https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17676
\n이번 추석에도 시스템 장애가 없는 명절을 보내고 싶은 어피치는 서버를 증설해야 할지 고민이다. 장애 대비용 서버 증설 여부를 결정하기 위해 작년 추석 기간인 9월 15일 로그 데이터를 분석한 후 초당 최대 처리량을 계산해보기로 했다. 초당 최대 처리량은 요청의 응답 완료 여부에 관계없이 임의 시간부터 1초(=1,000밀리초)간 처리하는 요청의 최대 개수를 의미한다.
\nsolution 함수에 전달되는 lines 배열은 N(1 ≦ N ≦ 2,000)개의 로그 문자열로 되어 있으며, 각 로그 문자열마다 요청에 대한 응답완료시간 S와 처리시간 T가 공백으로 구분되어 있다.2016-09-15 hh:mm:ss.sss 형식으로 되어 있다.0.1s, 0.312s, 2s 와 같이 최대 소수점 셋째 자리까지 기록하며 뒤에는 초 단위를 의미하는 s로 끝난다.2016-09-15 03:10:33.020 0.011s은 “2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.010초”부터 “2016년 9월 15일 오전 3시 10분 33.020초”까지 “0.011초” 동안 처리된 요청을 의미한다. (처리시간은 시작시간과 끝시간을 포함)lines 배열은 응답완료시간 S를 기준으로 오름차순 정렬되어 있다.solution 함수에서는 로그 데이터 lines 배열에 대해 초당 최대 처리량을 리턴한다.Greedy
\n for l in lines:\n l = l.split(' ') # 로그 split\n time = l[1].split(':') # 로그 시간 부분 split\n last_time = Decimal(time[0])*3600 + Decimal(time[1])*60 + Decimal(time[2]) # 응답 완료 시간 초 단위로 변환\n start_time = last_time - Decimal(l[2][:-1]) + Decimal('0.001') # 시작 시간 = 응답 완료 시간 - 처리 시간\n log.append((start_time, last_time))Decimal 사용 for i in range(len(log)):\n count = 0\n t = log[i][1] # 응답 완료 시간\n for j in range(i, len(log)):\n # i 인덱스 뒤 로그들 시작 시간이 (i 로그의 응답 완료 시간 + 0.999s) 이하면 count 추가\n if log[j][0] <= t + Decimal('0.999'):\n count += 1\n answer = max(answer, count) # 최댓값 저장count를 추가해주는 방식으로 계산answer에 저장하면서 반복문 수행from decimal import Decimal\ndef solution(lines):\n answer, log = 0, []\n for l in lines:\n l = l.split(' ') # 로그 split\n time = l[1].split(':') # 로그 시간 부분 split\n last_time = Decimal(time[0])*3600 + Decimal(time[1])*60 + Decimal(time[2]) # 응답 완료 시간 초 단위로 변환\n start_time = last_time - Decimal(l[2][:-1]) + Decimal('0.001') # 시작 시간 = 응답 완료 시간 - 처리 시간\n log.append((start_time, last_time))\n for i in range(len(log)):\n count = 0\n t = log[i][1] # 응답 완료 시간\n for j in range(i, len(log)):\n # i 인덱스 뒤 로그들 시작 시간이 (i 로그의 응답 완료 시간 + 0.999s) 이하면 count 추가\n if log[j][0] <= t + Decimal('0.999'):\n count += 1\n answer = max(answer, count) # 최댓값 저장\n return answer응답완료 시간을 기준으로 초당 처리량을 계산하면 된다는 사실을 알고 구현했지만, 소수 계산이 정확하지 않아서 틀렸었다.
\n파이썬에서 float로 연산을 하면 정확하지 않을 수 있기 때문에 Decimal을 사용해야 된다는 점을 알게 되었고, 이를 활용해서 다시 풀었다.
https://www.acmicpc.net/problem/1083
\n크기가 N인 배열 A가 있다. 배열에 있는 모든 수는 서로 다르다. 이 배열을 소트할 때, 연속된 두 개의 원소만 교환할 수 있다. 그리고, 교환은 많아봐야 S번 할 수 있다. 이때, 소트한 결과가 사전순으로 가장 뒷서는 것을 출력한다.
\n첫째 줄에 N이 주어진다. N은 50보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄에는 각 원소가 차례대로 주어진다. 이 값은 1000000보다 작거나 같은 자연수이다. 마지막 줄에는 S가 주어진다. S는 1000000보다 작거나 같은 음이 아닌 정수이다.
\n첫째 줄에 문제의 정답을 출력한다.
