one Book a Day

자바의 main() 메서드 Java 프로그램은 특정 순서로 실행되는 Java 명령의 시퀀스기 때문에 시작과 끝이 있다. Java 프로그램을 실행하려면 JVM에 프로그램 실행을 시작할 위치를 신호해야한다. Java의 모든 명령어(코드)는 Java 클래스 내에 위치해야한다. 클래스는 함께 속한 데이터와 명령어를 그룹화하는 방법이다. 따라서 클래스는 변수와 메서드를 모두 포함 할 수 있다. 변수는 데이터를 포함할 수 있으며, 메서드는 데이터에 대한 작업 집합(명령어)을 함께 그룹화한다. 자바 클래스 선언 Java 코드는 클래스와 동일한 파일 이름을 가진 파일에 있어야하며 파일 접미사로 끝나야한다. 즉 파일이 클래스 이름과 일치하는 파일에 있어야 Java SDK의 Java 컴파일러 또는 Java IDE 내부에서..

PIO 통신 Parallel Input Output : 평행 입출력 통신 I/O 상태를 전당하는 입출력 =E84 통신 : SEMI 규약으로 장비 간 제품 이동 시 사용 물류장비들을 조작하는 AMHS(Controller), Equipments 간 통신 I/O 8 bit로 통신 Active는 IB 장비들, Passive는 STK 혹은 EQP Active와 Passive 장비들 간의 이동을 시나리오에 따라 통신하는 과정. LR, UR, READY, BUSY, COMPLETE 등. [예시 영상](https://www.youtube.com/watch?v=6qPP4I5hx3Q&t=5s) Reference [Youtube 깹 tv](https://www.youtube.com/watch?v=6qPP4I5hx3Q&t=5s)

a==b인경우 생각못해서 좀 걸렸다. import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) arr = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)] max_grade = {i:0 for i in range(1,6)} seq_grade = {i:0 for i in range(1,6)} for i in range(2): seq_grade[arr[0][i]] = 1 max_grade[arr[0][i]] = 1 for i in range(1,N): if arr[i][0] == arr[i][1]: arr[i].pop() for num in arr[i]: seq_grade[num] += 1 if num not in arr[i..

Tool - Preferences - Window Types - SQL Window 선택 - AutoSelect statement 를 진행한 후 원하는 쿼리 드래그 하고 F8 누르면 해당 부분만 실행된다.

VID(Variable ID) : 변수 ID CEID(Collected Event ID) : 시스템 내에서 발생되는 Event ID ECID(Equipment Constant ID) : 장비의 입력 Parameter 값 DVID(Data Variable ID) : 특정 시점에만 유효한 변수 SVID(Status Variable ID) : 어느 시점, 순간에도 항상 유효한 변수. 장비 상태값 등 RPTID(Report ID) : 데이터 보고 형식의 ID - 위 변수들을 보고하는 set의 ID

1. 내 github에 추가할 상대 repository를 fork해오기(오른쪽 위에 포크모양 클릭) 2.fork해서 만들어진 내 github의 repository url을 복사 후 받아오기 (clone URL) 3. 원격 저장소 내 내부 저장소로 받아오기. git clone [Clone URL] 4. pull request작업 수행할 branch 생성 git checkout -b [branchName] 5. 원본 저장소를 원격 저장소에 추가. git remote add origin(branchname) [Clone URL] 6. 코드 수정 및 파일 추가 7. 수정사항을 add git add [fileName] 8.add 한 파일들을 commit git commit -sm "[commit mesagge]"..

dp 누적으로 최소값 구해줬습니다. import sys input = sys.stdin.readline N, M = map(int, input().split()) matrix = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)] dp = [[[0,0,0] for _ in range(M)]] + [[[float('inf'),float('inf'),float('inf')] for _ in range(M)] for _ in range(N)] for i in range(1,N+1): for j in range(M): if j < M-1: dp[i][j][0] = min(dp[i-1][j+1][1],dp[i-1][j+1][2]) + matrix[i-1][j] if 0 <..

라인스위핑 스위핑 알고리즘이란? 특정 선이나 공간을 한쪽에서부터 쓸어버리는 식의 알고리즘. 일정 좌표, 축기준 정렬 한 뒤 일정 시점의 좌우 가장 가까운 두 점사이의 거리보다 멀리떨어진 점은 조사하지 않는 방식. 가지치기를 하겠다는 이야기다.(O(NlogN)) 아래는 2261번 문제에 대한 분할정복 풀이. import sys input=sys.stdin.readline INF=sys.maxsize # 두 점 사이의 거리를 구하는 함수 def dist(a,b): return (a[0]-b[0])**2+(a[1]-b[1])**2 def divide(start,end): # 점 하나면 버림 if start==end: return INF # 점 두개면 거리구해서 리턴 elif end-start==1: retur..

