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์ „์ฒด 222

[์šฉ์‚ฐ ๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„] ์šฉ์‚ฐ ์•„์ดํŒŒํฌ๋ชฐ ๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„ ๊ฐ€์ธ ์‚ฐ๋„์™€ ์‰ฌ๋ฆผํ”„ ํŒŒ์Šคํƒ€

์šฉ์‚ฐ ์•„์ดํŒŒํฌ๋ชฐ์— ์œ„์น˜ํ•œ ๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„๋กœ ์ ์‹ฌ๋จน์œผ๋Ÿฌ ๊ฐ”๋‹น ใ…Žใ…Ž#๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„ #์šฉ์‚ฐ ์•„์ดํŒŒํฌ๋ชฐ #๊ฐ€์ธ ์‚ฐ๋„ "๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„" ์„œ์šธํŠน๋ณ„์‹œ ์šฉ์‚ฐ๊ตฌ ํ•œ๊ฐ•๋Œ€๋กœ23๊ธธ 55 6์ธต์šฉ์‚ฐ์—ญ 1๋ฒˆ์ถœ๊ตฌ์—์„œ 83m ๋งค์ผ: 11:00 - 22:00 (๋ผ์ŠคํŠธ ์˜ค๋” : 21:00) ์ฃผ์ฐจ, ํฌ์žฅ, ๋ฌด์„  ์ธํ„ฐ๋„ท, ๋‚จ/๋…€ ํ™”์žฅ์‹ค ๊ตฌ๋ถ„๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„๋Š” ๋‘๋ฒˆ์งธ ๋ฐฉ๋ฌธ์ด๋‹ค ์ฒซ๋ฒˆ์งธ ๋ฐฉ๋ฌธ์€ ๊ฐ•๋‚จ์—ญ์— ์žˆ๋Š” ๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„๋ฅผ ๊ฐ”์—ˆ๋‹ค ๊ทธ๋•Œ์˜ ๊ธฐ์–ต์ด ์ข‹๊ฒŒ ๋‚จ์•„์„œ ์ด๋ฒˆ์— ๋˜ ๊ฐ€๊ฒŒ๋˜์—ˆ๋‹น ใ…Žใ…Ž ํ•˜์ดํ‹ด ๊ฐ์„ฑ์ด ๋‚˜๋Š” ์‹๋‹น๐Ÿคญ ๋จผ๊ฐ€ ๊ฐ•๋‚จ์—ญ ๋‚™์›ํ…Œ์‚ฐ๋„๋ž‘ ์ชผ๊ผผ ๋ถ„์œ„๊ธฐ๊ฐ€ ๋‹ค๋ฅธ๊ฑฐ ๊ฐ™๋‹น ๋ฒฝ์— ๋ฉ”๋‰ด๋“ค์„ ํฌ์Šคํ„ฐ๊ฐ™์ด ๋ถ™์—ฌ๋†จ๋‹ค๐ŸŒ† ๊ทผ๋ฐ ๋‹ค ๋””์ž์ธ์ด ์ด์˜๊ณ  ์ƒ‰๊ฐ๋„ ์ด๋ป์„œ ์‹๋‹น ๋ถ„์œ„๊ธฐ๋ž‘ ์ž˜ ์–ด์šธ๋ฆฌ๋Š” ๋“ฏ? ใ…Žใ…Ž ์ œ์ผ ์•ˆ์ชฝ ์ž๋ฆฌ์— ์ฐฉ์„!! ๋ฌผ ์ด๋ ‡๊ฒŒ ์ฃผ๋Š” ์‹๋‹น ๋„ˆ๋ฌด ์ข‹์•„ ..

