24479번: 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 1 첫째 줄에 정점의 수 N (5 ≤ N ≤ 100,000), 간선의 수 M (1 ≤ M ≤ 200,000), 시작 정점 R (1 ≤ R ≤ N)이 주어진다. 다음 M개 줄에 간선 정보 u v가 주어지며 정점 u와 정점 v의 가중치 1인 양 www.acmicpc.net 코드 import sys sys.setrecursionlimit(10 ** 6) input = sys.stdin.readline n, m, r = map(int, input().split()) # 정점의 수, 간선의 수, 시작 정점 graph = [[] for _ in range(n+1)] visited = [0] * (n+1) # 방문 순서 저장. 0이면 방문 X c = 1 def dfs(..

결측치를 대체하기 위해서 쓰이는 Imputer를 사용하기 위해 아래와 같이 코드를 작성했더니 ImportError가 발생하였다. sklearn.preprocessing에 Imputer가 없어서 에러가 발생하였다. scikit-learn 공식 문서에서 다음과 같은 문장을 볼 수 있었다. New in version 0.20: SimpleImputer replaces the previous sklearn.preprocessing.Imputer estimator which is now removed. : sklearn.preprocessing의 Imputer는 현재는 삭제되어 사용할 수 없으며, SimpleImputer로 대체됨. 따라서 이전 버전의 sklearn에서 사용하던 sklearn.preprocessi..

찾고자 하는 요소가 앞에서부터 몇 번째에 위치하는지 알고자 하면 find 또는 index를 사용하면 된다. python | 파이썬 find() 함수 사용 및 index()와 차이점 파이썬에서 특정 문자열의 위치, 인덱스 번호를 찾고자 할 때 find() 함수를 사용할 수 있다. 예를 들어, '123456'이라는 문자열에서 '3'의 인덱스 번호를 찾으려면 찾고자 하는 문자열을 매개변수로 dduniverse.tistory.com 하지만, 뒤에서부터 찾고 싶을 때는 어떻게 해야 할까? 물론 주어진 리스트를 거꾸로 정렬한 뒤 찾는 방법도 있겠지만, 원래 상태에서 뒤에서부터의 위치를 찾아야 한다면 새로운 방법이 필요하다. 그럴 때 index, find 앞에 r만 붙여 rindex, rfind를 사용하면 된다. 먼..

프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 처음 시도한 코드 def solution(cards1, cards2, goal): g1 = [] g2 = [] for i in goal: if i in cards1: g1.append(i) if i in cards2: g2.append(i) if g1 == cards1 and g2 == cards2: return 'Yes' elif g1 == cards1 and len(g2) == 0: return 'Yes' elif len(g1) == 0 and g2 == cards2: return 'Yes' else: r..

프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 코드 import re def solution(dartResult): dr = re.split('([0-9][0-9]?[A-Z][#|*]?)', dartResult) dr = ' '.join(dr).split() # print(dr) num = [] for i in dr: n = 0 for j in range(len(i)): if i[j] == 'S': n = (int(i[:j]) ** 1) if i[j] == 'D': n = (int(i[:j]) ** 2) if i[j] == 'T': n =(int(i[:j..

더 많은 데이터를 경험하고 코드 작성에 대한 스킬을 습득하기 위해 캐글 필사를 시작하였다. [이유한님] 캐글 코리아 캐글 스터디 커널 커리큘럼을 따라서 진행할 계획이며, 첫번째 데이터에 대한 필사는 마친 상태이다. 필사는 캐글 안에서 진행하며 노트북은 모두 깃허브에 업로드 하고 있으며, 새로 알게된 함수나 헷갈렸던 부분에 대해서는 Issue에 하나씩 추가하고 있다. 하나의 데이터에 대한 여러 노트북들을 모두 완료하면 하면서 느낀 점과 새로 알게된 부분들을 블로그에 기록하려고 한다. 첫번째 데이터인 타이타닉에 대한 세가지 노트북을 3주간에 걸쳐 모두 필사하였다. 1. EDA To Prediction(DieTanic) 노트북 이름에서 볼 수 있듯이 예측을 위해 EDA(탐색적 데이터 분석)을 위주로 진행하였다..