22년 12월 4일_몸상태가..후달달, 순차탐색과, 이진탐색

일요일[주말이 이렇게 끝나가네요..]

 

1. 이것이

2. SQL

3.알고리즘

4. ㅇㅌㄹㅈ 기술 기재

 

1>

sorted(key=)의 경우 키값을 기준으로 정렬을 시킴.

--순차탐색

 

순차탐색(Sequential Search)이란 리스트 안에 있는 특정한 데이터를 찾기 위해 앞에서부터 데이터를 하나씩 차례대로 확인하는 방법

(+count도 순차탐색)

 

def sequential_search(n, target, array):
	# 각 원소를 하나씩 확인하며
    for i in range(n):
    	# 현재의 원소가 찾고자 하는 원소와 동일한 경우
        if array[i] == target:
        	return i +1 # 현재의 위치 반환(인덱스느 0부터 시작하므로 1 더하기)

print("생성할 원소 개수를 입력한 다음 한 칸 띄고 찾을 문자열을 입력하세요.")
input_data = input().split()
n = int(input_data[0]) #원소의 개수
target = input_data[1] # 찾고자 하는 문자열

print("앞서 적은 원소 개수만큼 문자열을 입력하세요. 구분은 띄어쓰기 한 칸으로 합니다.")
array = input().split()

# 순차 탐색 수행 결과 출력
print(sequential_search(n, target, array))

--이진탐색

범위를 반씩 좁혀가는 탐색(데이터가 이미 정렬되어있어야 함)

 

이진 탐색은 위치 3개를 사용(시작점, 중간점, 끝점)

중간점이 실수일때는 소수점을 버린다.

 

중간을 기준으로 범위를 좁혀가며 탐색한다.

 

이진탐색을 구현하는 코드

1)

def vinary_search(array, target, start end):
	if start > end:
    	return None
    mid = (start + end) //2
    # 찾은 경우 중가점 인덱스 반환
    
    if array[mid] == target:
    	return mid
    # 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 작은 경우 왼쪽 확인
    elif array[mid] > target:
    	return binary_search(array, target, start, mid-1)
    # 중간점의 값보다 찾고자 하는 값이 큰 경우 오른쪽 확인
    else :
    	return binary_serch(array, target, mid+1, end)
        
# n(원소의 개수)가 target(찾고자 하는 문자열)을 입력받기
n, target = list(map(int, inpurt().split()))
# 전체 원소 입력받기
array = list(map(int, input().split()))


# 출력
result = binary_search(array, target, 0 , n-1)
if result == None:
	print("원소가 존재하지 않습니다.")
else:
	print(result +1 )

2) 반복문으로 구현

def binary_serch(array, target, start, end)
	while start <= end:
    	mid = (start + end) //2
        # 찾은 경우 중간점 인덱스 반환
        if array[mid] == tartet:
        	return mid
        elif array[mid] > target:
        	end = mid -1
        else:
        	start = mid + 1
    return None
    
result = binary_search(array, target, 0, n-1)
if result == None:
	print("")
else:
	print(result +1)

탐색범위가 큰 경우 사용해야함

 

트리 자료구조

이진 탐색은 전제 조건이 데이터 정렬이다. 예를 들어 동작하는 프로그램에서 데이터를 정렬해두는 경우가 많으므로 이진탐색을 효과적으로 사용할 수 있다.

 

트리 자료구조는 그래프 자료구조의 일종으로 데이터베이스 시스템이나 파일 시스템과 같은 곳에서 많은 양의 데이터를 관리하기 위한 목적으로 사용한다. 트리 자료구조는 몇가지 주요한 특징이있다.

º 트리는 부모노드와 자식 노드의 관계로 표현된다.

º 트리의 최상단 노드를 루트 노드라고 한다.

º 트리의 최하단 노드를 단말 노드라고 한다.

º 트리에서 일부를 떼어내도 트리 구조이며이를 서브 트리라고 한다.

º 트리는 파일 시스템과 같이 계층적이고 정렬된 데이터를 다루기에 적합하다.

 

이진 탐색 트리

 트리 자료 구조중에서 가장 간단한 형태가 이진 탐색 트리이다. 이진 탐색 트리란 이진 탐색이 동작할 수 있도록 고안된, 효율적인 탐색이 가능한 자료구조이다. 

 

º 부모 노드보다 왼쪽 자식노드가 작다

º 부모 노드보다 오른쪽 자식노드가 크다.

 

2>

ㅎ... 어렵..ㅜ

 

3>

나머지가 1이 되는 수 찾기

def solution(n):
    answer = [i for i in range(1,n+1) if n % i == 1 ]
    return  answer[0]

 다른사람이 한 풀이

solution = lambda n: min(list(filter(lambda x:n%x==1,range(1,n+1))))

 암호해독

def solution(cipher, code):
    answer = ''
    for j,i in enumerate(cipher):
        for k in range(0, len(cipher)+1, code):
            if k == j+1  :
                answer += i
    return answer

다른사람이 한 풀이

def solution(cipher, code):
    answer = cipher[code-1::code]
    return answer

왜 슬라이스를 생각하지 못했지..ㅜ

배열 회전시키기

from collections import deque

def solution(numbers, direction):
    numbers = deque(numbers)
    if direction == "right":
        a = numbers.pop()
        numbers.appendleft(a)
    else:
        a = numbers.popleft()
        numbers.append(a)
    return list(numbers)

다른사람이 한 코드

from collections import deque

def solution(numbers, direction):
    numbers = deque(numbers)
    if direction == 'right':
        numbers.rotate(1)
    else:
        numbers.rotate(-1)
    return list(numbers)

def solution(numbers, direction):
    return [numbers[-1]] + numbers[:-1] if direction == 'right' else numbers[1:] + [numbers[0]]

 

 4>

전자금융불법거래방지 솔루션, 단말인증솔루션, 이상전자금융방지솔루션, 개인정보유출탐지통합모니터링 솔루션, 내부정보유출방지/내부감사솔루션등 일반 보안시스템들이 해결하기 어려운 기술을 서비스화

 

DfinderPF구조

 로그데이터 수집후 필드화여 활용가능하게 만들고 분석하여 표준 API를 만들어사용..등

// yesterday wished to today list.

. 이것이_✔️

. SQL 못푼 거 풀기 (4/5)_ㅜㅜ

. 알고리즘_✔️

. 암기고래 1시간

. ㅇㅌㄹㅈ 배경지식 쌓기, 분야 찾기_✔️

 

tomorrow wish list

. ㅇㅌㄹㅈ 배경지식 쌓기 분야 할당 말 정하기

. 늦지않기