def solution(clothes): count={} answer=0 for i in clothes: try: count[i[1]] += 1 except: count[i[1]]=1 for i, value in enumerate(count.items()): value = list(value) if value[1] >= 2 and len(count.keys()) >= 2: value[1] *= value[1] elif value[1] >=2: pass else: value[1] = 1 answer = answer + value[1] return answer 테스트 케이스에서 다 맞길래 채첨했는데 채점 결과 정확성: 10.7 합계: 10.7 / 100.0 ㅅㅂㅅㅂㅅㅂㅅㅂㅅㅂㅅㅂㅅㅂㅅㅂ 또 답을 봤다. 베스..
range와 enumerate는 상황에 따라 다르게 쓰이기 때문에 무엇이 좋다고 할수는없다. 다만 enumerate를 통해 range에서보다 쉽게 구현이 가능한 코드들이 있다. range 사용 number = ['1234', '123', '12'] for i in range(len(number)): print(i) print(number[i]) 결과 0 1234 1 123 2 12 enumerate 사용 for i, value in enumerate(number): print(i, value) 결과 0 1234 1 123 2 12 훨씬 간결하고 보기좋다 배열 요소 중 문자열이 제일 긴 값 찾는법 range 사용 number = ['1234', '123', '12'] counts = [len(n) for ..
def solution(phone_book): sort_book = sorted(phone_book) for i in range(len(sort_book)): b = len(sort_book[i]) for j in sort_book[i+1:]: if sort_book[i] == j[:b]: return False return True 채점 결과 정확성: 83.3 효율성: 8.3 합계: 91.7 / 100.0 요번에도 효율성에서 떨어졌다. (4개중 2개) 답을 배꼈다. 베스트 답안1) def new_solution(phone_book): phone_book = sorted(phone_book) for p1, p2 in zip(phone_book, phone_book[1:]): if p2.startswith..
def mysolution(participant, completion): answer = '' if len(participant) != len(completion): for v in participant: if v in completion: completion.remove(v) pass else: answer = v return answer 채점 결과 정확성: 50.0 효율성: 0.0 합계: 50.0 / 100.0 안되서 답을 배낌 def solution(participant, completion): participant.sort() completion.sort() for p,c in zip(participant, completion): if p != c: print(p) return p return p..
우선 서버에 git pull 해오기 1. git pull origin master 웹 폴더 접근 2. npm run build 3. npm install -g serve 4. npm fund 5. npx serve -s build 무중단 배포 pm2 설치 npm install -g pm2 pm2 시작 pm2 serve build/ 5000 만약 싱글 페이지에서 다른곳도 리다이렉트 하고싶을경우 (url 접속 등) pm2 serve build/ 5000 --spa pm2 중단 pm2 ps 로 프로세스 ID 확인 pm2 stop 0 (id) 만약 css가 안먹는 부분이 있을경우 px 없이 사용한 css가 있는지 확인 예) 10 10 20 20
편의점 csv 활용편 1. csv파일내용 fd에 담고 출력 import pandas as pd fd = pd.read_csv('convenient_store.csv') fd #visual code에선 print(fd) 2. 전체 컬럼 정보, null 값 유무 확인 fd.columns.tolist() 3. null 값 유무 확인 (False = 없는것) fd.isnull() 4. null 값 유무 확인 (True= 없는것) fd.notnull() 5. 개수, 평균, 편차, 최소, 최대값 확인 fd.describe() 6. 지역에 대한 통계, 개수, 유니크한 정보, 제일 빈도가 높은 지역 a = fd['hourly_wage'].groupby(fd['area']) #hourly_wage , area a.max..