\nBubble Sort
\n# S번 교환하면서 가장 내림차순이 되게 만들기\nfor i in range(N):\n max_idx, max_v = i, A[i]\n # 현재 위치에서 최대로 교환 가능한 위치까지 최댓값 구하기\n for j in range(i, i+S+1):\n if j == N: break\n # 최댓값, 최댓값 인덱스 저장\n if max_v < A[j]:\n max_v = A[j]\n max_idx = j\n # 최댓값 위치까지 교환\n for j in range(max_idx, i, -1):\n A[j], A[j-1] = A[j-1], A[j]\n S -= 1\n if S == 0: break # 더 이상 교환 못하면 breaki)에서 최대로 교환 가능한 위치(i+S)까지 최댓값 구하고, 최댓값과 최댓값의 인덱스를 저장해둔다.S 값은 그만큼 줄여준다.S가 0이 돼서 더 이상 교환 못하면 breakimport sys\nN = int(sys.stdin.readline())\nA = [int(x) for x in sys.stdin.readline().split()]\nS = int(sys.stdin.readline())\n# S번 교환하면서 가장 내림차순이 되게 만들기\nfor i in range(N):\n max_idx, max_v = i, A[i]\n # 현재 위치에서 최대로 교환 가능한 위치까지 최댓값 구하기\n for j in range(i, i+S+1):\n if j == N: break\n # 최댓값, 최댓값 인덱스 저장\n if max_v < A[j]:\n max_v = A[j]\n max_idx = j\n # 최댓값 위치까지 교환\n for j in range(max_idx, i, -1):\n A[j], A[j-1] = A[j-1], A[j]\n S -= 1\n if S == 0: break # 더 이상 교환 못하면 break\nfor i in A: print(i, end=' ')일반적인 Bubble Sort와 비슷하지만 최대로 교환 가능한 횟수가 정해져 있는 문제. 이 부분만 추가로 처리해주면 된다.
\n문제 자체는 어렵지 않은데 문제 설명이 너무 불친절하다,,,
https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17677
\n여러 언론사에서 쏟아지는 뉴스, 특히 속보성 뉴스를 보면 비슷비슷한 제목의 기사가 많아 정작 필요한 기사를 찾기가 어렵다. Daum 뉴스의 개발 업무를 맡게 된 신입사원 튜브는 사용자들이 편리하게 다양한 뉴스를 찾아볼 수 있도록 문제점을 개선하는 업무를 맡게 되었다.
\n개발의 방향을 잡기 위해 튜브는 우선 최근 화제가 되고 있는 “카카오 신입 개발자 공채” 관련 기사를 검색해보았다.
\n기사의 제목을 기준으로 “블라인드 전형”에 주목하는 기사와 “코딩 테스트”에 주목하는 기사로 나뉘는 걸 발견했다. 튜브는 이들을 각각 묶어서 보여주면 카카오 공채 관련 기사를 찾아보는 사용자에게 유용할 듯싶었다.
\n유사한 기사를 묶는 기준을 정하기 위해서 논문과 자료를 조사하던 튜브는 “자카드 유사도”라는 방법을 찾아냈다.
\n자카드 유사도는 집합 간의 유사도를 검사하는 여러 방법 중의 하나로 알려져 있다. 두 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B)는 두 집합의 교집합 크기를 두 집합의 합집합 크기로 나눈 값으로 정의된다.
예를 들어 집합 A = {1, 2, 3}, 집합 B = {2, 3, 4}라고 할 때, 교집합 A ∩ B = {2, 3}, 합집합 A ∪ B = {1, 2, 3, 4}이 되므로, 집합 A, B 사이의 자카드 유사도 J(A, B) = 2/4 = 0.5가 된다. 집합 A와 집합 B가 모두 공집합일 경우에는 나눗셈이 정의되지 않으니 따로 J(A, B) = 1로 정의한다.
자카드 유사도는 원소의 중복을 허용하는 다중집합에 대해서 확장할 수 있다. 다중집합 A는 원소 “1”을 3개 가지고 있고, 다중집합 B는 원소 “1”을 5개 가지고 있다고 하자. 이 다중집합의 교집합 A ∩ B는 원소 “1”을 min(3, 5)인 3개, 합집합 A ∪ B는 원소 “1”을 max(3, 5)인 5개 가지게 된다. 다중집합 A = {1, 1, 2, 2, 3}, 다중집합 B = {1, 2, 2, 4, 5}라고 하면, 교집합 A ∩ B = {1, 2, 2}, 합집합 A ∪ B = {1, 1, 2, 2, 3, 4, 5}가 되므로, 자카드 유사도 J(A, B) = 3/7, 약 0.42가 된다.
