이진 트리 : 이진 트리의 순회는 재귀 호출을 사용한다. 따라서 전위, 중위, 후위 순회를 간단하게 구현할 수 있다. 순회란 모든 원소를 빠트리거나 중복하지 않고 처리하는 연산을 의미한다.

class Node:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.left = None
        self.right = None

    def __str__(self):
        return str(self.data)

class Tree:
    def __init__(self):
        self.root = None

    def preorderTraversal(self, node):
        print(node, end='')
        if not node.left  == None : self.preorderTraversal(node.left)
        if not node.right == None : self.preorderTraversal(node.right)

    def inorderTraversal(self, node):
        if not node.left  == None : self.inorderTraversal(node.left)
        print(node, end='')
        if not node.right == None : self.inorderTraversal(node.right)

    def postorderTraversal(self, node):
        if not node.left  == None : self.postorderTraversal(node.left)
        if not node.right == None : self.postorderTraversal(node.right)
        print(node, end='')

    def makeRoot(self, node, left_node, right_node):
        if self.root == None:
            self.root = node
        node.left = left_node
        node.right = right_node

if __name__ == "__main__":
    node = []
    node.append(Node('-'))
    node.append(Node('*'))
    node.append(Node('/'))
    node.append(Node('A'))
    node.append(Node('B'))
    node.append(Node('C'))
    node.append(Node('D'))

    m_tree = Tree()
    for i in range(int(len(node)/2)):
        m_tree.makeRoot(node[i],node[i*2+1],node[i*2+2])

    print(       '전위 순회 : ', end='') ; m_tree.preorderTraversal(m_tree.root)
    print('\n' + '중위 순회 : ', end='') ; m_tree.inorderTraversal(m_tree.root)
    print('\n' + '후위 순회 : ', end='') ; m_tree.postorderTraversal(m_tree.root)

전위 순회

전위 순회는 DLR 순서로 순회한다.

  1. D : 현재 노드를 출력한다
  2. L : 현재 노드 왼쪽 서브트리로 이동한다
  3. R : 현재 노드 오른쪽 서브트리로 이동한다
def preorderTraversal(self, node):
    print(node, end='')
    if not node.left  == None : self.preorderTraversal(node.left)
    if not node.right == None : self.preorderTraversal(node.right)

해당 노드를 출력하고 왼쪽으로 이동한다. 왼쪽 노드가 존재하면 계속해서 왼쪽으로 이동하여 출력하고 왼쪽이 끝나는 노드부터 오른쪽 노드를 순회한다.

 

중위 순회

중위 순회는 LDR 순서로 순회한다. 왼쪽 순회가 우선이고 출력이 중앙에 위치한다.

def inorderTraversal(self, node):
    if not node.left  == None : self.inorderTraversal(node.left)
    print(node, end='')
    if not node.right == None : self.inorderTraversal(node.right)

후위 순회

후위 순회는 LRD로 순회한다. 출력이 마지막에 위치한다.

def postorderTraversal(self, node):
    if not node.left  == None : self.postorderTraversal(node.left)
    if not node.right == None : self.postorderTraversal(node.right)
    print(node, end='')

 

예시

프로그래머스 길 찾기 게임

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42892

 

코딩테스트 연습 - 길 찾기 게임

[[5,3],[11,5],[13,3],[3,5],[6,1],[1,3],[8,6],[7,2],[2,2]] [[7,4,6,9,1,8,5,2,3],[9,6,5,8,1,4,3,2,7]]

programmers.co.kr

class Node:
    def __init__(self, x, key):
        self.x = x
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None


class Tree:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.pre_result = list()
        self.post_result = list()

    def insert(self, x, key):
        current_node = self.head
        if self.head is None:
            self.head = Node(x, key)
        else:
            while True:
                if current_node.x > x:
                    if current_node.left:
                        current_node = current_node.left
                    else:
                        current_node.left = Node(x, key)
                        break
                else:
                    if current_node.right:
                        current_node = current_node.right
                    else:
                        current_node.right = Node(x, key)
                        break

    def preorder(self):
        def _preorder(root):
            if root is None:
                pass
            else:
                self.pre_result.append(root.key)
                _preorder(root.left)
                _preorder(root.right)
        _preorder(self.head)

