LiJell's 성장기

Modified on Jan 08 2022 # -- coding: utf-8 -- """ Created on Tue Dec 28 14:26:49 2021 @author: hanju """ 15. stack, unstack, pivot_table 자료구조 (데이터타입) 형태 long data(tidy data) 각 속성을 컬럼으로 표현 지점 A B C -wide data(cross table : 교차표) 하나의 속성을 갖는 데이터가 각 종류마다 서로 다른 컬럼으로 분리되어 나열함 A B C 판매량 stack / unstack 1. stack wide ->> long 2. unstack long --> wide import numpy as np import pandas as pd from pandas imp..

정렬 알고리즘 정렬(sorting)이란 데이터를 특정한 기준에 따라 순서대로 나열하는 것 일반적으로 문제 상황에 따라서 적절한 정렬 알고리즘이 공식처럼 사용 1. 선택 정렬 처리되지 않은 데이터 중에서 가장 작은 데이터를 선택해 맨 앞에 있는 데이터와 바꾸는 것을 반복 탐색(선형 탐색) 범위는 반복할 때 마다 작아진다 array = [7,5,9,0,3,1,6,2,4,8] for i in range(len(array)): min_index = i # 갖아 작은 원소의 인덱스 for j in range(i+1, len(array)): if array[min_index] > array[j]: min_index = j array[i], array[min_index] = array[min_index], array..

Binary index Tree 2진법 인덱스 구조를 활용해 구간 합 문제를 효과적으로 해결해 줄 수 있는 자료구조 다른 이름으로 fenwick tree라고도 함 정수에 따른 2진수 표기 정수 2진수 표기 7 00000000 00000000 00000000 00000111 -7 11111111 11111111 11111111 11111001 0이 아닌 마지막 미트를 찾는 방법 특정한 숫자 K의 0이 아닌 마지막 비트를 찾기 위해선 K & -K 계산하면 됨 K & -K 계산 결과 예시 정수 K 2진수 표기 K & -K 0 00000000 00000000 00000000 00000000 0 1 00000000 00000000 00000000 00000001 1 2 00000000 00000000 000000..

Modified on Jan 07 2022 # -- coding: utf-8 -- """ Created on Tue Dec 28 13:14:11 2021 @author: hanju """ 14. drop, shift, rename 1. drop 특정 행, 컬럼 제거 이름 전달 emp = pd.read_csv("./data/emp.csv") emp # empno ename deptno sal # 0 1 smith 10 4000 # 1 2 allen 10 4500 # 2 3 ford 20 4300 # 3 4 grace 10 4200 # 4 5 scott 30 4100 # 5 6 king 20 4000 # scott 퇴사 emp.loc() emp['ename'] =='scott' ..

리눅스 자동 업데이트 취소하기 종종 자동 업데이트로 인하여 어제 잘 설치하고 구동하던 리눅스가 제대로 구동하지 않을 때가 있다. 본인은 처음에 당황했.. 1. Tools 옵션 들어가기 아래 화면에 있는 Tools를 눌러보자 아래와 같은 화면이 나온다 Preferences를 눌러주자 2. 옵션 설정 업데이트를 눌러주고 아래와 같이 업데이트를 정기적으로 확인해주는 항목을 취소한다. 3. 끝 이제 업데이트로 인한 호환성 문제로 구동을 멈추는 일은 없을 것이다. 필요할 때만 업데이트 하자!

Modified on Jan 06 2022 # -_- coding: utf-8 -_- """ Created on Mon Dec 27 13:20:27 2021 @author: hanju """ 13. merge vs. concat 행이 서로 분리되어 있는 하나의 데이터프레임으로 합치기 컬럼이 서로 불리되어 있는 하나의 데이터vㅡ레임으로 합치기 참조 조건 사용, 연된된 두 데이터를 병합(join) import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame DataFrame(np.arange(1,7).reshape(2,3), columns=\['A','B','C'\]) df1 = DataFr..

트리(Tree) 자료구조 트리는 가계도와 같은 계층적인(hierarchy) 구조를 표현할 때 사용할 수 있는 자료구조 나무를 뒤집어 놓은 모양을 생각하면 됨 1. 트리 관련 용어 root node: 부모가 없는 최상위 노드 뒤집은 나무의 최상위는 나무의 뿌리. ROOT!! leaf node: 자식이 없는 노드 뒤집은 나무의 최하위는 나뭇잎. LEAF!! size: 트리에 포함된 모든 node의 개수 depth: root node부터의 거리 친척들 촌수 셀 때 생각하면 됨 depth of root node = 0 height: depth 중 최대값 degree: 각 노드의 (자식 방향) 간선 개수 몇개 자식이랑 연결 되어 있는지 자식 두개랑 연결되어 있으면 2 트리의 크기가 N일 떄, 전체 간선의 개수는 ..

알고리즘 1. 우선순위 큐(Priority Queue) 우선순위 큐는 우선순위가 가장 높은 데이터를 가장 먼저 삭제하는 자료구조 우선순위 큐는 데이터를 우선순위에 따라 처리하고 싶을 때 사용 예. 보석 데이터를 자료구조에 넣었다가 가치가 높은 보석부터 꺼내서 확인해야 하는 경우 자료구조 추출되는 데이터 stack 가장 나중에 삽입된 데이터 queue 가장 먼저 삽입된 데이터 priority queue 가장 우선순위가 높은 데이터 우선순위 큐를 구현하는 방법 1) 단순히 리스트를 이용하여 구현 가능 2) 힙(heap)을 이용하여 구현 가능 데이터의 개수가 N개일 때, 구현 방식에 따라서 시간 복잡도를 비교한 내용은 아래 표와 같다 우선순위 큐 구현 방식 삽입 시간 삭제 시간 리스트 O(1) O(N) 힙(H..

알고리즘 시간 복잡도 O(1) – 상수 시간 : 문제를 해결하는데 오직 한 단계만 처리함. O(log n) – 로그 시간 : 문제를 해결하는데 필요한 단계들이 연산마다 특정 요인에 의해 줄어듬. O(n) – 직선적 시간 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수와 입력값 n이 1:1 관계를 가짐. O(n log n) : 문제를 해결하기 위한 단계의 수가 N*(log2N) 번만큼의 수행시간을 가진다. (선형로그형) O(n^2) – 2차 시간 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수는 입력값 n의 제곱. O(C^n) – 지수 시간 : 문제를 해결하기 위한 단계의 수는 주어진 상수값 C 의 n 제곱. 1. 스택(stack) 자료구조 먼저 들어 온 데이터가 나중에 나가는 형식(선입후출)의 자료구조 입구와 출구가 동일한 형태..