삶은 여행

함수(function)

object type중의 하나로서 반복하여 사용되는 독립된 명령(subroutine)

반복하여 사용되는 독립된 명령이라는 점에서는 다른 언어와 유사하지만, Javascript에서 함수(function)는  독립된 정의가 아닌 객체(object)의 일종으로 여겨진다는 점에서 다르다.

즉,  함수(function)도 객체(object)로 취급된다.

프로퍼티(property)

클래스 내부에 만드는 변수를 프로퍼티 라고 부름. (멤버변수 라고도 함)

프로퍼티에는 주로 객체 내부에서 사용하는 일반적인 정보와 객체 내부 함수(메서드) 에서 처리한 결과값이 저장.

-> OOP(객체 지향 프로그래밍)에서 흔히 말하는 getter/setter 'method'의 역할을 수행하면서 마치 데이터 멤버(필드)에 접근하듯이 사용할 수 있는 class member

‘키(key)와 값(value)이 연관된 객체(object)의 부분’
이를 풀어보면, 객체 내에서 선언된 변수()를 의미한다고 볼 수 있다.
다른 언어와의 차이점은, 다른 언어에서는 배열 내부에 있는 값들을 요소()라고 부르지만 Javascript에서는 배열 또한 객체로 표현되기 때문에 요소와 Property는  Javascript에서 사실상 동일하다.

자바스크립트를 공부하다보면, 변수, 함수, 객체, 프로퍼티 와 같은 단어를 많이 사용하고 접하게 된다. 처음 접할때는 변수 == 프로퍼티 라고 이해를 하게 되지만, 시간이 지나고 조금더 고민하다보면 뭔가 미묘한 차이들이 있다. 그래서 누군가 이 함수에서 변수는 무엇이고 프로퍼티는 무엇이냐 ? 라고 물어보게 된다면 더욱 더 헷갈리게 된다. 그래서 이번기회를 통해 조금 정리해보았다. 예를들어 아래와 같은 코드가 있다고 하자.

var a = "test"; 

일반적으로 변수는 var 로 선언을 하게 된다. 여기서 a 는 해당 스코프 안의 변수 이다. 절대 해당 스코프에서 프로퍼티라고는 하지 않는다. 하지만 만약에 다음과 같이 작성한다고 하자.

this.b = "test";

 this를 통해서 b를 선언하게 되면, b 는 해당 객체의 프로퍼티가 되게 된다. 단순하게 var로 선언하면 변수, this 로 선언하면 프로퍼티 라고한다. 설명을 좀더 자세히 하기 위해 전체 코드를 작성해보겠다.

var setMyName = function( value ){
  var name = value;
  this.name = value;
};
var setName = new setMyName( "kazikai" );
console.log( setName.name ); //kazikai

위 코드에서 발생하는 name 은 var name 으로 저장된 값일까? this.name 으로 저장된 값일까? -> 정답은 this.name 으로 저장된 값이다. 이유는 setName 이란 변수는 setMyName의 인스턴스를 통해 만들어진 객체이며, 해당 객체에서 this.name 이라고 선언된 name은 인스턴스로 만들어진 객체의 프로퍼티가 된다. 조금 더 추가 설명을 하자면, JavaScript에서는 private public 의 개념이 따로 존재하지 않는다. Public이 외부에서 접근 가능하고 private이 내부에서만 접근가능한 변수라고 한다면, this 는 public 이고, var는 private 한 변수라고 할 수 있다. 아래는 더글라스 크락포트가 작성한 private 에 관한 개념. 이 개념을 이해하면, 변수와 프로퍼티의 차이점을 더욱 더 자세히 이해할 수 있다. (http://javascript.crockford.com/private.html)

메서드(method)

클래스에 만드는 함수를 메서드 라고 부르며 멤버함수 라고도 부름.

메서드는 주로 객체의 프로퍼티 값을 변경하거나 알아내는 기능과 클래스를 대표하는 기능이 담기게 됨.