    def postorder(self):
        def _postorder(root):
            if root is None:
                pass
            else:
                _postorder(root.left)
                _postorder(root.right)
                self.post_result.append(root.key)
        _postorder(self.head)


import sys
sys.setrecursionlimit(10**6)


def solution(nodeinfo):
    tmp = nodeinfo
    tmp = sorted(tmp, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    T = Tree()
    for i in range(len(nodeinfo)):
        T.insert(tmp[i][0], nodeinfo.index(tmp[i]) + 1)
    T.preorder()
    T.postorder()
    answer = [T.pre_result, T.post_result]

    return answer

메인 함수는 solution(nodeinfo)이다. (nodeinfo.index(tmp[i])+1 에서 1을 더하는 이유는 문제에서 노드가 1부터 시작하기 때문이다.)

알고리즘

1. nodeinfo를 y의 값을 기준으로 sorting해서 tmp에 담아준다.

2. T라는 객체를 만든다.

3. sorting한 tmp에서 0부터 len(nodeinfo)까지 T.insert를 반복한다.

4. T.preorder()를 한다.(전위순회하면서 pre_result에 key를 저장)

5. T.postorder()를 한다.(후위순회하면서 post_result에 key를 저장)

6. answer에 pre_result와 post_result를 저장하고 return한다.

 

※T.insert()에 대한 설명

가장 처음에 insert()할 때, self.head = None이다. 따라서 self.head = Node(x, key)를 수행한다.

나중에 insert()할 때, While문으로 들어간다.

class Node:
    def __init__(self, x, key):
        self.x = x
        self.key = key
        self.left = None
        self.right = None			

class Tree:
		....
        def insert(self, x, key):
        	current_node = self.head
        	if self.head is None:
        	self.head = Node(x, key)
            
            ....

            while True:
                if current_node.x > x:
                    if current_node.left:
                        current_node = current_node.left
                    else:
                        current_node.left = Node(x, key)
                        break
                else:
                    if current_node.right:
                        current_node = current_node.right
                    else:
                        current_node.right = Node(x, key)
                        break

while문에서

현재의 node의 x값이 insert할 x값보다 클 때, 현재 node의 left에 무엇인가 담겨있다면  현재의 node에 현재의 node 왼쪽값을 담는다.(왼쪽 아래로 비어있을 때까지 이동) // 현재 node의 left가 비어있다면 insert할 Node(x, key)를 넣어주고 break한다.

현재의 node의 x값이 insert할 x값보다 작을 때, 현재 node의 오른쪽에 무엇인가 담겨있다면 현재의 node에 현재의 node 오른쪽값을 담는다.(오른쪽 아래로 비어있을 때까지 이동) // 현재 node의 오른쪽이 비어있다면 insert할 Node(x,key)를 넣어주고 break한다.

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my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k']
# 한 리스트에 몇개씩 담을지 결정
n = 3
result = [my_list[i * n:(i + 1) * n] for i in range((len(my_list) + n - 1) // n )] 
print(result) 

결과

[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i'], ['j', 'k']]
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number = 변환할 숫자

base = N진수

 

NOTATION = '0123456789ABCDEF'
def numeral_system(number, base):
    q, r = divmod(number, base)
    n = NOTATION[r]
    return numeral_system(q, base) + n if q else n

 

결과

 

number = 8일 때,

numeral_system(number,2) = 1000

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캐시[Cache]란?

프로그램이 수행될 때 나타나는 지역성을 이용하여 메모리나 디스크에서 사용되었던 내용을 특별히 빠르게 접근할 수 있는 곳에 보관하고 관리함으로써 이 내용을 다시 필요로할 때 보다 빠르게 참조하도록 하는 것이다.

쉽게 풀어서 설명하면 사용되었던 데이터는 다시 사용되어 질 가능성이 높다는 개념을 이용한 것이다. 이를 통해서

다시 사용될 확률이 높은 아이들을 좀 더 빠르게 접근 가능한 저장소를 사용한다는 개념이다.

 

캐시 히트[Cache Hit]란?

CPU가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하고 있을 경우 Cache Hit라고 한다.

 

캐시 미스[Cache Miss]란?