๋ฌธ์„œ์œ ์‚ฌ๋„

๋ฌธ์„œ์œ ์‚ฌ๋„ 0. Base ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด ๋ฌธ์„œ๊ฐ€ ์žˆ๊ณ , ๋ฌธ์„œ๋ฅผ feature space์— ๋†“๋Š”๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณด์ž ๊ฐ•์•„์ง€ ๊ท€์—ฝ๋‹ค ๋งค์šฐ ๊ฐ•์•„์ง€๊ฐ€ ๊ท€์—ฝ๋‹ค 1 1 0 ๊ฐ•์•„์ง€๊ฐ€ ๋งค์šฐ ๊ท€์—ฝ๋‹ค 1 1 1 ๊ณ ์–‘์ด๊ฐ€ ๋งค์šฐ ๊ท€์—ฝ๋‹ค 0 1 1 ๊ฐ ๋‹จ์–ด ‘๊ฐ•์•„์ง€’, ‘๊ณ ์–‘์ด’, ‘๋งค์šฐ’๋ฅผ ์ถ•์œผ๋กœ ํ•˜๋Š” ํŠน์„ฑ๊ณต๊ฐ„(feature space)์—์„œ ๋‹ค์Œ ๋ฌธ์„œ๋“ค์„ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ขŒํ‘œ๋กœ ์ƒ๊ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ ‘๊ฐ•์•„์ง€๊ฐ€ ๊ท€์—ฝ๋‹ค’ --> (1,1,0) ‘๊ฐ•์•„์ง€๊ฐ€ ๋งค์šฐ ๊ท€์—ฝ๋‹ค’ --> (1,1,1) ‘๊ณ ์–‘์ด๊ฐ€ ๋งค์šฐ ๊ท€์—ฝ๋‹ค’ --> (0,1,1) ๋‘ ๋‹จ์–ด ํ˜น์€ ๋ฌธ์žฅ์ด ์ฃผ์–ด์กŒ์„ ๋•Œ, ์œ ์‚ฌ๋„๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ์—ฌ๋Ÿฌ๊ฐ€์ง€๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค cosine similarity jaccard similarity euclidean distance manhattan distance..

[๊ตฌ๊ธ€ ์• ๋“œ์„ผ์Šค] ๊ฐ€์น˜์žˆ๋Š” ์ธ๋ฒคํ† ๋ฆฌ : ์ฝ˜ํ…์ธ  ์—†์Œ (3๋ฒˆ์งธ ํ‡ด์งœ๐Ÿคฎ)

์–ด์šฐ ์งฑ๋‚˜ ๊ตฌ๊ธ€ ์• ๋“œ์„ผ์Šค ์‚ฌ์ดํŠธ์—์„œ ๊ณ ์œ  ์ฝ˜ํ…์ธ ์™€ ์šฐ์ˆ˜ํ•œ ์‚ฌ์šฉ์ž ํ™˜๊ฒฝ์„ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•˜๊ธฐ ๊ณ ํ’ˆ์งˆ ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ •์ฑ… ๋„์›€๋ง 2๋ถ€ ์›น๋งˆ์Šคํ„ฐ ํ’ˆ์งˆ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ผ์ธ ์ด๋†ˆ์˜ ์• ๋“œ๊ณ ์‹œ.. ์ˆ˜์ • ์•ˆํ•˜๊ณ  ๋ฐ”๋กœ ๋˜ ์‹ ์ฒญํ• ๊ฑฐ์•ผ ํฅ ์จ๋†“์€ ๊ธ€๋งŒ ์ง€๊ธˆ 60๊ฐœ๋‹ค..ํ‘ํ‘ 2021-04-29 (์‹ ์ฒญ 4ํšŒ์ฐจ) 05-15 5์›” 21์ผ.. ๋ฉ”์ผ์ด ๋˜ ๋„์ฐฉํ–ˆ๋‹ค ์ด๋ฒˆ์—” ์•„์ฃผ ์‚ด์ง ๋‹ค๋ฅธ ์œ„๋ฐ˜์‚ฌํ•ญ์ด ๋„์ฐฉํ–ˆ๋‹ค ^^;; ์ด๋ฒˆ์—” ๋˜ ๊ฐ€์น˜๊ฐ€ ๋ณ„๋กœ ์—†๋Œ€ ใ…‹ใ…‹ใ…‹ ใ…œใ…œ ๋งˆ์ƒ์ด๋‹ค....ใ…Ž ๊ฐ€์น˜๊ฐ€ ๋ณ„๋กœ ์—†๋Š” ์ฝ˜ํ…์ธ  ์ตœ์†Œ ์ฝ˜ํ…์ธ  ์š”๊ฑด ์‚ฌ์ดํŠธ์—์„œ ๊ณ ์œ  ์ฝ˜ํ…์ธ ์™€ ์šฐ์ˆ˜ํ•œ ์‚ฌ์šฉ์ž ํ™˜๊ฒฝ์„ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š”์ง€ ํ™•์ธํ•˜๊ธฐ ๋‚ด์šฉ์ด ๋นˆ์•ฝํ•œ ์ฝ˜ํ…์ธ ์— ๋Œ€ํ•œ ์›น๋งˆ์Šคํ„ฐ ํ’ˆ์งˆ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ผ์ธ ์›น๋งˆ์Šคํ„ฐ ํ’ˆ์งˆ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ผ์ธ