강한 연결 요소(SCC) 무향 그래프에서 절단점이 존재하지 않는 그래프를 우리는 Biconnected component라고 부릅니다. 절단점이 없다면 그래프 상의 어떤 점을 삭제하더라도 임의의 두 정점은 서로로 가는 경로가 존재하게 됩니다. Biconnected Component Undirected Graph에서 절단점이 존재하지 않는 그래프 Strongly Connected Component 만약 그래프의 임의의 한 정점에 대해 다른 모든 정점으로 가는 경로가 존재한다면 그 그래프를 SCC(Strongly Connected Component)라고 한다. SCC(Strongly Connected Component)특징 같은 SCC내에서 뽑은 임의의 U, V 점에서 U->V 혹은 V->U의 경로(직/간접적..

input칸을 빈칸인채로 submit을 못하게막고 경고창을 띄워주는 required속성. (일부칸이 빈칸인채 submit하게되면 data가 없어 오류 생길 수 있음.) 아이디: required넣으면 제출 눌렀을 시 제출 안되고 칸을 채우도록 독려함.

1. find 2. 여러개 탐색. a = str1.find(str2) print a while str1[a+1:].find(str2) != -1: a = str1[a+1:].find(str2) + a + 1 print a 3. re 모듈의 finditer(b,a) for a in re.finditer(str2,str1) : print a.start() start()는 시작위치 반환, end()는 끝위치 반환 4. A.startswitth(a,b) a문자가 A문자열의 b위치에서 시작되면 True반환. 5. A.endswith(a,b) =>보통 b위치에 find(a)를 넣어 True강제반환하게끔 가능.

미스터코 님의 10분 테코톡 시청 후 작성하였습니다. 간단한 정의 MPM(multi-Processing-modules) 서버는 시스템의 네트웍 포트에 연결하고, 요청을 받아들이며, 받아들인 요청을 처리하기 위해 자식들에게 분배하는 다중처리 모듈(MPM)을 선택할 수있다. NGINX - 웹서버 Node.js : Chrome V8 Javascript 엔진으로 빌드된 JavaScript 런타임. [언제 어떤 것을 선택해야 하는가???????] 세가지 모두 '웹서버'의 역할을 할 수 있다. (Node.js는 웹서버역할도 WAS(Express.js)도 가능함. 때문에 결이 좀 다름.) 동시성은 예전이나 지금이나 중요하다. (어느정도 기간동안 무시하지 않을 수 있는 연결들(+요청들)) -옛적엔 너무느린 네트워크(1..

hashmap에 tuple로 조합수를 구하는 것까지는 접근했는데 set으로 압축시키는 것은 생각을 못했음. 이러면 결국 tuple에 각 순위값이 들어가게 되는데 동일한 요소의 경우 묶여서 사라지기때문에 순위값의 갯수가 적어져 일일히 비교할 필요가 없어짐. 정렬과 indexing을 같이 사용해서 크기 비교를 해야할 때 유용하게 쓸 수 있을 것으로 보임 import sys input = sys.stdin.readline from collections import defaultdict m, n = map(int, input().split()) universe = defaultdict(int) for _ in range(m): planets = list(map(int, input().split())) keys ..

프로그래밍 문제를 분석해 문제를 해결하는 방법과 과정. (Problem Solving) 조직화하는 것을 '설계'라 함. 구조적 프로그래밍에서의 분할기준은 프로시저(절차, 함수). 절차지향과 차이점은 캡슐화, 다형성, 상속 지원, 데이터 접근 제한을 걸 수 있는지 여부. 효율적으로 하기 위한 방법론 중 하나가 객체지향. 알고리즘은 수학적인 풀이. 하지만 이로 모든 문제를 해결 할 수 없음. 객체지향은 어떤 문제를 잘게 나눠서 각각의 능동적인 주체로 만들기 위함. 잘게 나눈 객체들을 조합해 큰 문제를 해결하는 Bottom-Up 지향 큰 문제를 10개로 나눠 할당하고 각 주체가 자기가 맡은 책임에 대해 해결을 위해 '자율적'으로 노력하고 '협업'하기 위한 패러다임. 즉 객체지향에서 우리가 배워야 할 것은 '협..

