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Minding's Programming/Knowledge

[Python] 딕셔너리 max value에 대한 key 찾기 최대 value에 대한 key 찾기# di.get을 key로 이용하는 방법max(di,key=di.get)# 리스트 comprehension 이용하는 방법[k for k,v in di.items() if max(di.values()) == v]max(di)를 하면 di의 key값 중 최댓값이 출력됩니다. key=di.get을 사용했는데, di.get은 일반적으로 di.get(key)와 같이 쓰여 해당 key에 대한 value를 출력해주는 함수입니다. max의 key로 di.get함수를 사용했는데 key를 입력으로 value를 출력하기 때문에 value의 최댓값을 기준으로 하여 di의 key를 출력해주게 됩니다. 다음으로 사용한 것은 리스트 컴프리핸션입니다. max(di.values())를 하게 되면 딕셔.. 더보기
[Seaborn/WordCloud] Seaborn과 Wordcloud를 활용한 시각화 Seaborn이란?Seaborn은 데이터 시각화 라이브러리로, 파이썬의 matplotlib를 기반으로 더 간단하고 직관적인 방법으로 다양한 통계적 그래프를 생성할 수 있도록 돕는다. 데이터의 분포, 관계, 카테고리 간의 차이를 시각화하는 데 특히 유용하며, 높은 수준의 미적 디자인을 갖춘 차트를 쉽게 만들 수 있다. pandas 데이터프레임과 통합이 잘 되어 있기 때문에 데이터 분석 과정에서 매우 유용하게 쓰인다.장점간결한 코드: seaborn은 matplotlib에 비해 훨씬 간단한 코드로 복잡한 그래프를 그릴 수 있다.고급 시각화 기능: 히트맵, 페어플롯, 카테고리 플롯과 같은 고급 그래프를 지원한다.미적 디자인: seaborn의 기본 설정은 시각적으로 훨씬 더 깔끔하고 보기 좋다. 특히 데이터 시각.. 더보기
[코딩 테스트/Python] 코딩 테스트에서 자주 사용되는 Python 표준 라이브러리 코딩 테스트에서 자주 사용되는 알고리즘에는 해시(hash), 탐욕법(greedy), 정렬(sort), 동적 계획법(Dynamic Programming), 깊이 우선 탐색(DFS), 너비 우선 탐색(BFS) 등이 있다. 이 알고리즘들은 직접 구현할 수도 있지만, 그렇게 하기엔 코드도 너무 길어지고 시간이 오래 걸린다. 코딩 테스트에서 시간은 생각보다 여유 있지 않을 뿐더러, 각 알고리즘 별 직접 구현 코드를 늘 외우고 있기도 어렵다. 이럴 때 Python에서 제공하는 표준 라이브러리를 사용하면 각 알고리즘을 보다 쉽게 구현할 수 있다. 이 글에서는 각 알고리즘 별 표준 라이브러리를 사용해 구현하는 법을 간단히 정리하고자 한다.  1. 해시(hash)해시의 경우, 라이브러리를 따로 임포트하지 않고 기본 자료.. 더보기
[코딩테스트/Python] 코딩테스트 문제 유형 별 문제 풀이 방법 1. 해시(Hash) 대표 문제: 완주하지 못한 선수- 리스트가 숫자가 아닌 문자열일 경우 dict 자료형을 사용하는 것이 유용 (= 해시 자료구조 이용)- get()메서드를 이용해 해당 key값에 해당하는 value를 새로 추가하거나 업데이트 할 수 있음 문제 설명 수많은 마라톤 선수들이 마라톤에 참여하였습니다. 단 한 명의 선수를 제외하고는 모든 선수가 마라톤을 완주하였습니다. 마라톤에 참여한 선수들의 이름이 담긴 배열 participant와 완주한 선수들의 이름이 담긴 배열 completion이 주어질 때, 완주하지 못한 선수의 이름을 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한사항 마라톤 경기에 참여한 선수의 수는 1명 이상 100,000명 이하입니다. completion의 길이.. 더보기
