🌲자라나는청년

나의풀이 1 2 3 4 5 6 7 s, n = input().strip().split(' ') n = int(n) print(s) print(' '*((n-len(s))//2) + s) print(' '*(n-len(s)) + s) Colored by Color Scripter cs 파이썬다운 풀이 1 2 3 4 5 6 s = '가나다라' n = 7 s.ljust(n) # 좌측 정렬 s.center(n) # 가운데 정렬 s.rjust(n) # 우측 정렬 cs

나의 풀이: 1 2 3 4 5 6 7 num, base = map(int, input().strip().split(' ')) answer = 0 for i,n in enumerate(str(num)[::-1]): answer += (base**i) * int(n) print(answer) Colored by Color Scripter cs 파이썬스러운 방법 123num = '3212'base = 5answer = int(num, base)cs

1 2 3 4 5 def solution(mylist): answer = [] for l in mylist: answer.append(len(l)) return answer cs 1 2 def solution(mylist): return list(map(len, mylist)) cs 밑에있는 코드처럼 짜야한다

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 def solution(answers): score = [0,0,0] s1 = list("12345") s2 = list("21232425") s3 = list("3311224455") for i,answer in enumerate(answers): if s1[i%len(s1)] == str(answer): score[0] +=1 if s2[i%len(s2)] == str(answer): score[1] +=1 if s3[i%len(s3)] == str(answer): score[2] +=1 max_score = max(score) answer = [] for i, s in enumerate(score): i..

1234567891011121314151617181920212223242526272829def solution(name): alph = list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ') max_len = 0 max_index = -1 for i in range(1,len(name)): search = 'A'* i index = name.find(search) if index != -1: max_index = index max_len = i next_notA = max_index + max_len + 1 if max_index != -1: move = min([len(name)-1, (max_index-1) + (len(name)+(max_index))-next_notA]) else: move..

프로그래머스 체육복 문제 12345678910111213141516def solution(n, lost, reserve): # remove common both = (set(lost) & set(reserve)) lost = set(lost) - both reserve = set(reserve) - both count = n for sad_person in lost: if (sad_person+1) in reserve: reserve.remove(sad_person+1) elif (sad_person-1) in reserve: reserve.remove(sad_person-1) else: count -=1 return countcs set으로 lost와 reserve에 있는 공통된 사람의 제거한 뒤에, ..

Fast text 는 Facebook's AI Research (FAIR) lab 에서 만든wordembdding과,text classification을 위한 library 이다. 294개 언어에 대해서 pretrained model을 제공한다. 한국어도 포함된다(만세!) 이번에 MZ text classification 대회에 나가게 되면서, fast text classification을 사용해 보았고, 사용법과 후기를 남겨보려고 한다. 기존의 word to vector와의 차이점 기존의 word to vector는 단어 기반으로 학습을 진행한다. 그렇기 때문에 사전에 없는 단어에 대해서는 제대로 단어 벡터를 가져올 수 없었다. 하지만 fasttext는 단어 내부에서도 ngram으로 쪼개서 학습하기 때문..

이번 방학에 정보처리기사 필기 공부에 합격했다!😃 전공자에게는 당연한 자격증이라고는 하는데, 나는 생각보다 어려웠다.. 전공자라고 단어들의 정의나, 회의의 순서를 외우고 있진 않으니까..ㅠㅠㅠ 그래서 아예 공부를 안하고는 칠 수 없었고, 어느정도 암기할 기간은 필요했다!😑 개정전에는 기출문제에서 많이 나와서 기출을 많이 푸는게 방법이었는데, 올해는 기출도 없어서 책으로 열심히 공부했다! 책 추천, 공부방법 공부기간 2주정도 공부했다! 공부한 책 내가 사용한 책은 http://www.yes24.com/Product/Goods/84781715?OzSrank=2 2020 수제비 정보처리기사 필기 1권+2권 합본세트 NCS 반영하여 출제기준을 전면개편했다. NCS 기반 반영 기출문제 분석 150제, 예상문제 4..