재귀 dp로 안쪽에서부터 경우의 수를 뽑아오며 밖으로까지 cnt 값을 누적시켜 꺼내왔습니다. import sys input = sys.stdin.readline ans = list(map(int, input().split())) dp = [[[[-1 for score in range(11)] for pre2 in range(6)] for pre in range(6)] for depth in range(11)] def make_dp(depth, pre, pre2, score): if dp[depth][pre][pre2][score] != -1: return dp[depth][pre][pre2][score] if depth == 10: return 1 if score >= 5 else 0 cnt = 0 fo..

냅색문제고 dp로 풀었습니다. import sys input = sys.stdin.readline for _ in range(3): N = int(input()) coins = {} target = 0 for _ in range(N): a, b = map(int, input().split()) coins[a] = b target += a*b if target&1: print(0) continue target //= 2 dp = [1] + [0] * (target) for coin in coins: for money in range(target,coin-1,-1): if dp[money-coin]: for j in range(coins[coin]): if money + coin*j

박스 순회하며 누적합. 자주나오는 유형이다. 중요한건 누적합은 뒤에서부터 쌓아줘야 중복이 안생긴다는것. 때문에 H부터 1까지 순회해주며 더해줬다. import sys input = sys.stdin.readline N, M, H = map(int, input().split()) boxes = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N) ] dp = [0]*(H+1) for box in boxes: for idx in range(H,0,-1): if not dp[idx]: continue for num in box: if idx + num > H: continue dp[idx+num] += dp[idx] for num in box: dp[num] += 1 pr..

Django Decorator 장고는 다양한 HTTP기능을 지우너하기 위해 view에 적용할 수 있는 여러 데코레이터를 제공한다. HttpResponseNotAllowed클래스의 요건이 맞지 않으면 반환된다.['GET','POST']형식의 매개변수. HTTP 메서드 require_http_methods from django.views.decorators.http import require_http_methods @require_http_methods(["GET", "POST"]) def my_view(request): # I can assume now that only GET or POST requests make it this far # ... pass require_GET require_POST re..

처음과 끝을 찾고 그 사이를 같은 간격으로 조사하는 방법. import sys input = sys.stdin.readline def check(string): l = len(string) for start_idx in range(l): if string[start_idx] == name[0]: for end_idx in range(start_idx,l): if string[end_idx]==name[-1]: avg_gap = (end_idx-start_idx)//(n-1) cnt = 0 while cnt < n: if string[start_idx+avg_gap*cnt]==name[cnt]: cnt += 1 continue break else: return 1 return 0 N = int(input(..

브루트포쓰 import sys input = sys.stdin.readline n = int(input()) mines = [list(input().rstrip()) for _ in range(n)] maps = [list(input().rstrip()) for _ in range(n)] di = [0,0,-1,1,1,1,-1,-1] dj = [1,-1,0,0,1,-1,1,-1] flag = False for i in range(n): for j in range(n): if maps[i][j]=='x': if mines[i][j]=='*': flag = True continue cnt = 0 for k in range(8): if 0

CPU Scheduling 스케줄링 실행준비가 된 프로세스 중에서 하나를 선택해 CPU를 할당 하는 것. 결국 CPU를 잘 사용하기 위해 프로세스를 잘 배정하기 위함. 조건 : 오버헤드는 낮고, 사용률은 높고, 기아 현상은 낮을때. 목표 Batch System : 가능하면 많은 일을 수행한다. 시간(time)보다 처리량(throughout)이 중요하다. Interactive System : 빠른 응답 시간, 적은 대기 시간 Real-time System : 기한(deadline) 맞추기 선점 / 비선점 스케줄링 선점(preemptive) : OS가 CPU의 사용권을 선점 할 수 있는 경우, 강제 회수하는 경우 비선점(nonpreemptive) : 프로세스 종료 or I/O 등의 이벤트가 있을 때까지 실행..

핵심은 이미 푼 문제를 각 힙에서 제거하는 매커니즘. import sys input = sys.stdin.readline from heapq import heappop,heappush from collections import defaultdict N = int(input()) min_heap = [] max_heap = [] in_list = defaultdict(bool) for _ in range(N): P, L = map(int, input().split()) heappush(min_heap,[L,P]) heappush(max_heap,[-L,-P]) in_list[P] = True M = int(input()) for _ in range(M): command = input().split() if..