[๋ฐฑ์ค€ 1012] [dfs/bfs] ์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ”

๐Ÿ’ป ๋ฐฑ์ค€ 1012๋ฒˆ [์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ”] 1012๋ฒˆ: ์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ” ์ฐจ์„ธ๋Œ€ ์˜๋†์ธ ํ•œ๋‚˜๋Š” ๊ฐ•์›๋„ ๊ณ ๋žญ์ง€์—์„œ ์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ”๋ฅผ ์žฌ๋ฐฐํ•˜๊ธฐ๋กœ ํ•˜์˜€๋‹ค. ๋†์•ฝ์„ ์“ฐ์ง€ ์•Š๊ณ  ๋ฐฐ์ถ”๋ฅผ ์žฌ๋ฐฐํ•˜๋ ค๋ฉด ๋ฐฐ์ถ”๋ฅผ ํ•ด์ถฉ์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๋ณดํ˜ธํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ค‘์š”ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ํ•œ๋‚˜๋Š” ํ•ด์ถฉ ๋ฐฉ์ง€์— www.acmicpc.net ํ’€์ด) import sys sys.setrecursionlimit(100000000) T = int(input()) cnt_lst = [] for t in range(T) : m,n,k = map(int,input().split()) cab = [list(map(int,input().split())) for _ in range(k)] map_ = [[0]*m for _ in range(n)] for i,j in cab : map_[j][i..

[๋ง์› ๋”ฐ์‹๊ฐˆ๋น„ํŒŒ์Šคํƒ€] ๋ง๋ฆฌ๋‹จ๊ธธ ๋”ฐ์‹์ด๊ฐˆ๋น„ ์•ค ํŒŒ์Šคํƒ€ ๐Ÿฝ

๋ง๋ฆฌ๋‹จ๊ธธ์„ ์˜ค๋žœ๋งŒ์— ๋ฐฉ๋ฌธํ–ˆ๋‹ค ๊ทธ๋™์•ˆ ๋งค๋ฒˆ ์ง€๋‚˜์ณ์™”๋˜ ๋”ฐ์‹์ด๊ฐˆ๋น„&ํŒŒ์Šคํƒ€ ์ง‘์„ ๊ฐ€๋ณด๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ๋‹น ใ…Žใ…Ž โ˜บ๏ธ #๋ง์›๋ง›์ง‘ #๋ง๋ฆฌ๋‹จ๊ธธ #๋”ฐ์‹๊ฐˆ๋น„ํŒŒ์Šคํƒ€ #๋”ฐ์‹์ด๊ฐˆ๋น„ ์•ค ํŒŒ์Šคํƒ€ "๋”ฐ์‹์ด๊ฐˆ๋น„&ํŒŒ์Šคํƒ€" ์„œ์šธํŠน๋ณ„์‹œ ๋งˆํฌ๊ตฌ ์›”๋“œ์ปต๋กœ23๊ธธ 12 1F ๋ง์›์—ญ 2๋ฒˆ ์ถœ๊ตฌ์—์„œ 292m ์›”์š”์ผ : 12:00 - 21:00 (๋‘˜์ฉจ, ๋„ท์งธ์ฃผ ์›”์š”์ผ ํœด๋ฌด, ์žฌ๋ฃŒ์†Œ์ง„์‹œ ๋งˆ๊ฐ) ์ฃผ๋ง/๊ณตํœด์ผ : 12:00 - 21:00 ๋งค์žฅ์ƒํ™ฉ์— ๋”ฐ๋ผ ์‹œ๊ฐ„๋ณ€๋™์ด ์žˆ์œผ๋‹ˆ ์ „ํ™”๋ฌธ์˜ ํ›„ ๋ฐฉ๋ฌธํ•ด์ฃผ์„ธ์š” :) ๋‹จ์ฒด์„, ์˜ˆ์•ฝ, ์ฃผ์ฐจ, ํฌ์žฅ ๋“ค์–ด๊ฐ€์ž๋งˆ์ž ์ž…๊ตฌ์—์„œ๋ถ€ํ„ฐ ๋†€๋ž๋‹ค ์‹๋ฌผ ์ฒœ๊ตญ!! ์ดˆ๋ก์ด๋“ค๐Ÿ’š๐Ÿ’š๐Ÿ’š ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ๊ฐˆ๋น„ํŒŒ๋Š” ์Œ์‹์ ๊ณผ๋Š” ๋‹ค๋ฅธ ๋ถ„์œ„๊ธฐ๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค ํ”์น˜ ์•Š๋‹ค ์ด๋Ÿฐ ๊ณณ ๊ฐˆ๋น„์™€ ๊ฝƒ&์‹๋ฌผ ์กฐํ•ฉ...๐Ÿ’— ํ…Œ..