‘property의 값인 함수(function)’
즉, 객체 내에서 정의된 함수를 의미하는 단어이다.
특히 Javascript의 method에서 this는 method가 속한 객체를 의미한다.

var person = {
		name: '홍길동',
		friend: '임꺽정',
		eat: function(food){
			alert(this.name + '이 ' + this.friend + '과 ' + food + '을 먹습니다.');
		}
};
person.eat('밥'); // 메소드 호출 : '홍길동이 임꺽정과 밥을 먹습니다.'

클래스

함수는 기능을 포장하는 기술 이라면 클래스는 그렇게 만들어진 변수와 함수 중 연관있는 변수와 함수를 선별해 포장하는 기술.

포장하는 이유는 객체 단위로 코드를 그룹화하고 재사용하기 위함.

인스턴스

클래스를 사용하려면 일반적으로 인스턴스를 생성해서 사용.

한 페이지 내에 두개 이상의 같은 동작을 하는 UI를 만들경우 두개의 클래스를 만드는 것이 아니라 하나의 클래스를 만든 후 두개의 인스턴스를 만들어 사용.

객체

객체라는 용어는 인스턴스의 다른 말 (두 용어 모두 클래스의 실체를 나타냄.)

명확히 구분해서 설명하면 인스턴스 라는 용어는 new 키워드를 이용해 클래스의 실체를 생성할 때 주로 사용하며 객체라는 용어는 인스턴스 생성 후 클래스 에서 제공하는 프로퍼티와 메서드를 사용할 때 주로 사용.

출처:
https://recoveryman.tistory.com/387 [회복맨 블로그]

https://github.com/kyukyukyu/oop-mentoring/issues/2

출처

maeryo88.tistory.com/244

SERVICE_ACCESS_DENIED_ERROR

SERVICE KEY IS NOT REGISTERED ERROR

방법 1. 1시간 정도 기다린다. 서버에 인증키가 등록될 때까지의 시간이 소요된다고함.

방법 2. 디코딩 및 인코딩

meyerweb.com/eric/tools/dencoder/

여기서 인증키를 디코딩해보거나 인코딩해본다. 

방법 3. 인증키 재발급을 받는다. 

방법3으로 해결돼서 가장 화난다.

아나콘다 프롬프트로 설치할 수 있다.

pip install bs4

pip install BeautifulSoap

으로 설치할 수 있는데

pip install BeautifulSoap 로 설치 시에

"You're trying to run a very old release of Beautiful Soup under Python 3. This will not work." 의 에러가 나는 경우가 있다.

이 경우 파이썬의 버전 문제로

pip install beautiifulsoup4 를 입력하면 정상적으로 설치할 수 있다.

python dictionary value list append

​

딕셔너리는 키/값 (key / value)으로 이루어져있다. 파이썬3.7+부터는 입력한 대로 순서가 유지된다.

내부적으로는 해시테이블로 구현되어있다.

​

key는 변화하면 안되기 때문에 가변적인 list가 key값으로는 들어갈 수 없지만 tuple은 key값으로 사용할 수 있다.

value는 tuple, list 관계없이 전부 가능하다.

​

딕셔너리 주요 연산 시간 복잡도

대부분의 연산이 O(1)로 처리가 가능해 우수한 자료형으로 꼽힌다.

​

리스트는 내부 요소를 조회할 때 인덱스의 순서로 (list[0]과 같이) 조회하지만

딕셔너리는 key 값을 직접 입력해야 value 값을 조회할 수 있다.

​

딕셔너리에는 defaultdict 라는 모듈이 있는데 딕셔너리에 값을 삽입하는 데에 있어

테크니컬적인 부분에서 유연하게 딕셔너리를 다루기에 유용하다.

딕셔너리의 defaultdict 객체

리스트에서 존재하지 않는 인덱스를 조회할 경우 IndexError가 발생하듯이

딕셔너리에서 존재하지 않는 키를 조회할 경우 KeyError가 발생하는데

KeyError의 에러 메시지를 출력하는 대신 디폴트 값을 기준으로 해당 키에 대한 딕셔너리 아이템을 생성해준다.

