CS/Python

다음과 같은 구조에서는 src 폴더 내의 파일들을 바로 불러올 수 있다.  ''' train_encoder.py '''from src import encoder enc = encoder()하지만 다음과 같이 실행 파일이 src 폴더와 동일한 경로 상에 위치하는 경우, 앞의 코드는 src 폴더를 찾지 못한다.이를 해결하기 위해서는, 다음과 같이 해당 파일에 경로를 추가해주어야 한다.  import sys sys.path.append('{directory to src folder}') # example: sys.append('/cori/stock/src')경로를 추가해주고 난 후, PYTHONPATH에 import 하고자 하는 폴더의 경로를 추가해주자. export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:..

첫번째 방법은 getpass 라이브러리를 이용하는 것이다. 다음과 같이 작성하면 코드를 실행할 때 마다 사용자가 API Key를 직접 입력하는 방식으로 동작하게 된다.import osimport getpassos.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]두번째 방법은 .env 파일을 사용하는 것이다. 이를 위해서는 load_dotenv 라이브러리가 필요하다.load_dotenv 라이브러리는 다음 명령어로 설치할 수 있다. pip install python-dotenv.env 파일에 다음과 같이 외부에 노출되면 안되는 중요 정보들을 저장해두자. 우리는 다음과..

1. 연결리스트 0) 정의 -> 각 노드가 데이터와 포인터를 가지고 한 줄로 연결되어 데이터를 저장하는 자료 구조 1) 구현 · 노드 구현 class Node(): def __init__(self, data): self.data = data self.next = None· 연결리스트 구현 class LinkedList(): def __init__(self): self.head = None self.count = 0 # 맨 앞에 데이터 추가 def appendHead(self, Node): if self.head == None: # 연결리스트에 아무것도 없다면 self.head ..

플로이드 와샬 알고리즘 0) 정의 -> 노드와 경로가 있을 때, 모든 노드를 최단 거리 (최소 비용)으로 연결하는 알고리즘 1) 작동 원리-> 플로이드 와샬 알고리즘의 경우는 어떤 노드에서 시작해도 상관 x (모든 노드를 연결하는 것이 목적)  · 가장 먼저 비용 배열과 방문 배열을 선언한다. · 0번 노드에서 시작 · 0번 노드에서 갈 수 있는 노드들: 1, 4, 5번 노드들  -> 비용 배열 갱신 · 방문하지 않은 노드들 중에서 최소값을 갖는 노드 (4번 노드)를 선택하여 시작 노드와 연결 · 새로 추가된 4번 노드에서 탐색 작업 실시 · 기존 값들과 비교하여 새로 연결될 경우의 필요 비용 계산, 최소값을 갖는 값으로 갱신 · 방문하지 않는 노드들 중 최소 비용을 갖는 1번 노드 방문, 4번 노드 탐..

동적계획법 0) 정의 -> 다이나믹 프로그래밍 (Dynami Programming, DP) 라고도 불리며, 하나의 큰 문제를 여러 개의 공통되는 작은 문제로 나누어서 작은문제의 정답들을 결합하여 알고리즘을 푸는 과정  * 동적계획법을 풀어나감에 있어, 점화식의 공식을 찾아나가야 함  1) Bottom Up 방법 -> 작은 문제에서 큰 문제로 반복문 호출 def fib(n): fibList = [1, 1] for i in range(2, n + 1): fibList.append(fibList[i-2] + fibList[i-1]) return fibList[-1]2) Top Down 방법 -> 큰 문제에서 작은 문제로 재귀 호출 def fib(n): if n == 0 or..

재귀함수0) 정의 -> 메소드 혹은 함수의 내부에서 자기자신의 메소드 혹은 함수를 다시 호출하는 함수  1) 구조 def solution(trump, loc): if 종료조건: pass return solution(trump, loc + 1)* 재귀함수 사용시에는 조건문을 활용하여 재귀함수 종료조건을 삽입해야 함  2) 사용 이유-> 코드의 간결화 및 변수 사용 최소화  3) 재귀함수 깊이 * 재귀함수의 최대 깊이 기본값은 1,000이지만, 다음과 같이 옵션을 설정해주면 최대 깊이 제한을 변경 할 수 있다. import sys sys.setrecursionlimit(2500)4) 활용 예시Q. data = [3, 5, 8] 성분들의 합으로 표현할 수 있는 숫자의 경우의 수는 ?· 반복..