CPU가 참조하고자 하는 메모리가 캐시에 존재하지 않을 때 Cache Miss라고 한다.

 

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17680

 

코딩테스트 연습 - [1차] 캐시

3 [Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA, Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA] 50 3 [Jeju, Pangyo, Seoul, Jeju, Pangyo, Seoul, Jeju, Pangyo, Seoul] 21 2 [Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA, SanFrancisco, Seoul, Rome, Paris, Jeju, NewYork, Rome] 60 5 [Jeju, Pangyo, S

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문제

지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다. 이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다. 어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다.

어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오.

 

입력 형식

  • 캐시 크기(cacheSize)와 도시이름 배열(cities)을 입력받는다.
  • cacheSize는 정수이며, 범위는 0 ≦ cacheSize ≦ 30 이다.
  • cities는 도시 이름으로 이뤄진 문자열 배열로, 최대 도시 수는 100,000개이다.
  • 각 도시 이름은 공백, 숫자, 특수문자 등이 없는 영문자로 구성되며, 대소문자 구분을 하지 않는다. 도시 이름은 최대 20자로 이루어져 있다.

출력 형식

  • 입력된 도시이름 배열을 순서대로 처리할 때, 총 실행시간을 출력한다.

조건

  • 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
  • cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
  • cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

입출력 예제

캐시크기(cacheSize) 도시이름(cities) 실행시간
3 ['Jeju', 'Pangyo', 'Seoul', 'NewYork', 'LA', 'Jeju', 'Pangyo', 'Seoul', 'NewYork', 'LA'] 50
3 ['Jeju', 'Pangyo', 'Seoul', 'Jeju', 'Pangyo', 'Seoul', 'Jeju', 'Pangyo', 'Seoul'] 21
2 ['Jeju', 'Pangyo', 'Seoul', 'NewYork', 'LA', 'SanFrancisco', 'Seoul', 'Rome', 'Paris', 'Jeju', 'NewYork', 'Rome'] 60
5 ['Jeju', 'Pangyo', 'Seoul', 'NewYork', 'LA', 'SanFrancisco', 'Seoul', 'Rome', 'Paris', 'Jeju', 'NewYork', 'Rome'] 52
2 ['Jeju', 'Pangyo', 'NewYork', 'newyork'] 16
0 ['Jeju', 'Pangyo', 'Seoul', 'NewYork', 'LA'] 25

 

def solution(cacheSize, cities):
    answer = 0
    cache = []
    if cacheSize == 0:
        return len(cities) * 5

    for city in cities:
        if city.lower() in cache: # cache에 있을 때
            answer+=1
            cache.remove(city.lower())
            cache.append(city.lower())
        else: # cache에 없을 때
            answer+=5
            if len(cache) == cacheSize:
                cache.pop(0)
                cache.append(city.lower())
            else:
                cache.append(city.lower())
    return answer

 

 

LRU 알고리즘 (Least Recently Used Algorithm)

 

 

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import re
def solution(files):
    answer = []
    for filename in files:
        splittedlist  =re.split(r"([0-9]+)", filename, maxsplit=1)
        answer.append(splittedlist)
    sortlist = sorted(answer, key= lambda e : (e[0].lower(),int(e[1])))
    return list("".join(i) for i in sortlist)

위의 디버깅을 봐보자. 숫자를 기준으로 List안에 있는 문자열을 자르고 있고, 잘리는 숫자도 남아있다. 이 작업을 정규표현식을 쓰지 않고 한다면 엄청난 수작업과 노력이 들 것이다.

이렇게 강력한 정규표현식을 정리하려고 한다.

 

 

 

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url : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43238

 

프로그래머스

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프로그래머스 문제를 풀다보니 2차원 배열의 회전 함수를 알아야 할 필요성을 느꼈다.

이에 정리할 필요성을 느껴 회전 각도에 따라 정리한다.