[ํ™๋Œ€ ์ด์ƒํ•œ ๋‚˜๋ผ์˜ ์•จ๋ฆฌ์Šค ํŒ์—…์Šคํ† ์–ด] ์•จ๋ฆฌ์Šค ์ด์ƒํ•œ ๋‚˜๋ผ์˜ ํŒ์—…์Šคํ† ์–ด๐Ÿ’ซ

#์ด์ƒํ•œ๋‚˜๋ผ์˜ ์•จ๋ฆฌ์Šค #ํ™๋Œ€ ์ธ์ƒ๋„ค์ปท #์Šค๋ชจ์–ด ๋งˆ์ผ“ #๋””์ฆˆ๋‹ˆ #์•จ๋ฆฌ์Šค ํŒ์—…์Šคํ† ์–ด "์ด์ƒํ•œ๋‚˜๋ผ์˜ ์•จ๋ฆฌ์Šค ํŒ์—…์Šคํ† ์–ด" ์„œ์šธํŠน๋ณ„์‹œ ๋งˆํฌ๊ตฌ ์–‘ํ™”๋กœ23๊ธธ 34 B1F ์›”์š”์ผ ํœด๋ฌด ํ‰์ผ: 15:00 - 21:00 ์ฃผ๋ง: 12:00 - 21:00 ์ž…๊ตฌ๋ถ€ํ„ฐ ๊ตด์†์œผ๋กœ ๋–จ์–ด์ง€๋Š” ์•จ๋ฆฌ์Šค์™€ ๋งˆ์ฃผํ•œ๋‹น ใ…Žใ…Ž ์•จ๋ฆฌ์Šค ์ด์•ผ๊ธฐ ์ˆœ์„œ๋Œ€๋กœ ๋“ฑ์žฅํ•˜๋Š”๋“ฏ!! ใ…Žใ…Ž ์•จ๋ฆฌ์Šค ์„œ๋ธŒ์ฃผ์—ฐ ๋ฏธ์Šคํ„ฐ ๋ž˜๋น—~! ๐Ÿฐ ๋ฏธ์Šคํ„ฐ ๋ž˜๋น—๐Ÿฐ์„ ๋”ฐ๋ผ ๊ณ„๋‹จ์„ ๋‚ด๋ ค ์ง€ํ•˜1์ธต์— ๋„์ฐฉ! ๋‚ด๋ถ€ ์ธ์› ์ˆ˜ ์ œํ•œ์ด ์žˆ๋Š”์ง€ ์ง์›๋ถ„๊ป˜์„œ ์ž ์‹œ ๋Œ€๊ธฐํ•˜๋ผ๊ณ  ํ•˜์…จ๋‹น ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋‘ํŒ€์ด ๋‚˜์˜ค๊ณ  ๋‚ด๊ฐ€ ๋“ค์–ด๊ฐ”๋‹ค ๊บ… ์ด๊ฑด ๋งˆ๋ณ์˜ ๋ฌผ๋ณ‘!!!!! ๊ฑฐ์šธ์ด๋‹ค ๐Ÿชž๐Ÿค ๋„ˆ๋ฌด ์ž˜๋งŒ๋“ค์—ˆ์–ด ใ…œใ…œใ…œ ์ž…๊ตฌ๋ถ€ํ„ฐ ์ทจ์ €๐Ÿ˜ญ ๋จน์œผ๋ฉด ์ปค์ง€๋Š” ์ฟ ํ‚ค๋“ค๋„ ์žˆ๊ตฌ ๋ชธ์ด ์ž‘์•„์ ธ์„œ ๋ฌผ๋ณ‘์•ˆ์— ๋“ค์–ด๊ฐ„ ์•จ๋ฆฌ์Šค๋„ ์žˆ๋‹น ์™ผ์ชฝ์„ ๋Œ์•„๋ณด..

