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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>태그action자체의 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.

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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

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

파이썬에서는 collections 모듈에서 deque라는 이름으로 import하면 바로 사용할 수 있다.

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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

연산 시간복잡도 설명
len(a) O(1) 요소 개수 리턴
a[key] O(1) 키 조회, value리턴
a[key] = value O(1) key, value값을 삽입
key in a  O(1) 딕셔너리에 해당 키가 있는지 확인

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]]

 

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

 

코딩테스트 연습 - 더 맵게

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 같

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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

[1, 2, 3, 9, 10, 12] 7 2

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
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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

[119, 97674223, 1195524421] false
[123,456,789] true
[12,123,1235,567,88] false

 

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

 

코딩테스트 연습 - 전화번호 목록

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

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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
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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

0 [] [] [7,4,5,6]
1~2 [] [7] [4,5,6]
3 [7] [4] [5,6]
4 [7] [4,5] [6]
5 [7,4] [5] [6]
6~7 [7,4,5] [6] []
8 [7,4,5,6] [] []

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

 

2 10 [7,4,5,6] 8
100 100 [10] 101
100 100 [10,10,10,10,10,10,10,10,10,10] 110

 

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

 

코딩테스트 연습 - 다리를 지나는 트럭

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 길이

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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
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문제 설명

프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다.

또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는 기능보다 먼저 개발될 수 있고, 이때 뒤에 있는 기능은 앞에 있는 기능이 배포될 때 함께 배포됩니다.

먼저 배포되어야 하는 순서대로 작업의 진도가 적힌 정수 배열 progresses와 각 작업의 개발 속도가 적힌 정수 배열 speeds가 주어질 때 각 배포마다 몇 개의 기능이 배포되는지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한 사항

작업의 개수(progresses, speeds배열의 길이)는 100개 이하입니다.

작업 진도는 100 미만의 자연수입니다.

작업 속도는 100 이하의 자연수입니다.

배포는 하루에 한 번만 할 수 있으며, 하루의 끝에 이루어진다고 가정합니다. 예를 들어 진도율이 95%인 작업의 개발 속도가 하루에 4%라면 배포는 2일 뒤에 이루어집니다.

 

문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42586

 

코딩테스트 연습 - 기능개발

프로그래머스 팀에서는 기능 개선 작업을 수행 중입니다. 각 기능은 진도가 100%일 때 서비스에 반영할 수 있습니다. 또, 각 기능의 개발속도는 모두 다르기 때문에 뒤에 있는 기능이 앞에 있는

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풀이 1: 덱으로 풀기

from collections import deque
import math
def solution(progresses, speeds):
    answer = []
    q = []
    for i in range(len(progresses)):
        q.append(math.ceil((100-progresses[i]) / speeds[i]))
    q = deque(q)
    while q:
        cnt = 1
        x = q.popleft()
        temp = 0
        for i in q:
            if i<=x:
                temp += 1
            else: break
        cnt += temp
        for _ in range(temp):
            q.popleft()
        answer.append(cnt)
    return answer

 

풀이2: 덱 없이 리스트에서 수를 전처리 시켜두고 풀기

import math
def solution(progresses, speeds):
    answer = []
    cnt = 1
    q = []
    for i in range(len(progresses)):
        q.append(math.ceil((100-progresses[i]) / speeds[i]))

    for i in range(1, len(q)):
        if q[i-1] >= q[i]:
            q[i] = q[i-1]
    
    for i in range(1, len(q)):        
        if q[i-1]>=q[i]:
            cnt += 1
        else:
            answer.append(cnt)
            cnt = 1
    answer.append(cnt)
    return answer
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문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42584

코딩테스트 연습 - 주식가격

solution.c 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdbool.h> 3 #include <stdlib.h> 4 ​ 5 // prices_len은 배열 prices의 길이입니다. 6 int* solution ( int prices [], size_t prices_len ) { 7 // return 값은 malloc 등 동적 할당을 사용해주세요. 할당 길이는 상황에 맞게 변경해주세요. 8 int* answer = ( int* ) malloc ( 1 ); 9 return answer ; 10 } 실행 결과 ...

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문제 설명

초 단위로 기록된 주식가격이 담긴 배열 prices가 매개변수로 주어질 때, 가격이 떨어지지 않은 기간은 몇 초인지를 return 하도록 solution 함수를 완성하세요.

제한사항

prices의 각 가격은 1 이상 10,000 이하인 자연수입니다.

prices의 길이는 2 이상 100,000 이하입니다.

입출력 예

prices

return

[1, 2, 3, 2, 3]

[4, 3, 1, 1, 0]

비교적 빠른 시간 안에 아이디어를 잡고 구현까지 성공했다.

큐/스택 카테고리에 들어가있던 문제이지만 큐, 스택과는 관계없이 대소관계를 비교하며

이중 반복문으로 풀 수 있었다.

def solution(prices):
    answer = []
    for i in range(len(prices)):
        cnt = 0
        for j in range(i+1, len(prices)):
            cnt +=1
            if prices[i] > prices[j] :
                break
        answer.append(cnt)
    return answer

큐와 스택을 이용해서 푸는 풀이는 없나하고 다른 사람의 문제 풀이를 참조해봤지만

돌아가는 구조 자체는 위와 크게 다르지 않았다.

prices를 deque() 를 이용해서 덱으로 만든 다음 popleft 를 이용해 맨 왼쪽 값을 빼내는 것 정도.

