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여덟 단어 : 인생을 대하는 우리의 자세 - 1(후기/스포)

여덟 단어 : 인생을 대하는 우리의 자세 - 1 - 📔 책과의 첫 번째 만남 이 책을 처음 접한 건 군대에서다. 고립된 생활에서 가질 수 있는 취미는 제한됐었고, 그 덕분에 책을 많이 읽었다. 이 책 또한 그렇게 읽게 된 책 중 하나로 그 당시에도 꽤나 감명 깊게 보았는지 독서 기록 수첩을 빽빽이 채운 흔적이 지금도 남아있다. 그 후로 시간이 한참 흘렀다. 스스로의 기억력을 불신해 기껏 독서 수첩을 들고 다니며 기록했지만... 전역 후 수첩을 방치한 나에게는 다 무용지물이었다. 그렇게 이 책은 기억에서, 일상에서 잊혀져 갔으며 나는 또다시 이 책이 해결해준 문제에 대해 다시 고민하며 살고 있었다. 꿈에도 생각 못한 방식으로 운명같이 이 책을 다시 만나기 전까지는. 📔 '여덟 단어'와의 재회 처음 이 책을..

Life()/Book 2021.11.02

[SWEA]4834. 파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : 숫자 카드

파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 4834. 08 숫자카드(SW문제) 08. 숫자 카드 🎲문제 : 위 이미지를 클릭하여 SWEA 이동 -> 8차시 1일 차 - 숫자 카드 🥾문제 접근: - 크기 10의 리스트를 생성하고, 카드에 해당하는 인덱스를 1씩 증가시킨 후 최댓값을 찾으면 될 것 같다. 최댓값이 2개 이상인 경우 큰 숫자를 출력한다. 📍 max(iterable) : 반복 가능한 자료형을 입력받아 최댓값을 return 한다. - 앞서 배운 List의 내장 함수 max()를 활용할 수 있다. List란? - [SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : 알고리즘, 리스트 [SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : 알고리즘, 리스트 파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 0..

[GITHUB 입문] Git 설치하기(2.35.1 이상, 상세한 설치법)

[GITHUB 입문] 깃허브 사용법 - 2 Git 설치하기 Git과 GitHub에 관해 다룬 이전 글([GITHUB 입문] Git과 GitHub의 차이)을 작성하다 보니 한 가지 아쉬움이 있었습니다. 독자가 Git을 설치하여 직접 따라 하면 더욱 이해가 쉬운 글이 될 수 있었을 텐데 하는 아쉬움이었습니다. 지금이라도 그 아쉬움을 남겨두지 않기 위하여 Git을 설치하는 방법에 대해 소개합니다. Git 설치하기(Windows) 1. Git 다운로드하기 📌Git 다운로드 바로가기 : https://git-scm.com/download/ Git - Downloads Downloads macOS Windows Linux/Unix Older releases are available and the Git source..

[SWEA]4831. 파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : 전기버스

파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 4831. 07 전기버스(SW문제) 06. 전기버스 🎲문제 : 위 이미지를 클릭하여 SWEA 이동 -> 7차시 1일차 - 전기버스 🥾문제 접근: - 현재 위치에서 이동 가능한 거리(K) 이내의 충전 가능한 정류장(M)으로 이동한다. 종점(N)에 도달할 때 까지 이를 반복하며 충전 횟수를 카운팅한다. 만일 이동 가능한 거리(K) 이내의 충전 가능한 정류장이 없다면 종점에 도착할 수 없다고 판단한다. - 현재 상황에서 가능한 경우의 수 가운데 최선의 선택을 하며 진행하는 알고리즘이다. 즉 이전에 배운 "Greedy Algorithm"에 해당한다. Greedy Algorithm란? - [SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : Greedy Algorithm..

[SWEA]4828. 파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : min max

파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 06 min max(SW문제) 06. Min Max 🎲문제 : 위 이미지를 클릭하여 SWEA 이동 -> 6차시 1일차 - min max 🥾문제 접근: - 주어진 입력을 List에 담아 내장 함수 max(), min()을 이용하여 해결하는 방법이 있다. 📍 max(iterable) : 반복 가능한 자료형을 입력받아 최댓값을 return한다. 📍 min(iterable) : 반복 가능한 자료형을 입력받아 최솟값을 return한다. - 가장 간단한 해결 방법이면서 앞서 배운 List를 활용할 수 있다. List란? - [SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : 알고리즘, 리스트 [SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : 알고리즘, 리스트 파이썬..

[SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : Sort(정렬)-카운팅 정렬

파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 05 Sort(정렬)-카운팅 정렬 이번 글은 지난 글(버블 정렬)과 이어지는 글이다. 아래 링크에서 이전 글을 먼저 확인하기를 권장한다. [SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : Sort(정렬)-버블 정렬 05. Sort ③ 카운팅 정렬 ▣카운팅 정렬 - 항목들의 순서를 결정하기 위해 집합에 각 항목이 몇 개씩 있는지 세는 작업을 하여, 선형 시간(O(n+k)에 정렬하는 효율적인 알고리즘이다. - 시간 복잡도 = O(n+k) : n은 리스트의 크기, k는 정수의 최대값 - 정수나 정수로 표현할 수 있는 자료에 대해서만 적용 가능하다. 각 항목의 발생 회수를 기록하기 위해, 정수 항목으로 인덱스되는 카운트들의 리스트를 사용하기 때문이다. - 카운트들을..

[SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : Sort(정렬)-버블 정렬

파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 05 Sort(정렬)-버블 정렬 05. Sort ① 정렬 개요 ▣ 정렬(Sort)이란? - 2개 이상의 자료를 특정 기준에 따라 순서대로 재배열하는 것이다. - 작은 값부터 큰 값 : 오름차순(ascending) - 큰 값부터 작은 값 : 내림차순(descending) ▣ 대표적인 정렬 방식의 종류 - 버블 정렬 : 인접한 두 원소를 검사하여 정렬하는 방법이다. (최악: O(n^2) / 평균: O(n^2)) - 카운팅 정렬 : 각 항목의 개수를 센(Counting) 후에 정렬하는 방법이다. (최악: O(n+k) / 평균: O(n+k)) - 선택 정렬 : 최솟값을 찾아 정렬되지 않은 맨 앞의 값과 교체하는 방법이다. (최악: O(n^2) / 평균: O(n^2)) -..

[GITHUB 입문] Git과 GitHub의 차이

[GITHUB 입문] 깃허브 사용법 - 1 Git과 GitHub의 차이 코딩을 하다 보면 꼭 접하게 되는 "Github"이다. 여러 오픈 소스, API, 논문 속 코드의 구현 등 정말 많은 코드들이 생태계를 이루고 있기 때문이다. 그러나 부끄러운 말이지만 나는 GitHub를 거의 사용해본적도 없고 사실 어떻게 사용하는지도 잘 모른다. 가끔 코드를 참조하거나 API를 사용하기 위해 들러본 것이 전부이다. 하지만 항상 생각해왔다. 나도 깃허브를 익혀서 매일 Commit을 빼곡히 채우겠다고. 그리고 그것이 오늘 이 글을 쓰는 동기이다. 미루고 미루던 깃허브를 오늘 익혀보기로 마음먹었기 때문이다. 혹시라도 이 글을 보게 되는 사람이 있다면 어설프지만 꼭 도움이 되면 좋겠다. 깃과 깃허브의 개념 ▣깃과 깃허브는 ..

[SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : Greedy Algorithm

파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 04 Greedy Algorithm 04. Greedy Algorithm(탐욕적 알고리즘) ① 탐욕 알고리즘이란? ▣ 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) - 최적 해를 구하는 데 사용되는 근시안적인 방법 - 각 순간에 최적이라고 생각되는 것을 선택해 나가는 방식 - 지역적으로는 최적이지만, 그것의 최종 해답이 최적이라는 보장은 없음 ▣ 탐욕 알고리즘 수행 과정 1) 해 선택 : 현재 상태에서 부분 문제의 해를 구한 뒤, 이를 부분 해 집합(Solution Set)에 추가한다. 2) 실행 가능성 검사 : 새로운 부분 해 집합이 실행 가능한지 확인한다.(문제 제약 조건 위반 검사) 3) 해 검사 : 새로운 부분 해 집합이 문제의 해가 되는지를 확인한다. 전..

[SWEA]파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 : Exhaustive Search(완전 탐색)

파이썬 SW문제해결 기본 - LIST 1 03 Exhaustive Search(완전 탐색) 03. Exhaustive Search ① 완전 검색 소개 ▣ 완전 검색(Exhaustive Search) - 문제의 해법으로 생각할 수 있는 모든 경우의 수를 나열해보고 확인하는 기법 - 모든 경우의 수를 테스트한 후, 최종 해법을 도출한다. - 일반적으로 경우의 수가 적을 때 유용하다. - 모든 경우의 수를 생성하고 테스트하기 때문에 수행 속도는 느리다. - 그러나 해답을 찾아내지 못할 확률이 낮다. - 우선 완전 검색으로 해답을 도출한 후 성능 개선을 위해 다른 알고리즘 사용 ② Baby-gin Game ▣ Baby-gin 게임 - 0~9 사이의 숫자 카드에서 임의의 카드 6장을 뽑았을 때, 1) 3장의 카드..