이를 이용하여 문자열 사이의 유사도를 계산하는데 이용할 수 있다. 문자열 “FRANCE”와 “FRENCH”가 주어졌을 때, 이를 두 글자씩 끊어서 다중집합을 만들 수 있다. 각각 {FR, RA, AN, NC, CE}, {FR, RE, EN, NC, CH}가 되며, 교집합은 {FR, NC}, 합집합은 {FR, RA, AN, NC, CE, RE, EN, CH}가 되므로, 두 문자열 사이의 자카드 유사도 J(\"FRANCE\", \"FRENCH\") = 2/8 = 0.25가 된다.
str1과 str2의 두 문자열이 들어온다. 각 문자열의 길이는 2 이상, 1,000 이하이다.입력으로 들어온 두 문자열의 자카드 유사도를 출력한다. 유사도 값은 0에서 1 사이의 실수이므로, 이를 다루기 쉽도록 65536을 곱한 후에 소수점 아래를 버리고 정수부만 출력한다.
\n| str1 | \nstr2 | \nanswer | \n
|---|---|---|
| FRANCE | \nfrench | \n16384 | \n
| handshake | \nshake hands | \n65536 | \n
| aa1+aa2 | \nAAAA12 | \n43690 | \n
| E=M*C^2 | \ne=m*c^2 | \n65536 | \n
문자열
\ndef make_dict(str):\n str_dict = defaultdict(int)\n pattern = re.compile('[A-Z]+') # 영문 대문자인 경우만\n for i in range(len(str)-1):\n if not pattern.match(str[i]) or not pattern.match(str[i+1]): continue\n str_dict[str[i]+str[i+1]] += 1\n return str_dict# str1 딕셔너리 기준으로 교집합, 차집합 수 계산\n for key in str1_dict.keys():\n # str2 딕셔너리에 값 있으면 교집합 계산\n if str2_dict[key] > 0:\n intersect += min(str1_dict[key], str2_dict[key])\n union += max(str1_dict[key], str2_dict[key]) # 합집합 계산\n # 계산한 key 값 0으로\n str1_dict[key] = 0\n str2_dict[key] = 0\n# str2 딕셔너리 기준으로 교집합, 차집합 수 계산\n for key in str2_dict.keys():\n # 두 딕셔너리 다 0이 아닌 경우, 교집합 계산\n if str1_dict[key] > 0 and str2_dict[key] > 0:\n intersect += min(str1_dict[key], str2_dict[key])\n union += max(str1_dict[key], str2_dict[key])min을 이용해서 교집합 계산max를 이용해서 합집합 계산하고, 계산한 key 값은 0으로 바꿔준다.min을 이용해서 교집합 계산max 이용해서 합집합 계산from collections import defaultdict\nimport re\ndef make_dict(str):\n str_dict = defaultdict(int)\n pattern = re.compile('[A-Z]+') # 영문 대문자인 경우만\n for i in range(len(str)-1):\n if not pattern.match(str[i]) or not pattern.match(str[i+1]): continue\n str_dict[str[i]+str[i+1]] += 1\n return str_dict\n\ndef solution(str1, str2):\n answer, intersect, union = 0, 0, 0\n # 대문자로 대소문자 통일 후, 딕셔너리 생성\n str1_dict = make_dict(str1.upper())\n str2_dict = make_dict(str2.upper())\n # 둘 다 공집합이면 65536 return\n if len(str1_dict) == 0 and len(str2_dict) == 0: return 65536\n # str1 딕셔너리 기준으로 교집합, 차집합 수 계산\n for key in str1_dict.keys():\n # str2 딕셔너리에 값 있으면 교집합 계산\n if str2_dict[key] > 0:\n intersect += min(str1_dict[key], str2_dict[key])\n union += max(str1_dict[key], str2_dict[key]) # 합집합 계산\n # 계산한 key 값 0으로\n str1_dict[key] = 0\n str2_dict[key] = 0\n # str2 딕셔너리 기준으로 교집합, 차집합 수 계산\n for key in str2_dict.keys():\n # 두 딕셔너리 다 0이 아닌 경우, 교집합 계산\n if str1_dict[key] > 0 and str2_dict[key] > 0:\n intersect += min(str1_dict[key], str2_dict[key])\n union += max(str1_dict[key], str2_dict[key])\n answer = intersect / union\n return int(answer*65536)다중집합 계산을 위해 딕셔너리에 저장하고 최솟값, 최댓값 계산을 통해 교집합, 합집합을 구하도록 했다.
\nisAlpha()를 이용해서 구현하려고 했지만, 영문자만 가능하게 구현하라고 해서 정규표현식을 사용해서 구현했다.