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3. events const searchInput = document.querySelector(".search"); const suggestions = document.querySelector(".suggestions"); searchInput.addEventListener("change", displayMatches); searchInput.addEventListener("keyup", displayMatches); search클래스를 가진 input box가 변하거나 key가 눌릴때마다 displayMatches를 불러옵니다. keyup은 키보드를 이용한 입력만 감지함. (마우스 클릭으로 붙혀넣기하거나 자동완성 단어를 클릭해서 입력되는 이벤트 인식x) change는 외부를 눌렀을때만 인지함. 키보드 ..

fetch 콜백함수 : 나중에 call하는 방법으로 순서를 지정해주는 비동기 처리. JavaSecipt, API, Markup을 근간으로 한 JAM stack. 과거처럼 서버단에서 API를 호출해주기 보다 Client에서 직접 API 호출하는 경우가 많아짐. 브라우저에서 직접 비동기로HTTP통신을 하는 Ajax fetch 함수는 원격 API를 간편하게 호출할 수 있도록 브라우저 내장 함수. fetch이전에는 request, axios, jQuery 라이브러리. node.js에서는 node-fetch나 unfetch 라이브러리. IE에서는 지원 안함. 사용법 fetch(url, options) .then((response) => console.log("response:", response)) .catch(..

Local Storage local storage 이벤트 위임. data는 늘 서버로 보내야 할까? 브라우저는 서버로 data를 보내면 해당 내용의 반환에 따라 rerendering된다. 하지만 중요도가 낮거나 유실되어도 될 데이터까지 DB에 저장해야할까? 브라우저는 이런 데이터를 client단에서 해결하기 위한 웹 스토리지를 제공한다. 웹 스토리지는 브라우저마다 제공하는 용량이 다르다. 같은 컴퓨터의 같은 브라우저에만 영속한다. Local Storage vs Session Storage 세션 스토리지는 웹 페이지의 세션이 끝날때 저장된 데이터가 지워지고 로컬 스토리지는 지워지지 않는다. 즉 동일 사이트를 여러 창에 띄우면 세션 스토리지에 격리되어 저장된다(로그인을 각각 따로) 하지만 로컬 스토리지에 담..

단순히 조건이 여러개 주어지는 걸 보고 교집합으로 풀려고 했다. 하지만 넓은 범위의 쿼리가 여려개 주어진다면 매번 교집합 연산을 해주어야 한다는 점에서 효율성이 부족했다. 오히려 상태조건이 4 * 3 * 3 * 3 으로 몇개 되지 않았기 때문에 dp로 배열을 만들거나 경우의 수에 따라 최초 배열에 삽입시켜 준 후 정렬하는게 약 3배정도 빨랐다. 조건이 적을 땐 모든 조건에 대해 입력해두는게 후에 쿼리를 수행함에 있어 유리한걸 잊지말자. 쿼리문제. 상태인자별로 미리 정리하자. 검색을 단순화 하자. 아래는 교집합 코드 그 아래 상태조사 코드 def solution(info, query): answer = [] lang_set = defaultdict(set) job_set = defaultdict(set) ..

최초 문자열 길이의 반까지 올려주면서 단위별로 탐색 def solution(s): n = len(s) answer = n for unit in range(1, n//2 + 1): cnt = 1 now = s[:unit] tmp_answer = '' for i in range(unit, n + unit, unit): if s[i:i + unit] == now: cnt += 1 else: if cnt > 1: tmp_answer += str(cnt) + now else: tmp_answer += now now = s[i:i + unit] cnt = 1 answer = min(answer, len(tmp_answer)) return answer

요구하는 순서대로 구현 def solution(p): if not p: return p n = len(p) left, right = 0, 0 for i in range(n): if p[i] == '(': left += 1 else: right += 1 if left == right: break u = p[:i+1] v = p[i+1:] stack = [] for char in u: if char == '(': stack.append(char) else: if stack: stack.pop() else: new_u = u[1:-1] tmp = '' for char in new_u: if char == '(': tmp += ')' else: tmp += '(' return '(' + solution(v) +..

0 - 1Knapsack Problem 쪼갤 수 없는 물건을 배낭에 담는문제로 DP로 풀어야하는 대표적인 문제 DP로 풀수 있는지 여부는 Principle of Optimality 성립 여부를 보면 된다. Principle of Optimality 어떤 문제의 입력 사례의 최적해가 그 입력 사례를 분할한 부분사례에 대한 최적해를 항상 포함하고 있으면, 그 문제에 대하여 최적의 원리가 성립한다 즉 부분사례의 최적해가 현 사례의 최적해의 부품이 된다면 DP로 풀 수 있다. 물건을 취하지 않고 P[i-1][j]를 선택하느냐 취하고 P[i-1][j-wk] + v[i]를 하느냐. 0 1 2 3 4 5 6 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 13 13 2 0 0 0 0 8 8 13 13 3..

오름차순이면 ascending 반대면 descending 둘다 아니면 mixed arr = list(map(int, input().split())) pivot = [i for i in range(1, 9)] if arr == pivot: print('ascending') elif arr == pivot[::-1]: print('descending') else: print('mixed')

제곱 합의 나머지 print(sum(list(map(lambda x: int(x)**2, input().split()))) % 10)

분리집합 문제. union-find로 묶고 다른게 있으면 No 한집단이면 YES import sys input = sys.stdin.readline def union(x, y): x = find(x) y = find(y) if x > y: x, y = y, x parents[y] = x def find(x): if parents[x] == x: return x parents[x] = find(parents[x]) return parents[x] N = int(input()) M = int(input()) edges = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)] plan = list(map(lambda x: int(x) - 1, input().split()..