์ผ์ƒ 2021.04.26

[๋ฐฑ์ค€ 1012] [dfs/bfs] ์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ”

๐Ÿ’ป ๋ฐฑ์ค€ 1012๋ฒˆ [์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ”] 1012๋ฒˆ: ์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ” ์ฐจ์„ธ๋Œ€ ์˜๋†์ธ ํ•œ๋‚˜๋Š” ๊ฐ•์›๋„ ๊ณ ๋žญ์ง€์—์„œ ์œ ๊ธฐ๋† ๋ฐฐ์ถ”๋ฅผ ์žฌ๋ฐฐํ•˜๊ธฐ๋กœ ํ•˜์˜€๋‹ค. ๋†์•ฝ์„ ์“ฐ์ง€ ์•Š๊ณ  ๋ฐฐ์ถ”๋ฅผ ์žฌ๋ฐฐํ•˜๋ ค๋ฉด ๋ฐฐ์ถ”๋ฅผ ํ•ด์ถฉ์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๋ณดํ˜ธํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ค‘์š”ํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ํ•œ๋‚˜๋Š” ํ•ด์ถฉ ๋ฐฉ์ง€์— www.acmicpc.net ํ’€์ด) import sys sys.setrecursionlimit(100000000) T = int(input()) cnt_lst = [] for t in range(T) : m,n,k = map(int,input().split()) cab = [list(map(int,input().split())) for _ in range(k)] map_ = [[0]*m for _ in range(n)] for i,j in cab : map_[j][i..

[๋ฐฑ์ค€ 2667] [dfs/bfs] ๋‹จ์ง€๋ฒˆํ˜ธ๋ถ™์ด๊ธฐ

๐Ÿ’ป ๋ฐฑ์ค€ 2667๋ฒˆ [๋‹จ์ง€๋ฒˆํ˜ธ๋ถ™์ด๊ธฐ] ํ’€์ด) n = int(input()) map_ = [list(map(int,input())) for _ in range(n)] visited = [[0]*n for _ in range(n)] cnt_lst = [] cnt = 0 def dfs(x,y) : global cnt # 1. ๋ฐฉ๋ฌธํ•œ ๋…ธ๋“œ์ธ์ง€ ํ™•์ธ if not visited[x][y] : # ๋ฐฉ๋ฌธ์ฒ˜๋ฆฌ visited[x][y] = 1 if map_[x][y] == 0 : return # !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!์ด๊ฑฐ ํ•œ์ค„ ์•ˆํ•ด์„œ ํ‹€๋ ธ์—ˆ์Œ # 2. ์ธ์ ‘๋…ธ๋“œ ์ˆœํšŒ for [i,j] in [[x+1,y],[x,y+1],[x-1,y],[x,y-1]] : if 0

[๋ฐฑ์ค€ 2178] [dfs/bfs] ๋ฏธ๋กœํƒ์ƒ‰

๐Ÿ’ป ๋ฐฑ์ค€ 2178๋ฒˆ [๋ฏธ๋กœํƒ์ƒ‰] ํ’€์ด) # ์ตœ์ข…์ œ์ถœ from collections import deque n,m = map(int,input().split()) miro = [list(map(int,input())) for _ in range(n)] visited = [[0]*m for _ in range(n)] dis = [[0]*m for _ in range(n)] q = deque([[0,0]]) visited[0][0] = 1 dis[0][0] = 1 while q : x,y = q.popleft() for [i,j] in [[x+1,y],[x,y+1],[x-1,y],[x,y-1]] : if 0