[CS/Python] 자료구조 & 알고리즘 정리 - 큐, 트리, 힙 큐 (Queues)큐 또한 스택과 함께 많이 사용되는 자료 구조이다. 스택과 마찬가지로 선형 구조라는 공통점을 가지고 있지만, 다른 특성을 가지고 있다. 스택이 LIFO(후입선출) 방식인 반면에, 큐는 FIFO(선입선출) 방식을 가지고 있다. 데이터 원소를 큐에 넣는 동작을 인큐 (enqueue) 연산이라고 부르고, 반대로 큐로부터 데이터 원소를 꺼내는 동작을 디큐 (dequeue) 연산이라고 부른다. 큐를 구현할 때는 선형 배열(리스트)보다 연결 리스트를 사용하는 것이 더 유리하다. 선형 배열은 디큐 연산 시 모든 원소를 한 칸씩 옮겨야 하기 때문에, 시간 복잡도 측면에서 불리하기 때문이다.  양방향 연결 리스트를 이용한 큐 구현class Node: def __init__(self, item): .. 더보기
[CS/Python] 자료구조 & 알고리즘 정리 - 연결 리스트, 스택, 후위 표기법 연결 리스트 (Linked lists)연결 리스트는 선형 배열과는 유사한 구조이지만, 데이터 원소를 늘어놓는 방식에서 큰 차이가 있다. 선 형 배열이 "번호가 붙여진 칸에 원소들을 채워넣는" 방식이라고 한다면, 연결 리스트는 "각 원소들을 줄줄이 엮어서" 관리하는 방식이다. 연결 리스트가 가지는 이점은 원소의 삽입, 삭제가 선형 배열과 비교해 쉽게 처리할 수 있다는 것이다. 원소들이 link라는 고리로 연결되어 있기 때문에 가능한 일이다. 삽입/삭제가 빈번히 일어나는 응용에서 연결 리스트가 많이 이용되며, OS 내부에서도 많이 이용된다. 연결리스트가 가지는 단점도 물론 있다. 선형 배열에 비해 소요되는 메모리 요구량이 크다. 또한, 특정 위치의 원소를 찾기 어렵다. 선형 배열의 경우 index가 지정되어.. 더보기
[CS] 알고리즘의 복잡도 (시간 복잡도) 알고리즘의 복잡도는 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 척도 중 하나이다. 이 글에서는 시간 복잡도와 공간 복잡도 중 시간 복잡도에 대해서만 간단히 정리한다. 시간 복잡도알고리즘이 실행되는 데 걸리는 시간Big O 표기법을 사용하여 표현 ex) O(n), O(log n), O(n²) 등.입력 크기에 따른 연산 횟수의 증가율을 나타냄 예시O(1) - 상수 시간 복잡도: 연산 횟수가 입력 크기와 관계없이 일정한 경우def get_first_element(arr): return arr[0] if arr else None# 사용 예시print(get_first_element([1, 2, 3, 4, 5])) # 출력: 1 배열의 크기와 관계 없이 첫 번째 원소를 반환하는 함수이므로 일정하다.  O(n) - .. 더보기
[CS/Python] 자료구조 & 알고리즘 정리 - 선형 배열, 정렬, 탐색, 재귀, 순열 자료구조는 왜 알아야 하는가?ex) 리스트 내 최대값을 max() 함수를 통해 알아내고자 한다면, 리스트 전체 원소를 하나씩 읽어 비교하는 수 밖에 없다.즉, 위의 예시의 경우 리스트의 크기가 커질수록 시간은 비례적으로 많이 걸릴 수 밖에 없다는 뜻이다. 이런 경우 자료구조를 잘 활용한다면, 낭비되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 알고리즘이란? 프로그래밍에서의 알고리즘은 주어진 문제의 해결을 위한 자료구조와 연산 방법에 대한 선택을 뜻한다. 같은 문제가 주어지더라도 어떤 자료구조와 연산 방법을 사용하느냐에 따라 효율성의 크기가 달라질 수 있다. 자료구조와 알고리즘이 깊은 관계를 가지고 있는 것도 이런 이유 때문이다. 알고리즘의 '선택'에는 자료구조에 대한 이해가 필수적이다.  선형 배열 (Linear.. 더보기

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