>>> d = defaultdict(int)
>>> d['A'] = 0
>>> d['B'] = 1
>>> d['C'] += 1

을 실행할 경우, 기존 딕셔너리 d 는 {'A' : 0 , 'B' : 1}의 형태로 키값 'C'가 존재하지 않아 4행에서 keyerror가 나와야하지만

defaultdict 객체를 이용했기 때문에 디폴트값 0을 기준으로 하여 0 + 1의 연산이 이루어져 d는 다음과 같아진다.

{'A' : 0 , 'B' : 1, 'C' : 1}

defaultdict(int)뿐만 아니라 defaultdict(list)를 이용하면 value값에 리스트를 추가할 수도 있다.

해시테이블 구조로 정리해야하는 입력값이 이중리스트로 주어졌을 때 딕셔너리에 값을 삽입할 수 있는 방법은 다음과 같다.

예시

입력치 : 리스트 [ [ '카테고리A' , 'A1'] , ['카테고리B' , 'B1'] , ['카테고리A' , 'A2'] ]

기대하는 결과값 : 딕셔너리 { '카테고리A' : ['A1' , 'A2'] , '카테고리B' : ['B1'] }

>>> for i in range(len(리스트)):
>>>     딕셔너리[리스트[i][1]] += [리스트[i][0]]

위와 같이 카테고리별로 정리한 딕셔너리에서

각 카테고리 별 요소가 몇 개나 있는지 key별 요소 개수를 확인하고 싶을 때는 다음과 같다.

>>> lengths = [len(v) for v in dictionary.values()]
>>> lengths
[2, 1]

안드로이드 앱개발

​

안드로이드 어플에서 화면전환하는 방법에 대해 독학한 기록.

android에서 제공하는 codelab에 참 많은 정보들이 있지만

버전이 바뀜에 따라 표현해놓은 것들도 달라지고, 처음부터 맨땅에 헤딩하듯이 독학하는 내게는

다르게 적용되는 걸 따라가기가 너무 벅차 일단 앱개발에 있어서 필요한 기능들을 우선적으로 자습해보기로 했다.

​

fragment_first.xml

각 화면의 레이아웃은 res > layout > ___.xml 의 형태로 저장한다.

activity_main.xml에 이런저런 요소를 다 집어넣는 줄 알았는데 여기는 앱바(appbar), 툴바(toolbar)등의 앱의 백그라운드 같은 요소들이 들어가있고

버튼이나 텍스트 등의 컨텐츠라고 불릴만한 요소는 별도의 xml파일에 배치된다.

​

nav_graph.xml

​

fragment 간의 action을 설정하는 nav_graph.xml파일.

각 fragment의 id를 설정하고, <action>태그로 action자체의 id를 설정할 수 있고,

destination에서 이 action을 통해 어디로 가는지를 설정할 수 있다.

​

Fragment가 많아지면 상당히 복잡해지겠지만 지금은 3개밖에 없기 때문에 우측에 도식화되어서 보이기 때문에 동작을 알기 쉽다.

​

FirstFragment.kt 코틀린파일

​

override fun onViewCreated 내부에 각 버튼을 통해 아까 설정한 action 동작을 실행하는 코드를 적는다.

findNaviController().navigate 라는 다소 직관적인 네이밍을 가지고 있다.

R.id.이후에는 nav_graph.xml에서 정했던, 자신이 원하는 actiond의 id를 기재.

​

onCreateView안에 return inflater.inflate(R.layout.이후의 layout 아이디를 통일해주지 않으면

코드와 액션은 다 제대로 설정했는데 엉뚱한 화면이 튀어나올 수 있으니 주의해야한다.

연결리스트는 데이터 요소의 선형 집합으로, 데이터의 순서가 메모리에 물리적인 순서대로 저장되지는 않는다.