[๋ฐฑ์ค€ 1260] [dfs/bfs] BFS์™€ DFS โ—

๐Ÿ’ป ๋ฐฑ์ค€ 1260๋ฒˆ [BFS์™€ DFS]1260๋ฒˆ: DFS์™€ BFS์ฒซ์งธ ์ค„์— ์ •์ ์˜ ๊ฐœ์ˆ˜ N(1 ≤ N ≤ 1,000), ๊ฐ„์„ ์˜ ๊ฐœ์ˆ˜ M(1 ≤ M ≤ 10,000), ํƒ์ƒ‰์„ ์‹œ์ž‘ํ•  ์ •์ ์˜ ๋ฒˆํ˜ธ V๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. ๋‹ค์Œ M๊ฐœ์˜ ์ค„์—๋Š” ๊ฐ„์„ ์ด ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๋Š” ๋‘ ์ •์ ์˜ ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. ์–ด๋–ค ๋‘ ์ •์  ์‚ฌwww.acmicpc.netํ’€์ด)# ์ตœ์ข…์ œ์ถœ from collections import deque n,m,v = map(int,input().split()) input_lst = sorted([list(map(int,input().split())) for _ in range(m)], key = lambda x : (x[0],x[1])) edge_lst = [[] for _ in range(n+1)] for v1,v2 i..

[๋ฐฑ์ค€ 2606] [dfs/bfs] ๋ฐ”์ด๋Ÿฌ์Šค

๐Ÿ’ป ๋ฐฑ์ค€ 2606๋ฒˆ [๋ฐ”์ด๋Ÿฌ์Šค] 2606๋ฒˆ: ๋ฐ”์ด๋Ÿฌ์Šค ์ฒซ์งธ ์ค„์—๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ์˜ ์ˆ˜๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์ง„๋‹ค. ์ปดํ“จํ„ฐ์˜ ์ˆ˜๋Š” 100 ์ดํ•˜์ด๊ณ  ๊ฐ ์ปดํ“จํ„ฐ์—๋Š” 1๋ฒˆ ๋ถ€ํ„ฐ ์ฐจ๋ก€๋Œ€๋กœ ๋ฒˆํ˜ธ๊ฐ€ ๋งค๊ฒจ์ง„๋‹ค. ๋‘˜์งธ ์ค„์—๋Š” ๋„คํŠธ์›Œํฌ ์ƒ์—์„œ ์ง์ ‘ ์—ฐ๊ฒฐ๋˜์–ด ์žˆ๋Š” ์ปดํ“จํ„ฐ ์Œ์˜ ์ˆ˜๊ฐ€ ์ฃผ์–ด www.acmicpc.net ํ’€์ด) def dfs(graph, v, visited) : # ๋…ธ๋“œ ๋ฐฉ๋ฌธ ์ฒ˜๋ฆฌ visited[v] = True # ์ธ์ ‘๋…ธ๋“œ ์ˆœํšŒ for i in graph[v] : if visited[i] == False : dfs(graph, i, visited) n_com,n_pair = int(input()),int(input()) input_lst = [list(map(int,input().split())) for _ in range(n_pai..

[๋ฐฑ์ค€ 2331] [dfs] ๋ฐ˜๋ณต์ˆ˜์—ด

๐Ÿ’ป ๋ฐฑ์ค€ 2331๋ฒˆ [๋ฐ˜๋ณต์ˆ˜์—ด] 2331๋ฒˆ: ๋ฐ˜๋ณต์ˆ˜์—ด ์ฒซ์งธ ์ค„์— ๋ฐ˜๋ณต๋˜๋Š” ๋ถ€๋ถ„์„ ์ œ์™ธํ–ˆ์„ ๋•Œ, ์ˆ˜์—ด์— ๋‚จ๊ฒŒ ๋˜๋Š” ์ˆ˜๋“ค์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๋ฅผ ์ถœ๋ ฅํ•œ๋‹ค. www.acmicpc.net ํ’€์ด) ์ฒซ๋ฒˆ์งธ ์ œ์ถœ : ๋Ÿฐํƒ€์ž„์—๋Ÿฌ(ModuleNotFoundError) ๋œธ ์•Œ๊ณ ๋ณด๋‹ˆ ๋ฐฑ์ค€์—์„œ๋Š” numpy๋ฅผ ๋ชป ์“ฐ๊ฒŒ ํ•จ...;;^^ # ์ฒซ๋ฒˆ์งธ import numpy as np a,p = map(int,input().split()) visited = {} stack = [] def cal(a,p) : if a in visited : return stack.pop() else : visited[a] = 1 stack.append(a) return cal(np.sum([int(i)**p for i in str(a)]),p) dup_n = cal..