그냥 D규칙에따라 거꾸로 보내면 된다. import sys input = sys.stdin.readline N, K = map(int, input().split()) after_shuffle = list(map(int, input().split())) D = list(map(int, input().split())) for _ in range(K): tmp = [0]*N for i in range(N): tmp[D[i]-1] = after_shuffle[i] after_shuffle = tmp print(*after_shuffle)

부동소수점에 대한 이해 : https://thrillfighter.tistory.com/349 Python의 부동소수점 보정 decimal 모듈 : https://docs.python.org/ko/3/library/decimal.html import decimal # 천자리까지 정확도 주기 decimal.getcontext().prec = 1000 N = int(input()) for _ in range(N): # Decimal 객체를 만듬.(float, int같은) # 자릿수 10자리까지 정확하게 입력해줌. d = decimal.Decimal(input().rstrip() + '.0000000000') pow = decimal.Decimal('1') / decimal.Decimal('3') d = de..

대체 솔루션을 찾았습니다. 로 find / -name django-adminI의 장고 - 관리자를 발견 myHome/.local/bin/django-admin. 따라서 django-admin startproject mysite전체 경로를 사용하는 대신 myHome/.local/bin/django-admin startproject mysite 일단 pip설치 https://imspear.tistory.com/21

디자인 패턴(객체를 어떻게 구성할 것인가?) 이름의 중요성 디자인 패턴 이전에는 명칭이 없어서 같은 내용의 구조를 서로에게 설명해주기위해 수십시간을 낭비. 이름이 곧 개념을 정의한다 디자인 패턴도 이런 자주 사용되는 개념에 이름을 정의한 것. *비슷한 문제 상황을 해결했던 해결책을 잘 기억하고 다시 적용할 수 있다면 유용할 것이다. * 동료 개발자들과 잘 공유하기 위한 방법이 곧 ‘이름’을 지어주는 것이다. 소프트웨어 공학에서 디자인 패턴(Design pattern)은 프로그램 개발 시에 자주 부닥치는 애로 상황에 대한 일반적이고 재사용 가능한 추상화된 해결책이다. 소프트웨어 공학적으로 디자인 패턴은 패러다임과 알고리즘과는 다르다. OOP 패러다임으로 개발을 하든, 함수형 프로그래밍 패러다임으로 개발을 ..

소프트웨어 공학 소프트웨어는 상품. 공학은 좋은 상품을 낮은 가격에 계획대로 만들기 위한 방법론. 소프트웨어란? 단순 프로그램이 아닌 개발, 운용, 보수에 필요한 모든 관련 정보(설계문서가 가장 큰 비중) 설계, 개발과정에서 비용이 많이들고 완제품 생산은 비교적 저비용 소프트웨어엔 물리적인 부품이 없기 때문에 신뢰도의 결정은 생산과정이 아닌 설계과정에서 측정 결함을 설계과정의 테스팅으로 찾아내는 형식.(물리적 검출 불가) 소프트웨어의 특징 복잡성 (complexity) - 수 많은 내부요소들이 있어 상호작용이 많고 복잡하다. 문제가 무엇인지, 요구가 무엇인지 잘 정의하기 힘들다. 요구되는 사항이 서로 상충되어 설계가 어렵다. 순응성 (conformity) - 요구나 환경, 데이터에 따라서 적절하게 변형된..

Cut Vertex ( 절단점 찾기 ) Cut Vertex(절단점) 그래프의 절단점이란 해당 정점을 삭제했을 때 그래프가 두 개 이상의 그래프로 나누어 지는 점을 말합니다. 이 때 그래프는 항상 undirected graph입니다. 1) 직관적으로 절단점을 찾는 방법을 생각해 봅시다. (러프한 방법. 직접 삭제해본다. 섬나누기 or 연구소 같은 방법.) 느낌상 모든 정점에 대해 그 정점을 삭제한 후의 그래프를 먼저 따로 구합니다. 그 다음 DFS 혹은 BFS 로 몇 번만에 전체 그래프를 cover할 수 있는지를 보면 될 것 같습니다. 그러나 이 방식은 각 정점마다 알고리즘을 돌려야 하니 정점이 많아 질수록 매우 불리해 집니다. 2) 무향그래프의 DFS Spanning tree를 보면 cross edge가..

나눠 떨어지는 경우와 아닌경우를 나눠 카운팅해주면 된다. import sys input = sys.stdin.readline N, M = map(int, input().split()) cakes = list(map(int, input().split())) cakes.sort(key=lambda x: (x%10,x)) cake_cnt = 0 for cake in cakes: cnt = cake//10 if not cake%10: if cnt-1

고지식한 매칭 text = 'ABABCA' for i in range(len(text)-len(target)): for j in range(len(target)): if text[i+j] == target[j]: j+=1 else: break print('Identified') break KMP 알고리즘.(시작위치 후보를 잡아놓자) 불일치가 발생한 텍스트 스트링의 앞 부분에 어떤 문자가 있는지를 미리 알고 있으므로, 불일치가 발생한 앞 부분에 대하여 다시 비교하지 않고 매칭을 수행. 패턴을 전처리하여 배열 next[M]을 구해서 잘못된 시작을 최소화함. next[M]: 불일치가 발생했을 경우 이동할 다음 위치 패턴내에서 반복하는 구간이 있을것이라는 전제.. 하지만 없다면 무의미. 하지만 패턴이 길다는 전..