큐/스택은 문제풀이에서 능수능란하게 다루기 어려운 것 같다.

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문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49993

 

코딩테스트 연습 - 스킬트리

 

programmers.co.kr

문제 설명

선행 스킬이란 어떤 스킬을 배우기 전에 먼저 배워야 하는 스킬을 뜻합니다.

예를 들어 선행 스킬 순서가 스파크 → 라이트닝 볼트 → 썬더일때, 썬더를 배우려면 먼저 라이트닝 볼트를 배워야 하고, 라이트닝 볼트를 배우려면 먼저 스파크를 배워야 합니다.

위 순서에 없는 다른 스킬(힐링 등)은 순서에 상관없이 배울 수 있습니다. 따라서 스파크 → 힐링 → 라이트닝 볼트 → 썬더와 같은 스킬트리는 가능하지만, 썬더 → 스파크라이트닝 볼트 → 스파크 → 힐링 → 썬더와 같은 스킬트리는 불가능합니다.

선행 스킬 순서 skill과 유저들이 만든 스킬트리1를 담은 배열 skill_trees가 매개변수로 주어질 때, 가능한 스킬트리 개수를 return 하는 solution 함수를 작성해주세요.

제한 조건

스킬은 알파벳 대문자로 표기하며, 모든 문자열은 알파벳 대문자로만 이루어져 있습니다.

스킬 순서와 스킬트리는 문자열로 표기합니다.

예를 들어, C → B → D 라면 CBD로 표기합니다

선행 스킬 순서 skill의 길이는 1 이상 26 이하이며, 스킬은 중복해 주어지지 않습니다.

skill_trees는 길이 1 이상 20 이하인 배열입니다.

skill_trees의 원소는 스킬을 나타내는 문자열입니다.

skill_trees의 원소는 길이가 2 이상 26 이하인 문자열이며, 스킬이 중복해 주어지지 않습니다.

입출력 예

skill

skill_trees

return

"CBD"

["BACDE", "CBADF", "AECB", "BDA"]

2

정해진 스킬트리의 순서를 인식하고, 그 스킬트리의 순서에 맞게 스킬을 찍고 있는지를 확인하기 위해

skill문자열을 덱으로 바꿔서 popleft() 를 쓸 수 있게 했다.

저렇게 풀다가 막힌 부분이 CBD의 스킬트리에서 D까지 스킬을 다 찍었을 때 q에 더 이상 요소가 남아있지 않아 popleft()실행 시 IndexError가 발생한다는 점이었는데,

try except문을 사용함과 동시에 스킬트리 순서를 지킨 개수를 answer에 하나씩 더하는 것보다

시작과 동시에 주어진 skill_trees의 개수를 answer에 넣어두고 스킬트리 순서를 지키지 않은 개수를 answer에서 하나씩 빼는 방법으로 접근했다. 코드모양이 조금 길어진 것 같지만 다른 접근방법으로 해결할 수 있어서 기뻤다.

 

from collections import deque
def solution(skill, skill_trees):
    answer = len(skill_trees)
    for tree in skill_trees:        
        q = deque(skill)
        s = q.popleft()
        for v in tree:
            if v in q:
                answer -= 1
                break
            elif s == v:
                try:
                    s = q.popleft()
                except IndexError:
                    break
    return answer
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문제출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42587

 

코딩테스트 연습 - 프린터

일반적인 프린터는 인쇄 요청이 들어온 순서대로 인쇄합니다. 그렇기 때문에 중요한 문서가 나중에 인쇄될 수 있습니다. 이런 문제를 보완하기 위해 중요도가 높은 문서를 먼저 인쇄하는 프린

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똑같은 백준 문제 : https://www.acmicpc.net/problem/1966

 

1966번: 프린터 큐

첫 줄에 test case의 수가 주어진다. 각 test case에 대해서 문서의 수 N(100이하)와 몇 번째로 인쇄되었는지 궁금한 문서가 현재 Queue의 어떤 위치에 있는지를 알려주는 M(0이상 N미만)이 주어진다. 다음

www.acmicpc.net

def solution(priorities, location):
    answer = 0
    priorities_copy = [0 for _ in range(len(priorities))]
    priorities_copy[location] = 1 
    while True:
        if priorities[0] == max(priorities):
            answer += 1
            if not priorities_copy[0]:
                del priorities[0] 
                del priorities_copy[0]
            else:break     
        else:
            priorities.append(priorities[0])
            priorities_copy.append(priorities_copy[0])
            del priorities_copy[0]
            del priorities[0]
    return answer

 

다른 사람의 풀이 보기를 해봤더니

python 내장함수인 any함수를 이용해서 푼 신기한 풀이가 있길래 공부가 되었다.

 

any함수를 이용한 풀이코드

def solution(priorities, location):
    queue =  [(i,p) for i,p in enumerate(priorities)]
    answer = 0
    while True:
        cur = queue.pop(0)
        if any(cur[1] < q[1] for q in queue):
            queue.append(cur)
        else:
            answer += 1
            if cur[0] == location:
                return answer

 

python any 함수는 반복 가능한(iterable) 자료형 x를 입력 인수로 받으며 이 x의 요소 중 하나라도 참이 있으면 True를 돌려주고, x가 모두 거짓일 때에만 False를 돌려주는 함수이다. 파이썬의 내장 함수이다.

 

>>> any([0, ""])
False
>>> any([])
False
>>> any([1,2,3,0])
True
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