Python/๐Ÿ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

# Python์„ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ๊ธฐ๋ณธ ๋ฌธ๋ฒ•, ๊ธฐ์ดˆ ๋‚ด์šฉ๋“ค์„ ์ •๋ฆฌํ•œ ๊ณต๊ฐ„์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
# ์˜น์•Œ์ด(2) # 133499 # lv1 # ๋ฌธ์ œ๋จธ์“ฑ์ด๋Š” ํƒœ์–ด๋‚œ ์ง€ 11๊ฐœ์›” ๋œ ์กฐ์นด๋ฅผ ๋Œ๋ณด๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์กฐ์นด๋Š” ์•„์ง "aya", "ye", "woo", "ma" ๋„ค ๊ฐ€์ง€ ๋ฐœ์Œ๊ณผ ๋„ค ๊ฐ€์ง€ ๋ฐœ์Œ์„ ์กฐํ•ฉํ•ด์„œ ๋งŒ๋“ค ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐœ์Œ๋ฐ–์— ํ•˜์ง€ ๋ชปํ•˜๊ณ  ์—ฐ์†ํ•ด์„œ ๊ฐ™์€ ๋ฐœ์Œ์„ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ์–ด๋ ค์›Œํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฌธ์ž์—ด ๋ฐฐ์—ด babbling์ด ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋กœ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ, ๋จธ์“ฑ์ด์˜ ์กฐ์นด๊ฐ€ ๋ฐœ์Œํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋‹จ์–ด์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๋ฅผ returnํ•˜๋„๋ก solution ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์™„์„ฑํ•ด์ฃผ์„ธ์š”. # ์ œํ•œ์‚ฌํ•ญ1 ≤ babbling์˜ ๊ธธ์ด ≤ 1001 ≤ babbling[i]์˜ ๊ธธ์ด ≤ 30๋ฌธ์ž์—ด์€ ์•ŒํŒŒ๋ฒณ ์†Œ๋ฌธ์ž๋กœ๋งŒ ์ด๋ฃจ์–ด์ ธ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. # ํ’€์ดํ’€์ด1 - 50.0 def solution(babbling): # ๋ฌธ์ž์—ด ์กฐํ•ฉ ex. ayaye -> o, ayawo..
# ๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น(1) # 138477 # lv1 # ๋ฌธ์ œ 1 (๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น)"๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น"์ด๋ผ๋Š” TV ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์—์„œ๋Š” ๋งค์ผ 1๋ช…์˜ ๊ฐ€์ˆ˜๊ฐ€ ๋…ธ๋ž˜๋ฅผ ๋ถ€๋ฅด๊ณ , ์‹œ์ฒญ์ž๋“ค์˜ ๋ฌธ์ž ํˆฌํ‘œ์ˆ˜๋กœ ๊ฐ€์ˆ˜์—๊ฒŒ ์ ์ˆ˜๋ฅผ ๋ถ€์—ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋งค์ผ ์ถœ์—ฐํ•œ ๊ฐ€์ˆ˜์˜ ์ ์ˆ˜๊ฐ€ ์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€ ์ถœ์—ฐ ๊ฐ€์ˆ˜๋“ค์˜ ์ ์ˆ˜ ์ค‘ ์ƒ์œ„ k๋ฒˆ์งธ ์ด๋‚ด์ด๋ฉด ํ•ด๋‹น ๊ฐ€์ˆ˜์˜ ์ ์ˆ˜๋ฅผ ๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น์ด๋ผ๋Š” ๋ชฉ๋ก์— ์˜ฌ๋ ค ๊ธฐ๋…ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ฆ‰ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ ์‹œ์ž‘ ์ดํ›„ ์ดˆ๊ธฐ์— k์ผ๊นŒ์ง€๋Š” ๋ชจ๋“  ์ถœ์—ฐ ๊ฐ€์ˆ˜์˜ ์ ์ˆ˜๊ฐ€ ๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น์— ์˜ค๋ฅด๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. k์ผ ๋‹ค์Œ๋ถ€ํ„ฐ๋Š” ์ถœ์—ฐ ๊ฐ€์ˆ˜์˜ ์ ์ˆ˜๊ฐ€ ๊ธฐ์กด์˜ ๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น ๋ชฉ๋ก์˜ k๋ฒˆ์งธ ์ˆœ์œ„์˜ ๊ฐ€์ˆ˜ ์ ์ˆ˜๋ณด๋‹ค ๋” ๋†’์œผ๋ฉด, ์ถœ์—ฐ ๊ฐ€์ˆ˜์˜ ์ ์ˆ˜๊ฐ€ ๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น์— ์˜ค๋ฅด๊ฒŒ ๋˜๊ณ  ๊ธฐ์กด์˜ k๋ฒˆ์งธ ์ˆœ์œ„์˜ ์ ์ˆ˜๋Š” ๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น์—์„œ ๋‚ด๋ ค์˜ค๊ฒŒ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์—์„œ๋Š” ๋งค์ผ "๋ช…์˜ˆ์˜ ์ „๋‹น"์˜ ์ตœํ•˜์œ„ ์ ์ˆ˜๋ฅผ..