해시0) 정의-> 데이터를 다루는 기법 중 하나로, 검색과 저장에 아주 유용한 구조이다. key-value 쌍으로 데이터를 저장함1) 해시함수란 ? -> 임의의 길이를 갖는 메시지를 입력받아 고정된 길이의 해시값을 출력하는 함수  2) 해시 구현 방법 · 딕셔너리에 삽입hash = dict()hash[1] = 'apple'hash['banana'] = 3hash[(4, 5)] = [1, 2, 3]hash[10] = dict({1: 'a', 2: 'b'})위와 같은 형태로 해시 함수를 사용할 수 있지만, 집합과 배열은 해시 함수의 키 값으로 사용할 수 없다. (인덱스로 변환 불가)  ex) hash({3, 5}), hash([3, 5]) -> 사용 x  · 딕셔너리 값 추출 hash.pop(1) # '..

깊이우선탐색 (DFS)0) 정의-> Depth First Search의 약자로, 하나의 경우의 수에 대해 모든 경우의 수를 조사하고 다음 경우의 수를 조사하며 해를 찾는 과정 1) 구조 2) 깊이우선탐색(DFS)과 스택· 시작점: A, A부터 검사 · A가 정답이 아니므로, A 아래 가능한 경우의 수들을 모두 스택에 put · 스택에서 가장 위에 있는 B를 꺼내 (pop), B를 검사 · B가 정답이 아니므로, B 아래 가능한 경우의 수들을 모두 스택에 put ...· 이 과정을 반복하며 정답 데이터를 찾음  · 재귀를 통한 구현 graph = {1:[2, 3, 4]. 2:[5], 3:[5], 4: [], 5:[6, 7], 6:[], 7: [3]}def recursive_dfs(v, discovered ..

Python으로 2차원 리스트 만드는 방법에 대해 살펴보고, 그 외 2차원 리스트 연산을 활용한 예시들을 살펴본다.1. 2차원 리스트 생성하기 # COLUMN = 가로 길이, ROW = 세로 길이 array = [[0 for col in range(COLUMN)] for row in range(ROW)]array = [[0] * COLUMN for _ in range(ROW)] # 다음과 같이 작성할 경우, 얕은 복사가 일어나기 때문에 권장하지 x array = [[0] * COLUMN] * ROW2. 2차원 리스트 -> 1차원 리스트로 변환my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]# sum 함수 사용 answer = sum(my_list, [])# numpy 라이브러리 활용 impo..

완전탐색0) 정의-> 가능한 모든 경우의 수를 다 구해서 값을 찾는 과정으로, 브루트 포스(Brute Force)라고도 불린다.  1) 동작2) 구현· 반복문def solution(trump): for i in range(len(trump)): if trump[i] == 7: return i return -1 # 7이 없을 경우· 재귀함수  - 동적 계획법, 백트래킹, 탐욕법 등에 사용됨 def solution(trump, loc): if trump[loc] == 8: return loc else: return solution(trump, loc + 1) 이분탐색0) 정의-> 이진검색이라고도 표현하며, 오름차순으로 정..

문자열을 입력으로 받았을 때, 덧셈 연산등을 수월하게 하기 위한 ASCII 연산에 대해 알아보자1. chr() 함수 vs ord() 함수 1) chr() 함수-> 문자의 유니코드 값을 입력받아, 그 코드에 해당하는 문자를 출력하는 함수 2) ord() 함수-> 문자의 돌려주는 함수로, chr 함수와 반대이다.print(chr(97)) # -> 'a' print(chr(44032)) # -> '가'print(ord('a')) # -> 97print(ord('가')) # -> '가'2. 코드s = 'AB'; n=1 for i in s: if i.isupper(): i = chr((ord(i) - ord('A') + n) % 26 + ord('A')) elif i.islo..

스택 (Stack)0) 정의-> 프로그래밍에서 목록 or 리스트에서 접근이 한 쪽에서만 가능하다.나중에 들어온 애가 먼저 나가는 LIFO (Last In First Out) 형태 1) 구조2) 구현· 직접 구현class Stack(list): # push = list.append()와 동일 # pop = list의 내장함수로 이미 존재 def peek(self): # 가장 마지막에 있는 데이터를 보여줌 return self[-1] # Stack 사용하기s = Stack()s.push(1) # s = [1]s.push(5) # s = [1, 5] s.push(10) # s = [1, 5, 10]print('popped value is: '..