LCA(lowest common ancestor)최소 공통 조상 모든 노드에 대한 깊이(depth)를 계산합니다. LCA를 찾을 두 노드를 확인합니다. depth가 동일하도록 거슬러 올라갑니다. 이후 부모가 같아질때까지 반복적으로 두 노드의 depth를 낮춥니다. 모든 LCA(a,b)연산에 대해 2번의 과정을 반복합니다. 느린 탐색 import sys sys.setrecursion(int(1e5)) # 각 노드의 depth를 찾아 기록하기 위한 dfs def find_depth(cur_node, depth): check[cur_node] = True depth[cur_node] = depth for next_node in graph[x]: if not check[next_node]: parent[next..

dp.. 그놈의 정사각형 import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) maps = [list(map(int,input().split())) for _ in range(N)] dp = [[0]*(N+1) for _ in range(N+1)] for i in range(1,N+1): for j in range(1,N+1): dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1][j-1]+maps[i-1][j-1] max_profit=dp[1][1] for k in range(N): for i in range(1,N-k+1): for j in range(1,N-k+1): cur_profit = dp[i+k][j+k]-dp[i-1][j+k]..

코드는 한방에 짰는데 1갯수 확인하는 코드에서 노래수만큼이 아니라 기타수만큼 반복문돌려서 7번 틀렸다.. import sys input = sys.stdin.readline from itertools import combinations # 기타 플레이 리스트 이진수로 바꿔서 set에 저장. N,M = map(int,input().split()) guitars = set() for _ in range(N): name,pos = input().split() bin_change='' for chr in pos: if chr=="Y": bin_change += '1' else: bin_change += '0' guitars.add(int(bin_change,2)) # 셋에서 0 제거하고 비었으면 -1출력후 종료..

최단 경로 알고리즘. 주요 알고리즘 BFS (완전탐색 알고리즘) 가중치가 없거나 모든 가중치가 동일한 그래프에서 최단경로를 구하는 경우 가장 빠르다 다익스트라 알고리즘 (Dijkstra Algorithm) 음이 아닌 가중 그래프에서의 단일 쌍, 단일 출발, 단일 도착 최단 경로 문제 벨만-포드 알고리즘 (Bellman-Ford-Moore Algorithm) 가중 그래프에서의 단일 쌍, 단일 출발, 단일 도착 최단 경로 문제 플로이드-워셜 알고리즘 (Floyd-Warshall Algorithm) 전체 쌍 최단 경로 문제, 다수출발, 단일도착 하나의 정점에서부터 다른 하나의 정점까지의 최단 경로를 구하는 경우 A*알고리즘이 적합하다. 다익스트라 특정 노드에서 다른 모든 노드로 가는 최단경로를 갱신. 음의 간..

틀렸습니다 : output이 틀렷을 경우. testcase 초기화를 잘해줘야함. 시간초과 : 시간복잡도 제한을 못맞췄을 경우. => 보통 추상화 알고리즘을 잘못썼거나, 변하지 않는 dp값을 여러번 계산했을 경우(계산값 저장을 하지 않는 경우), 내장함수 계산값을 저장해두지 않고 반복문마다 돌리는 경우 => 파이썬에서 어떤 값이 같은지 비교할 때 == 대신 is를 사용하면 안됨. ++list를 큐 또는 덱으로 사용하면 절대 안됨. 반드시 collection.deque를 써야함. 런타임 에러 : 실행 시 나타나는 type, index접근 등 에러, 재귀함수가 있는 경우에는 재귀 깊이 제한인 sys.setrecursionlimit(100000)을 써줘야함. 메모리 초과 : sys.setrecursionlimi..

React, Firebase 기반 twitter clone과정 중 일어난 에러. props object가 전달 중 길을 잃었을 시 나오는 에러로 오류 stack을 잘 살펴봐도 알 수 없을 시 try catch문 안에서 길을 잃었거나 (try-catch문은 await안에서 오류를 발견할 수 없다.) API를 받아오는 와중에 잃었을 가능성이 크니 그쪽부터 확인 할 것.