[Window10 ๋‹จ์ถ•ํ‚ค] ์œˆ๋„์šฐ10 ์œ ์šฉํ•œ ๋‹จ์ถ•ํ‚ค ๐Ÿ•น

[๊ฐ€์ƒ ๋ฐ์Šคํฌํ†ฑ]Win + Tab : ์œˆ๋„ 10์˜ ํ…Œ์Šคํฌ ๋ฐ”(Task bar)๋ฅผ ์—ฝ๋‹ˆ๋‹ค.Win + Ctrl + D : ๊ฐ€์ƒ ๋ฐ์Šคํฌํ†ฑ(Virture Desktop)์„ ํ•˜๋‚˜ ๋งŒ๋“ญ๋‹ˆ๋‹ค.Win + Ctrl + F4 : ํ˜„์žฌ์˜ ๊ฐ€์ƒ ๋ฐ์Šคํฌํ†ฑ์„ ๋‹ซ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.Win + Ctrl + ์ขŒ์šฐ ๋ฐฉํ–ฅํ‚ค : ๋‹ค๋ฅธ ๊ฐ€์ƒ ๋ฐ์Šคํฌํ†ฑ ํ™”๋ฉด์œผ๋กœ ์ด๋™ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. [๋“€์–ผ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ]Win + P : ํ”„๋กœ์ ํŠธ, ๋“€์–ผ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ ์„ค์ •์ฐฝWin + Shift + ์ขŒ/์šฐ ๋ฐฉํ–ฅํ‚ค : ํ˜„์žฌ ์ฐฝ์„ ํ™•์žฅ๋œ ํ™”๋ฉด์œผ๋กœ ์ด๋™์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ”„๋กœ์ ํ„ฐ๋‚˜ ๋“€์–ผ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ ๊ตฌ์„ฑ์œผ๋กœ ํ™”๋ฉด์„ ํ™•์žฅํ–ˆ์„ ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ์ข‹์Šต๋‹ˆ๋‹ค. [์œˆ๋„์šฐ Sanp, ์ž‘์—…์ „ํ™˜]Win + ์ขŒ/์šฐ ๋ฐฉํ–ฅํ‚ค : ์‚ฌ์šฉ์ค‘์ธ ์ฐฝ์„ ์ขŒ์šฐ๋กœ ์ด๋™ ์‹œํ‚ต๋‹ˆ๋‹ค.Win + Tab : ์œˆ๋„์šฐ ์ž‘์—…๋ณด๊ธฐ๋ฅผ ์‹คํ–‰ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. (์—ด๋ ค์žˆ๋Š” ๋ชจ๋“  ์ฐฝ์„ ..

[python list] ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ์•ˆ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ํŽผ์น˜๊ธฐ_how to flatten a list of lists in python

#ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ํŽผ์น˜๊ธฐ #ํŒŒ์ด์ฌ 2d ๋ฆฌ์ŠคํŠธ ํŽผ์น˜๊ธฐ #python 2d list flatten #python nested list flatten ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์ด 2D list๋ฅผ 1D list๋กœ ์ „ํ™˜ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹์„ 'flattening'์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค 1. itertools์˜ chain ํ•จ์ˆ˜ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ธฐ import itertools List_2D = [['a','b','c'],[1,2,3],['d',4,'e']] #List to be flattened List_flat = list(itertools.chain(*List_2D)) print("Original List:",List_2D) print("Flattened List:",List_flat) # print๋ฌธ ์ถœ๋ ฅ๊ฒฐ๊ณผ # Original List: [['a', 'b..

Computer Science 2021.04.22

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Computer Science 2021.04.20
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