# ๋’ค์— ์žˆ๋Š” ํฐ ์ˆ˜ # 154539 # lv2 # ๋ฌธ์ œ ์ •์ˆ˜๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ง„ ๋ฐฐ์—ด numbers๊ฐ€ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐฐ์—ด ์˜ ๊ฐ ์›์†Œ๋“ค์— ๋Œ€ํ•ด ์ž์‹ ๋ณด๋‹ค ๋’ค์— ์žˆ๋Š” ์ˆซ์ž ์ค‘์—์„œ ์ž์‹ ๋ณด๋‹ค ํฌ๋ฉด์„œ ๊ฐ€์žฅ ๊ฐ€๊นŒ์ด ์žˆ๋Š” ์ˆ˜๋ฅผ ๋’ท ํฐ์ˆ˜๋ผ๊ณ  ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ •์ˆ˜ ๋ฐฐ์—ด numbers๊ฐ€ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋กœ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ, ๋ชจ๋“  ์›์†Œ์— ๋Œ€ํ•œ ๋’ท ํฐ์ˆ˜๋“ค์„ ์ฐจ๋ก€๋กœ ๋‹ด์€ ๋ฐฐ์—ด์„ return ํ•˜๋„๋ก solution ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์™„์„ฑํ•ด์ฃผ์„ธ์š”. ๋‹จ, ๋’ท ํฐ์ˆ˜๊ฐ€ ์กด์žฌํ•˜์ง€ ์•Š๋Š” ์›์†Œ๋Š” -1์„ ๋‹ด์Šต๋‹ˆ๋‹ค. # ์ œํ•œ์‚ฌํ•ญ 4 ≤ numbers์˜ ๊ธธ์ด ≤ 1,000,000 1 ≤ numbers[i] ≤ 1,000,000 -> ์ด์ค‘ for๋ฌธ์œผ๋กœ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์ž‘์„ฑํ•˜๋ฉด ์‹œ๊ฐ„ ์ดˆ๊ณผ ์˜ค๋ฅ˜ (๋Ÿฐํƒ€์ž„ ์—๋Ÿฌ) ๋ฐœ์ƒ ๊ฐ€๋Šฅ!! # ํ’€์ด def solution(numbers): # # ์Šคํƒ method ์‚ฌ..
# ๋‘˜๋งŒ์˜ ์•”ํ˜ธ # 155652 # lv1 # Python # ๋ฌธ์ œ ๋‘ ๋ฌธ์ž์—ด s์™€ skip, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ์ž์—ฐ์ˆ˜ index๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ, ๋‹ค์Œ ๊ทœ์น™์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฌธ์ž์—ด์„ ๋งŒ๋“ค๋ ค ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์•”ํ˜ธ์˜ ๊ทœ์น™์€ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฌธ์ž์—ด s์˜ ๊ฐ ์•ŒํŒŒ๋ฒณ์„ index๋งŒํผ ๋’ค์˜ ์•ŒํŒŒ๋ฒณ์œผ๋กœ ๋ฐ”๊ฟ”์ค๋‹ˆ๋‹ค. index๋งŒํผ์˜ ๋’ค์˜ ์•ŒํŒŒ๋ฒณ์ด z๋ฅผ ๋„˜์–ด๊ฐˆ ๊ฒฝ์šฐ ๋‹ค์‹œ a๋กœ ๋Œ์•„๊ฐ‘๋‹ˆ๋‹ค. skip์— ์žˆ๋Š” ์•ŒํŒŒ๋ฒณ์€ ์ œ์™ธํ•˜๊ณ  ๊ฑด๋„ˆ๋œ๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด s = "aukks", skip = "wbqd", index = 5์ผ ๋•Œ, a์—์„œ 5๋งŒํผ ๋’ค์— ์žˆ๋Š” ์•ŒํŒŒ๋ฒณ์€ f์ง€๋งŒ [b, c, d, e, f]์—์„œ 'b'์™€ 'd'๋Š” skip์— ํฌํ•จ๋˜๋ฏ€๋กœ ์„ธ์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋”ฐ๋ผ์„œ 'b', 'd'๋ฅผ ์ œ์™ธํ•˜๊ณ  'a'์—์„œ 5๋งŒํผ ๋’ค์— ์žˆ๋Š” ์•ŒํŒŒ๋ฒณ์€ [c, e, f, g, h] ์ˆœ..