컴퓨터과학에서 배열과 함께 가장 기본이 되는 대표적인 선형 자료구조 중 하나로 다양한 추상자료형(ADT) 구현의 기반이 된다.

동적으로 새로운 노드를 삽입/삭제하기 간편하다.

연결 구조를 통해 물리 메모리를 연속적으로 사용하지 않아도 되기 때문에 관리가 쉽다.

​

한 개의 노드는 실제 데이터값을 저장하는 data와 그 다음의 노드를 연결하는 next로 나뉘어져 있다.

​

파이썬으로 구현해보자.

append는 연결 리스트에 노드를 새로 추가하는데, 연결리스트의 맨 마지막 위치에 노드를 추가하는 함수로 설정한다.

맨 뒤까지 즉 node.next == None 일 때까지 쭉 진행한 다음에 새 노드를 삽입해야한다.

find_data는 내가 찾고 싶은 값을 입력해서 그 값이 연결리스트 안에 있는지 없는지 확인하는 함수로 사용할 것이다.

딕셔너리로 치면 in 정도..?

찾고 싶은 값이 내부에 없으면 -1을 반환한다.

Delete_with_index는 내가 원하는 index에 있는 값을 삭제하는 함수이다.

0->1->2->3->4 의 연결리스트가 있을 때, delete_with_index(3)을 하면 3번 인덱스 위치에있는 3이 삭제되는 것.

노드를 지운다고는 하지만 del 등의 기능을 사용하는 건 아니고,

그 노드의 전 노드와 후 노드를 연결하는 식의 작업이기 때문에 prev_node 변수를 통해 이 전 노드를 기억하고

next_node 변수를 통해 이 후의 노드와 연결해준다.

​

delete_with_index와 마찬가지로 새로 한 노드를 추가한 뒤에 여태까지 있던 prev, next와 손잡게 해주는 방식인데,

원래 연결리스트에 아무것도 없는 상태에서 추가하는 경우를 고려하여 조건분기가 조금 더 복잡해져있다.

연결리스트 내부를 확인할 수 있는 show_all 함수를 위와같이 만들고

실행해주면 다음과 같은 결과를 확인해볼 수 있다.

class Node:
    def __init__(self, data, next=None):
        self.data = data
        self.next = next

class singly_linked_list:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.count = 0

    def append(self, node):
        if self.head == None:
            self.head = node
        else:
            temp = self.head
            while temp.next != None:
                temp = temp.next
            temp.next = node
    
    def find_data(self, num):
        temp = self.head
        #temp는 None이거나 node 둘 중 하나. temp.data와 temp.next 사용 가능
        idx = 0
        while temp:
            if temp.data!=num:
                idx += 1
                temp = temp.next
            else:
                return idx
        return -1 #if cannot find, return -1
    
    def show_all(self):
        temp = self.head
        printout = ""
        while temp:
            printout += str(temp.data)
            if temp.next:
                printout += "->"
            temp = temp.next
        return printout

    def delete_with_index(self, idx):
        temp = self.head
        i = 0 
        prev_node = None
        next_node = self.head.next
        if idx==0:
            self.head = next_node
        else:
            while i < idx:
                if temp.next:
                    prev_node = temp
                    temp = next_node
                    next_node = next_node.next
                else:
                    break
                i += 1
            if i==idx:
                prev_node.next = next_node
            else: print(-1)

    def insert_with_index(self, idx, node):
        temp = self.head
        i = 0 
        prev_node = None
        if idx==0:
            if self.head:
                # next_node = self.head
                # node.next = next_node
                # return node
                # 원리상으론 삽입이 가능하나, node에 붙이기만 했지 원래 self객체에 반환이 안되는거라 아래로 구현.

