마다 1개의 어플리케이션을 개발하도록 되어있다 / Django는 한 프로젝트 내에 다양한 어플리케이션이 존재 할 수 있다. 그래서 재사용가능한 코드를 작성하기도 쉽고, 개별 프로젝트 관리도 편하고, ..

groupby란? 연산자를 사용하여 집단, 그룹별로 데이터를 집계, 요약하는 방법 전체 데이터를 그룹 별로 나누고 (split), 각 그룹별로 집계함수를 적용(apply) 한후, 그룹별 집계 결과를 하나로 합치는(combine) 단계를 거치게 된다. 예시 아래와 같은 DataFrame이 있다고 가정한다. df=pd.DataFrame({ 'key':['A','A','B','B','B','C','C','D'], 'key1':['a','a','a','a','b','a','b','a'], 'MIN':[1,2,2,3,5,NaN,8,5], 'MAX':[3,4,4,4,8,4,10,7]}) 1. 특정 column 기준으로 그룹화 groupby 함수를 사용하여 특정 column을 그룹화 한 후, 평균 / 최소값 / 최대..

concat 함수란? 여러 시리즈나 데이터 프레임을 물리적으로 이어주는 함수. 동일 column이 있을 경우, 동일한 행에 입력된다. 값이 없을 경우, NaN이 처리된다. concat 함수의 옵션 axis: 결합 방향 설정(0이면 세로로, 1이면 가로로, Default는 0) ignore_index: True로 설정함으로써 행 인덱스를 재배열 할 수 있다. verify_integrity: True 값으로 설정함으로써 열 인덱스의 중복을 방지 할 수 있다. join: outer가 Default, inner로 설정할 경우, 교집합인 행만 출력 가능하다. 1. concat 함수 예시 df=pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4],[5,6]],columns=['a','b']) ## df1=pd.D..

Panda 문자열 다루기 pandas str 이라는 속성에 문자열을 처리할 수 있는 여러가지의 메소드들을 갖추고 있습니다. 예시 import pandas as pd df=pd.DataFrame(data=[['김강아지','010-3333-4444','인천광역시 서구','Dog'], ['이고양이','010-1111-2222','서울특별시 중구 을지로동','Cat'], ['박코끼리','010-5555-6666','경기도 안양시','Elephant']], columns=['이름','전화번호','지역','그룹']) 1. 인덱싱 특정 Series에 대한 문자열을 인덱싱 할 수 있습니다. df['성']=df['이름'].str[0] # 맨 앞글자 인덱싱 df['이름1']=df['이름'].str[1:] # 나머지 글자 ..

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