# ๋‘ ์› ์‚ฌ์ด์˜ ์ •์ˆ˜ ์Œ # 181187 # lv2 # Python # ๋ฌธ์ œ x์ถ•๊ณผ y์ถ•์œผ๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ง„ 2์ฐจ์› ์ง๊ต ์ขŒํ‘œ๊ณ„์— ์ค‘์‹ฌ์ด ์›์ ์ธ ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ํฌ๊ธฐ์˜ ์›์ด ๋‘ ๊ฐœ ์ฃผ์–ด์ง‘๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฐ˜์ง€๋ฆ„์„ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋Š” ๋‘ ์ •์ˆ˜ r1, r2๊ฐ€ ๋งค๊ฐœ๋ณ€์ˆ˜๋กœ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ, ๋‘ ์› ์‚ฌ์ด์˜ ๊ณต๊ฐ„์— x์ขŒํ‘œ์™€ y์ขŒํ‘œ๊ฐ€ ๋ชจ๋‘ ์ •์ˆ˜์ธ ์ ์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๋ฅผ returnํ•˜๋„๋ก solution ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์™„์„ฑํ•ด์ฃผ์„ธ์š”. โ€ป ๊ฐ ์› ์œ„์˜ ์ ๋„ ํฌํ•จํ•˜์—ฌ ์…‰๋‹ˆ๋‹ค. # ์ œํ•œ์‚ฌํ•ญ 1 ≤ r1 ์ขŒํ‘œ๊ฐ’ ๋ฆฌ์ŠคํŠธ๋Š” ๋ถˆํ•„์š”ํ•จ!! for i in xy_list: x, y = i length = math.sqrt(x ** 2 + y ** 2) # (x, y) ๊นŒ์ง€์˜ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ํ”ผํƒ€๊ณ ๋ผ์Šค ์ •๋ฆฌ(length = sqrt(x^2 + y^2)๋กœ ๊ตฌํ•จ. if length >= r1 and le..
# ๊ธฐ๋Šฅ ๊ฐœ๋ฐœ # 42586๋ฒˆ # lv2 # ์Šคํƒ/ํ # Python # ๋ฌธ์ œ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋จธ์Šค ํŒ€์—์„œ๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ ๊ฐœ์„  ์ž‘์—…์„ ์ˆ˜ํ–‰ ์ค‘์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ ๊ธฐ๋Šฅ์€ ์ง„๋„๊ฐ€ 100%์ผ ๋•Œ ์„œ๋น„์Šค์— ๋ฐ˜์˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜, ๊ฐ ๊ธฐ๋Šฅ์˜ ๊ฐœ๋ฐœ์†๋„๋Š” ๋ชจ๋‘ ๋‹ค๋ฅด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋’ค์— ์žˆ๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ์ด ์•ž์— ์žˆ๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ๋ณด๋‹ค ๋จผ์ € ๊ฐœ๋ฐœ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ , ์ด๋•Œ ๋’ค์— ์žˆ๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ์€ ์•ž์— ์žˆ๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ์ด ๋ฐฐํฌ๋  ๋•Œ ํ•จ๊ป˜ ๋ฐฐํฌ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋จผ์ € ๋ฐฐํฌ๋˜์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์ˆœ์„œ๋Œ€๋กœ ์ž‘์—…์˜ ์ง„๋„๊ฐ€ ์ ํžŒ ์ •์ˆ˜ ๋ฐฐ์—ด progresses์™€ ๊ฐ ์ž‘์—…์˜ ๊ฐœ๋ฐœ ์†๋„๊ฐ€ ์ ํžŒ ์ •์ˆ˜ ๋ฐฐ์—ด speeds๊ฐ€ ์ฃผ์–ด์งˆ ๋•Œ ๊ฐ ๋ฐฐํฌ๋งˆ๋‹ค ๋ช‡ ๊ฐœ์˜ ๊ธฐ๋Šฅ์ด ๋ฐฐํฌ๋˜๋Š”์ง€๋ฅผ return ํ•˜๋„๋ก solution ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์™„์„ฑํ•˜์„ธ์š”. # ์ œํ•œ์‚ฌํ•ญ ์ž‘์—…์˜ ๊ฐœ์ˆ˜(progresses, speeds๋ฐฐ์—ด์˜ ๊ธธ์ด)๋Š” 100๊ฐœ ์ดํ•˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ..
jo._.on_
'Python/๐Ÿ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๊ธ€ ๋ชฉ๋ก