                next_node = self.head
                self.head = node
                self.head.next = next_node
            else: 
                self.head = node
        else:
            while i < idx:
                if temp:
                    prev_node = temp
                    temp = temp.next
                else: break
                i += 1
            if i==idx:
                prev_node.next = node
                node.next = temp
            else: print(-1)
        

s = singly_linked_list()
s.append(Node(3))
s.append(Node(2))
s.append(Node(1))
s.append(Node(4))
print(s.show_all())
print(s.find_data(1))
s.delete_with_index(2)
s.insert_with_index(2, Node(5))
s.insert_with_index(8, Node(5))
print(s.show_all())

데크 구조(덱 구조, deque)는 양쪽에서 삭제와 삽입을 모두 처리할 수 있으며, 스택과 큐의 특징을 모두 갖고 있는 구조인데

이를 구현할 때도 이중연결리스트(Doubly Linked List)로 구현하는 것이 편리하다고 한다.

파이썬에서는 collections 모듈에서 deque라는 이름으로 import하면 바로 사용할 수 있다.

python dictionary value list append

​

딕셔너리는 키/값 (key / value)으로 이루어져 있는 자료구조이고 파이썬3.7이상의 버전부터는 순서가 입력한대로 유지된다. 내부는 해시테이블로 구현되어있다. 해시 테이블로 구현된 파이썬의 자료형을 제시하라는 질문을 받는다면 주저없이 딕셔너리라고 답할 수 있어야한다.

​

key에는 변화하는 값이 들어갈 수 없다. 따라서 가변적인 리스트list가 key가 될 수는 없지만 변하지 않는 튜플tuple은 key로 사용할 수 있다. 반대로 value에는 튜플과 리스트 관계없이 사용할 수 있다.

​

딕셔너리 주요 연산 시간 복잡도

대부분의 연산이 O(1)로 처리되기 때문에 시간복잡도상 효율적인 자료형이다.

​

리스트 : 조회할 때 인덱스의 위치를 숫자로 입력. ex) list[0]

딕셔너리 : key값을 직접 입력 ex) dict['key']

​

딕셔너리에는 defaultdict 라는 모듈이 있어

딕셔너리의 값을 유연하게 삽입하는 데에 도움이 된다.

defaultdict 객체

리스트 : 존재하지 않는 인덱스 조회 시 IndexError

딕셔너리 : 존재하지 않는 키 조회 시 KeyError

Defultdict : KeyError를 출력하는 대신 정해져있는 기본 값을 기준으로 key값에 대한 딕셔너리의 요소를 생성해주는 기능

>>> d = defaultdict(int)
>>> d['A'] = 0
>>> d['B'] = 1
>>> d['C'] += 1

원래대로라면 'C'라는 key값이 없어서 += 1 의 연산을 수행하면 KeyError가 출력되어야 하지만

defaultdict(int)를 통해 정해져있는 기본값 0을 기준으로 1이 더해진 값 1이 'C'라는 key의 value로 딕셔너리에 삽입된다.

{'A' : 0 , 'B' : 1, 'C' : 1}

defaultdict(list)를 이용하면 리스트형태로 value를 추가할 수 있다.

>>> for i in range(len(list)):
>>>     dict[list[i][1]] += [list[i][0]]

문제 출처 : programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626

문제 설명

매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다.

섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 * 2)

Leo는 모든 음식의 스코빌 지수가 K 이상이 될 때까지 반복하여 섞습니다.
Leo가 가진 음식의 스코빌 지수를 담은 배열 scoville과 원하는 스코빌 지수 K가 주어질 때, 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 섞어야 하는 최소 횟수를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한 사항

• scoville의 길이는 2 이상 1,000,000 이하입니다.
• K는 0 이상 1,000,000,000 이하입니다.
• scoville의 원소는 각각 0 이상 1,000,000 이하입니다.
• 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들 수 없는 경우에는 -1을 return 합니다.

