아이테킨의 끄적끄적

파이썬으로 금액 데이터를 사용하다 보면 천 단위로 구분하기 위해 쉼표를 찍어야 할 때가 있다. 예를 들어 770000원 보다 770,000원 이 더 보기 편하고 사용자 편의성이 좋다. 이번 글에서는 이렇게 천 단위로 쉼표를 표시해주는 간단한 파이썬 코드를 공유한다. 1. format 이용# 금액을 천 단위로 쉼표를 찍어서 표시하는 함수def format_amount(amount): return "{:,}".format(amount)# 예시 금액amount = 770000formatted_amount = format_amount(amount)print(formatted_amount) # 출력: 770,000 2. f-string이용# 금액을 천 단위로 쉼표를 찍어서 표시하는 함수def format_..

logging.basicConfig( filename='log.txt', format='%(asctime)s %(levelname)s:%(message)s', level=logging.INFO, datefmt='%m/%d/%Y %I:%M:%S %p', ) 파이썬 logging할 때 설정값

연결하기 python -m ipykernel install --user --name 가상머신이름 --display-name "표시할이름"

SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape 종종 파일을 불러오려고 할때 위와 같은 에러를 만나게 된다. 이번에는 판다스로 로컬에 있는 csv파일을 불러오려다 또 만나게 되었는데 간단한 해결법을 알게 되어 공유한다. 1. 파일 경로에 있는 \ 를 \\ (두개)로 바꿔준다. \(역슬래시) 가 하나만 있다면 파이썬이 "이 역 슬래시가 경로가 아니라 어떤 다른 기능이 있는거 아니야?" 하면서 내가 찾고싶은 파일 경로를 못찾는데 이떄 역슬래시 2개를 같이 쓰면 "이건 아무 의미 없는거야 그냥 문자 그대로 받아들이렴..!"이라는 의미여서 경로를 제대로 찾..

이항계수를 구하는 구하는 알고리즘을 짜면 되는 문제이다. 1. 이항계수의 정의를 이용하여 그대로 구현! 이항계수를 구하는 공식은 고등학교때 당연히 배웠지만 까먹었다 해도 문제는 없다. 우리에겐 구글이 있기 때문에...!! 구글에 이항계수만 검색해도 친절하게 설명해주는 블로그와 사이트들이 많이 있다. 자신이 보기 편한 것을 보고 이해하고 그 공식을 구현하면 쉽게 풀리는 문제이다. 사실 이미 알고있는 공식을 구현하기만 되는 것이라 따로 머리를 크게 쓰고 아이디어를 짜낼 필요도 없다. 아래의 첫번째 코드가 이항계수의 공식을 가장 충실히 따라 알고리즘을 구현한 코드이다. python에는 math라이브러리에 펙토리얼을 구할 수 있는 기능들이 있지만 연습도 할 겸, 코드량도 많지 않으니 팩토리얼 함수를 구현하여 이..

n = int(input()) li = list(map(int,input().split())) #증가하는 수열 - LIS dp = li[:] for i in range(n): for j in range(i): if li[i] > li[j]: dp[i] = max(dp[i],dp[j]+li[i]) print(max(dp)) 11054번에서 만든 증가하는 부분수열 구하는 알고리즘에서 부분수열의 개수를 구하는 것이 아니라 부분수열의 합을 구해서 dp리스트에 업데이트를 해주면 된다. 아래 코드는 증가하는 부분수열의 개수를 구하는 알고리즘이다. 비교를 해보면 위의 dp[j]+li[i]는 부분수열의 합을 구하기 위한 계산이고 dp[j]+1은 부분수열의 개수를 구하기 위한 계산이다. n = int(input()) l..

# 11054번 : 가장 긴 바이토닉 부분 n = int(input()) li = list(map(int,input().split())) #증가하는 수열 - LIS dp_inc = [1 for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(i): if li[i] > li[j]: dp_inc[i] = max(dp_inc[i],dp_inc[j]+1) li.reverse() #감소하는 수열 - DIS dp_desc = [1 for i in range(n)] for i in range(n): for j in range(i): if li[i] > li[j]: dp_desc[i] = max(dp_desc[i],dp_desc[j]+1) dp_desc.reverse() ans ..

# 11507 번 : 오르막 수 n = int(input()) dp = [[0]*10 for i in range(n+1)] dp[1] = [1] * 10 for i in range(2,n+1): for j in range(0,10): for k in range(j,10): dp[i][j] += dp[i-1][k] print(sum(dp[n])%10007) dp문제는 점화식을 구하는 것이 가장 중요하다. 그리고 점화식을 구하려면 손으로 써가면서 규칙을 찾는 방법이 제일 좋은 것 같다 n = 1일때 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 로 총 10개의 오르막 수 가 있다. n = 2일때 00~09 :10개 11~19 : 9개 22~29 : 8개 ... 99 : 1개 로 10+9+8+7+6+5+4+3+2+1 =..

# 2293번 : 동전1 n,k = map(int,input().split()) coins=[] for _ in range(n): coins.append(int(input())) dp = [0 for i in range(k+1)] dp[0] = 1 for i in coins: for j in range(1, k + 1): if j - i >= 0: dp[j] += dp[j - i] print(dp[k]) 동적계획법(Dynamic Programming)알고리즘을 풀 때에는 항상 아래의 내용을 확인하면서 풀어야 한다. 중복되는 서브문제(overlapping subproblem) : 큰 문제를 작은 문제로 쪼갤 수 있어야한다. 즉 전체의 문제를 같은 방법이지만 부분문제로 나누어야 하며 이를 통해 나오는 부분문..

# 9465번 : 스티커 t = int(input()) for _ in range(t): n = int(input()) dp = [list(map(int,input().split())),list(map(int,input().split()))] for i in range(1,n): if i == 1: dp[0][i] += dp[1][i-1] dp[1][i] += dp[0][i-1] else: dp[0][i] += max(dp[1][i-1], dp[1][i-2]) dp[1][i] += max(dp[0][i-1], dp[0][i-2]) print(max(dp[0][n-1],dp[1][n-1])) 총 세가지 케이스로 나눠서 생각해 볼 수 있다. 1) n == 1인 경우 제일 쉬운 케이스이다. 아래의 그림처럼 두..