무작정 걷기

문제 코딩테스트 연습 - 프린터 일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린�� programmers.co.kr 코드 from collections import deque def solution(priorities, location): cnt = 0 priorities = deque(priorities) prioritie1 = deque([0]*len(priorities)) prioritie1[location] = 1 while(1): if(len(priorities) == 1): cnt += 1 break else: num = priorities.popleft() ..

2010년 니폰방송(라디오 방송국)과 린다 퍼블리셔스(출판사)가 주최한 '제1회 일본 감동대상' 대상 수상작인 도서이다. 1046:1의 경쟁률을 뚫고 1위에 오른 것으로 알려져 있으며, 모든 내용은 실화를 바탕으로 구성되어 있다. 아마리의 스물아홉 이야기를 시작하자. 20대 후반 아마리는 안정된 직장을 가지지 못하고 파견사원으로 3~4개월을 일하고 회사를 나오고, 또 다른 회사의 파견사원으로 들어가는 일상을 반복하며 지쳐간다. 하루하루 혼자여도 괜찮다는 마음으로 홀로 딸기 케이크를 사와 집에서 스물아홉의 생일을 맞는다. 그러다 케이크의 딸기가 바닥으로 떨어지려 하고, 잡으려는 시도를 하지만 결국 딸기는 바닥과 마주하고 만다. 그때를 시발점으로 갑자기 지금껏 참아왔던 댐이 터지기 시작하고, 자신에 대한 비..

문제 코딩테스트 연습 - 주식가격 초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요. 제한사항 prices의 각 가격은 1 이상 10,00 programmers.co.kr 코드 # 효율성 1,2,3,4,5 실패 import numpy as np def solution(prices): answer = [] prices = np.array(prices) for i in range(len(prices)-1): if(prices[i] Deque --> 결국 for...

♪ 독립 2표본 검정 - 두 개의 독립적인 모집단에 대한 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 검정하는 방법. - 독립 : A 집단의 양적 자료가 B 집단의 양적 자료에게 영향을 주지 않는 상태 이제 과정을 진행해보겠다. 독립 2표본은 모집단이 2개가 존재한다. (모집단 A, 모집단 B) 평균은 모집단을 대표하는 값이다. 귀무가설 : A집단의 평균과 B집단의 평균은 같다. 대립가설 : A집단의 평균과 B집단의 평균은 같지 않다. 유의수준 = 0.05 귀무가설과 대립가설이 주어졌다. 이제 귀무가설과 대립가설 중 하나를 선택하기 위해서는 모집단에서 표본을 추출하여 평균을 알아보자. 가정해 보았을 때 A 표본의 평균 - B 표본의 평균 = 0 이라면 귀무가설에 가까울 것이고, A 표본의 평균 - B 표본의..

문제 코딩테스트 연습 - 문자열 내 마음대로 정렬하기 문자열로 구성된 리스트 strings와, 정수 n이 주어졌을 때, 각 문자열의 인덱스 n번째 글자를 기준으로 오름차순 정렬하려 합니다. 예를 들어 strings가 [sun, bed, car]이고 n이 1이면 각 단어의 인덱스 1� programmers.co.kr 코드 string = [] def swap(strings, x, y): strings[x], strings[y] = strings[y], strings[x] def solution(strings, n): for i in range(len(strings)): string.append(strings[i][n]) for size in reversed((range(len(strings)))): for..

일표본 t 검정을 공부하기에 앞서 가설검정에 대해 알아보겠다. ※ 가설검정이란? 모집단에 대한 입장(주장)에 대해 표본을 추출하여 수집된 데이터에 근거하여 그 입장(주장)이 맞다고 할 수 있는지를 통계적으로 검정하는 것이다. 가설에는 "귀무가설" 과 "대립가설" 이 있다. 귀무가설(歸無假說; Null hypothesis) : 모집단에 대한 기존의 생각(입장) 대립가설(對立假說; alternative hypothesis) : 귀무가설과 다른 새로운 생각(입장) 표본의 데이터를 근거로 귀무가설과 대립가설 중에서 하나를 선택하는 과정이 가설검정이다. import scipy.stats as stats # 분석에 필요한 라이브러리 ♪ 일표본 t 검정(One sample t-test) - 한 개의 모집단을 이루고 ..

통계에서 가설의 종류는 귀무가설(Null Hypothesis)이 있고 대립가설(Alternative Hypothesis)이 있다. 귀무가설 영가설(零假說) 이라고도 불리며, 별 차이가 없는 경우의 가설이다. 대립가설 귀무가설과는 다른 가설을 주장한다. p-value(유의확률) 귀무가설을 기각할 수 있는 최소한의 유의 수준이다. 유의 수준 : 귀무가설 또는 대립가설의 기준점 유의 수준 > p-value 이면 대립 가설을 채택 유의 수준 < p-value 이면 귀무 가설을 유지

문제 코딩테스트 연습 기초부터 차근차근, 직접 코드를 작성해 보세요. programmers.co.kr level1 크레인 인형뽑기 코드 def solution(board, moves): new_board = []; bucket = []; count = 0 for i in range(len(board[0])): new_board.append([]) for j in range(len(board)): new_board[i].append(board[j][i]) for i in moves: for j in range(len(new_board[0])): if(new_board[i-1][j] > 0 and count == 0): bucket.append(new_board[i-1][j]) new_board[i-1][j..