 

90도 회전

def rotate_90(m):
	N = len(m)
    ret = [[0] * N for _ in range(N)]
    for r in range(N):
    	for c in range(N):
        	ret[c][N-1-r] = m[r][c]
    
    return ret

 

180도 회전

def rotate_180(m):
	N = len(m)
    ret = [[0] * N for _ in range(N)]
    
    for r in range(N):
    	for c in range(N):
        	ret[N-1-r][N-1-c] = m[r][c]
    
    return ret

 

270도 회전

def rotate_270(m)
	N = len(m)
    ret = [[0] * N for _ in range(N)]
    
    for r in range(N):
    	for c in range(N):
        	ret[N-1-c][r] = m[r][c]
    
    return ret
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제주공항에서 차로 15분 정도 떨어진 한앤솜 하우스를 방문했다. 만족스러운 여행을 보냈고 너무너무 편한 숙소에서 내집처럼 안락하게 머물렀다. 크기는 30~40평대 아파트로 생각하면 되고, 옥상의 테라스에서 바베큐 파티를 할 수 있다.

방이 3개, 화장실 2개(화장실 딸린 방 1개 포함)이고, 1층에 카페도 있고, 지어진지 얼마 안되어서 깨끗깨끗했다.(아주 만족)

2가족에서 3가족까지 충분히 머물 수 있는 느낌이었다.

<2층 침대방의 모습>
<안방의 모습>
<거실의 모습>

 

<화장실 딸린 방의 모습>
<화장실의 모습(깨끗)>
<옥상 테라스의 모습(바베큐 파티 쌉가능)>
<옥상 욕조>
<책상의자>
<옥상에서 바라본 대학교 모습>
<한앤솜카페 옆 모습>
<1층 카페 정문>
<한앤솜카페 내부 모습>
<아이스아메리카노 크...갬성>
<처음처럼 FLEX>

오늘 내일 염따빠끄 완성해야겠다. ㅅㄱㅇ~

 

 

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파이썬 프로그램을 짜다가 사용자가 프로그램의 진행상황을 궁금할 수 있다는 생각이 들었습니다.

1년의 Data를 통계내고 있는 프로그램을 짜고 있는데, 1일 데이터의 행의 수가 6000개 정도 되고, 1년이면 대략 2,190,000행 5열 정도의 데이터를 처리합니다. SQL 쿼리문이 1일에 대략 1초니까 1년의 쿼리문이 진행된다고 했을때, 365초입니다.

따라서 파이썬 .exe(실행파일)을 사용자가 실행했을 때, 5~6분을 기다리는데, 그 때 프로그램이 진행되는건지 멈춘건지 알 수 없기 때문에, 진행상황을 알 수 있는 Progress bar가 필요합니다.

아래는 프로그레스 바의 Sample 코드입니다.‬

import sys

def printProgress (iteration, total, prefix = '', suffix = '', decimals = 1, barLength = 100):
    formatStr = "{0:." + str(decimals) + "f}"
    percent = formatStr.format(100 * (iteration / float(total)))
    filledLength = int(round(barLength * iteration / float(total)))
    bar = '#' * filledLength + '-' * (barLength - filledLength)
    sys.stdout.write('\r%s |%s| %s%s %s' % (prefix, bar, percent, '%', suffix)),
    if iteration == total:
        sys.stdout.write('\n')
    sys.stdout.flush()
    
for i in range(0, 100):
  printProgress(i, 100, 'Progress:', 'Complete', 1, 50)

printProgress라는 함수에를 만들었고, for문에서 i가 0부터 100까지 늘어나면서 Progress bar가 올라가는 알고리즘으로 되어 있습니다.

 

이 글을 보시는 분들은 for문에서 enumerate를 사용하셔서 index를 i 대신 적용하시면 for문이 돌때마다 index가 올라갈 것이고, 진행상황을 알 수 있는 bar가 Print될 것입니다.

 

감사합니다.

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오늘같이 우중충한 가운데 언제 비가 올지 애매한 날이 있다. 기상청에서는 전국적으로 소낙성 비가 내린다고 하는데, 우리 동네에는 비가 안오고 앞으로 올지 안올지 모르는 날이 있다. 그런 날에 아주 간단하게 스스로 내 주변의 강수를 예측하는 방법을 공유하려고 한다. 필자는 실제로 이 방법으로 우산을 갖고 나가야 할지 아닐지 스스로 판단한다.

(관련 전공자나 더 깊게 원리를 알고 싶으신 분들은 댓글에 남겨주시면 답변드리겠습니다.)