입출력 예

scovilleKreturn

입출력 예 설명

1. 스코빌 지수가 1인 음식과 2인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
   새로운 음식의 스코빌 지수 = 1 + (2 * 2) = 5
   가진 음식의 스코빌 지수 = [5, 3, 9, 10, 12]

2. 스코빌 지수가 3인 음식과 5인 음식을 섞으면 음식의 스코빌 지수가 아래와 같이 됩니다.
   새로운 음식의 스코빌 지수 = 3 + (5 * 2) = 13
   가진 음식의 스코빌 지수 = [13, 9, 10, 12]

모든 음식의 스코빌 지수가 7 이상이 되었고 이때 섞은 횟수는 2회입니다

import heapq
def solution(scoville, K):
    answer = 0
    heapq.heapify(scoville)
    if scoville[0] >= K:
        return 0
    while len(scoville)>=2:
        if scoville[0] >= K:
            break
        else:
            new = heapq.heappop(scoville) + 2* heapq.heappop(scoville)
            heapq.heappush(scoville, new)
            answer += 1
    if scoville[0] < K:
        return -1
    else:return answer

문제 설명

전화번호부에 적힌 전화번호 중, 한 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있는지 확인하려 합니다.
전화번호가 다음과 같을 경우, 구조대 전화번호는 영석이의 전화번호의 접두사입니다.

• 구조대 : 119
• 박준영 : 97 674 223
• 지영석 : 11 9552 4421

전화번호부에 적힌 전화번호를 담은 배열 phone_book 이 solution 함수의 매개변수로 주어질 때, 어떤 번호가 다른 번호의 접두어인 경우가 있으면 false를 그렇지 않으면 true를 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요.

제한 사항

• phone_book의 길이는 1 이상 1,000,000 이하입니다.
• 각 전화번호의 길이는 1 이상 20 이하입니다.

입출력 예제

phone_bookreturn

문제 출처 : programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42577

def solution(phone_book):
    answer = True
    phone_book = sorted(phone_book, key=len)
    for i in range(len(phone_book)-1):
        for j in range(i+1, len(phone_book)):
            if phone_book[i]==phone_book[j][:len(phone_book[i])]:
                return False
    return answer

startswith() 함수를 이용한 풀이

def solution(phoneBook):
    phoneBook = sorted(phoneBook)

    for p1, p2 in zip(phoneBook, phoneBook[1:]):
        if p2.startswith(p1):
            return False
    return True

문제 설명

트럭 여러 대가 강을 가로지르는 일 차선 다리를 정해진 순으로 건너려 합니다. 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 알아내야 합니다. 트럭은 1초에 1만큼 움직이며, 다리 길이는 bridge_length이고 다리는 무게 weight까지 견딥니다.
※ 트럭이 다리에 완전히 오르지 않은 경우, 이 트럭의 무게는 고려하지 않습니다.

예를 들어, 길이가 2이고 10kg 무게를 견디는 다리가 있습니다. 무게가 [7, 4, 5, 6]kg인 트럭이 순서대로 최단 시간 안에 다리를 건너려면 다음과 같이 건너야 합니다.

경과 시간다리를 지난 트럭다리를 건너는 트럭대기 트럭

따라서, 모든 트럭이 다리를 지나려면 최소 8초가 걸립니다.

solution 함수의 매개변수로 다리 길이 bridge_length, 다리가 견딜 수 있는 무게 weight, 트럭별 무게 truck_weights가 주어집니다. 이때 모든 트럭이 다리를 건너려면 최소 몇 초가 걸리는지 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한 조건

• bridge_length는 1 이상 10,000 이하입니다.
• weight는 1 이상 10,000 이하입니다.
• truck_weights의 길이는 1 이상 10,000 이하입니다.
• 모든 트럭의 무게는 1 이상 weight 이하입니다.

입출력 예

bridge_lengthweighttruck_weightsreturn

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42583

from collections import deque
def solution(bridge_length, weight, truck_weights):
    answer = 0
    q = deque(truck_weights)
    on = deque([0] * bridge_length)
    on_weight = 0
    while q :
        answer += 1
        down = on.popleft()
        on_weight -= down
        
        if q[0] + on_weight > weight:
            on.append(0)
        else:
            x = q.popleft()
            on.append(x)
            on_weight += x
    answer += bridge_length
    return answer