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목록공부/코딩테스트 (10)
개발 공부 기록
const obj = {"a" : 1, "b" : 2, "c" : 3}; const arr = Object.keys(obj).map(function (key) { return [String(key), obj[key]]; }); console.log(arr); // [ [ 'a', 1 ], [ 'b', 2 ], [ 'c', 3 ] ] const obj = {"a" : 1, "b" : 2, "c" : 3}; const arr = Object.entries(obj); console.log(arr); // [ [ 'a', 1 ], [ 'b', 2 ], [ 'c', 3 ] ]
숫자를 문자로 변환 const a = String.fromCharCode(65); console.log(a); // A 문자를 숫자로 변환 const a = "A"; console.log(a.charCodeAt(0)); // 65
javascript로 코딩테스트를 풀기 위해서 배열의 초기화가 필요한 순간이 많다. 0 또는 0 ~ N-1로 배열을 초기화하는 방법들에 대해 정리해보기로 했다. 1. for 문 이용하기 const arr = []; for(let i = 0; i 0); console.log(arr); // [0, 0, 0, 0, 0] const arr = Array.from({length: 5}, (v, index) => index); // 이때 v는 undefined console.log(arr)..
enumerate는 “열거하다”라는 뜻을 갖고 있다. 이 함수는 순서가 있는 자료형(리스트, 튜플, 문자열)을 입력으로 받아 인덱스 값을 포함하는 enumerate 객체를 리턴한다. for i, name in enumerate(['kim', 'do', 'yeon']): print(i, name) # 0 kim # 1 do # 2 yeon 객체가 어느 위치에 있는지 index 값이 필요할 때 쓰면 유용하다. 참고
wayhome25.github.io/python/2017/06/14/time-complexity/ 파이썬 자료형 별 주요 연산자의 시간 복잡도 (Big-O) · 초보몽키의 개발공부로그 파이썬 자료형 별 주요 연산자의 시간 복잡도 (Big-O) 14 Jun 2017 | 들어가기 알고리즘 문제를 풀다 보면 시간복잡도를 생각해야 하는 경우가 종종 생긴다. 특히 codility는 문제마다 시간복잡도 기준�� wayhome25.github.io daimhada.tistory.com/56 Python 내장 함수의 시간 복잡도 Python 컨테이너 메소드의 시간 복잡도(time complexity)는 어떻게 될까? 알고리즘을 풀면서 컨테이너를 조작하기 위해 기본 메소드들을 많이 활용하게 되었고, 메소드의 시간 복잡도..
module import import heapq heap 생성 heap = [] 원소 추가, 삭제 heapq.heappush(heap, 값) # 추가 print(heapq.heappop(heap)) # 삭제 응용 heapq.heappush(heap, (우선순위, 값)) 참고 www.daleseo.com/python-heapq/
python 으로 백준 1406번 문제를 풀었으나 런타임 오류가 났다. (list의 insert와 pop기능을 통해 처음에 구현했었다.) 테스트 케이스가 잘 돌아가 오류를 못찾겠던 도중 아래의 글을 발견했다. https://www.acmicpc.net/board/view/54572 python의 list라는 자료구조의 특성상 시간복잡도가 O(n)이 걸린다고 한다. insert와 pop부분에서 많은 시간이 걸려 시간초과가 남을 알 수 있었다. 본 문제를 풀기 위해서는 1) list 의 맨 뒤에서만 삽입/삭제 연산을 할 수 있도록 알고리즘을 구현하기 2) 한가운데의 원소를 삽입하거나 삭제했을 때 바로 앞뒤의 원소 이외의 원소를 건드릴 필요가 없는 자료구조를 사용하기 둘 중 한가지 방법을 선택해야 하는 것이 ..