 

1. 네이버에 기상청 레이더 영상 검색 후 합성영상 클릭

<네이버 기상청 레이더영상>

2. 기상청 레이더 영상

<기상청 레이더 영상>

1)시간 선택

 - 현재부터 6시간 전까지 클릭해서 레이더 영상을 볼 수 있는 옵션이다.

2)재생 간격

 - 기본 5분으로 재생버튼을 눌렀을 때 연속된 사진이 재생된다.

3)단위

 - 오른쪽에 표시된 색깔은 mm/h가 기준으로써 1시간당 강수량을 나타낸다. 색깔이 빨강색에 가까워질수록 강한 강수를 나타낸다.

 

위의 영상을 재생해봄으로써 서울이라면 서울 주변의 강수를 예상할 수 있다. 실제 동쪽에서 서쪽으로 강수대(Eco)가 이동하는 경우도 있고, 서쪽에서 동쪽으로 이동하는 경우도 있다. 여름에는 강수대가 없다가 갑자기 생겨나 천둥번개를 동반하는 경우도 있다. 여러 Case를 스스로 판단하는건 전문가가 아니면 어렵다.

따라서 기상청 예보를 바탕으로 스스로 레이더 영상을 분석해서 오늘 비가 올지 안올지 판단해보면 생활에 큰 도움이 된다.

 

감사합니다.

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스스로 미세먼지 날씨 예보하고 대응하는 방법 1

 

지난편에 이어 미세먼지를 쉽게 예측하고 대비하는 방법을 공유하려고 한다. 1편이 궁금하다면 위의 링크를 클릭하시길 바란다.

 

1. Earth

https://earth.nullschool.net/ko/#current/particulates/surface/level/overlay=pm10/orthographic=-233.09,33.22,1151

 

earth :: a global map of wind, weather, and ocean conditions

See current wind, weather, ocean, and pollution conditions, as forecast by supercomputers, on an interactive animated map. Updated every three hours.

earth.nullschool.net

바로 earth이다. 이 링크를 클릭하면 다음과 같은 화면을 볼 수 있다.

 

<earth 화면>

위의 화면에서 어려운 얘기는 다 빼고, 누구나 활용할 수 있게 방법을 공유하겠다.

 

<earth 환경설정화면>

 

1) ECMWF

출처는 ECMWF로 유럽중기예보센터의 약자이다. 즉, 우리나라 기상청처럼 자기들의 알고리즘으로 기상데이터를 풀어서 시뮬레이션 결과(전지구모델)를 나타낸 것이다. 무조건 맞는 모델도 아니고, 틀릴 수도 있기 때문에 진리도 아니다.

 

2) 날짜

<날짜>

 

우리가 알고 있는 날짜를 알 수 있다 .UTC는 세계표준시로서 영국의 그리니치 천문대를 기준으로 하는 시간이다. 모르시는 분은 Pass해도 관계없다.

 

3) 제어

<제어>

시간을 제어할 수 있다. < or > 표시를 통해 1시간씩 앞뒤로 예측치를 볼 수 있다. 이를 통해 앞으로 외출할 때 외출시간에 미세먼지 강도를 한눈에 볼 수 있다.

 

4) 모드

 

<모드>

 

모드에서 반드시 미세먼지를 클릭해야 한다. 다른 모드는 기상예보관이 날씨(바람, 온도, 하늘상태, 강수여부 등)을 예측할 때 쓰이기 때문에 그거에 관심없고 미세먼지만 봐야한다면 미세먼지 탭만 보면 된다.

 

5) 지도 투영법

 

<지도 투영법>

 

말그대로 지도 투영법으로 기호에 따라 설정하면 된다. 중요하지 않다.

 

6) 오버레이

<오버레이>

 

PM2.5는 초미세먼지를 말하며, PM10은 미세먼지 즉, 황사를 말한다. 기호대로 선택하면 된다.

 

위의 6가지를 통해 기호대로 시간별로 미세먼지나 초미세먼지의 수치를 예측할 수 있다. 이를 통해 마스크를 사용해서 질병을 예방하고 건강한 삶을 유지하시길 바란다.

 

감사합니다.

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