1. 기본 체크박스를 숨긴다
2. 라벨에 박스 콘텐츠를 추가한다
3. 체크된 경우 박스의 스타일을 변경한다

체크 이모지를 활용하여 박스에 표시되도록 했다. 그로 인한 문제점은

• 박스 사이즈가 변경되면 font-size 및 line-height 속성을 그에 맞춰 변경해야한다.
• 환경에 따라 이모지의 모양이 다르게 보일 것이다. 이미지를 사용하면 모든 환경에서 동일한 체크모양이 될 것.. !codepen[pirate-turtle/embed/OJqXGGW?default-tab=css%2Cresult]

이미지나 이모지를 사용하지 않고 div를 기울여서 체크모양으로 만드는 방법도 있다.

1. 기본 체크박스를 숨긴다
2. 체크박스를 생성한다 위치는 absolute로 지정한다
3. 체크박스 위에 표시될 체크마크를 생성한다 위치는 absolute로 지정한다
4. 체크마크를 평소에는 숨기다가 체크상태가 되면 보여준다

!codepen[pirate-turtle/embed/LYaZKNj?default-tab=css%2Cresult]

참고자료

• https://hongbyul.tistory.com/entry/input-%EC%B2%B4%ED%81%AC%EB%B0%95%EC%8A%A4-CSS-%EB%B3%80%EA%B2%BD%ED%95%98%EA%B8%B0
• https://sophiecial.tistory.com/34
• https://www.w3schools.com/howto/howto_css_custom_checkbox.asp

참고자료

• https://www.daleseo.com/css-accent-color/
• https://www.inflearn.com/questions/903602/radio-%EB%B2%84%ED%8A%BC-css-%EB%A1%9C-%EC%83%89%EC%83%81-%EB%B3%80%EA%B2%BD%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95
• https://velog.io/@ohjoo1130/CSS-radio-%EB%B2%84%ED%8A%BC-%EC%83%89%EC%83%81-%EB%B0%94%EA%BE%B8%EA%B8%B0

• box-sizing: content-box → 기본값. width, height는 content 영역 크기를 의미하고 주변에 padding과 border가 추가로 둘러진다
• box-sizing: border-box로 두면 width, height는 총 너비, 총 높이를 의미하게 된다. border, padding, content 모두가 포함되는 사이즈인 것.

글로 쓰니까 알아보기 어렵지만 실제로 이미지를 보면 직관적이다 !codepen[pirate-turtle/embed/dyaxRjm?default-tab=html%2Cresult]

아래처럼 div 태그 셀렉터에 써두면 편하다고 한다.

div {
    box-sizing: border-box;
}

앞으로 더 편리하게 요소의 크기를 지정할 수 있을 것 같다.

참고

• https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/CSS/box-sizing
• 코딩애플 HTML/CSS 강의

답은 개발자도구에서 많이 보던 이 사진에 있었다.

width와 height는 요소의 size를 지정해주고 (맨 안쪽 파란네모) padding과 margin은 그 바깥에서 처리된다. border를 기준으로 안쪽의 여백이 padding, 바깥쪽의 여백이 margin이었던것...

그리고 부모의 width나 height가 고정되어있을 때, 자식의 크기가 부모보다 크면 영역을 초과한다. overflow속성이 기본적으로 visible이어서 넘친 콘텐츠를 그대로 보여주는 것. overflow 속성을 이용해서 숨기거나 자르거나 스크롤이 가능하게 할 수 있다고 한다. https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/CSS/overflow

영역이 초과되는 현상을 원하지 않는다면 요소, border, margin, padding을 모두 합쳤을때의 크기를 잘 고려해야할 것 같다.

!codepen[pirate-turtle/embed/oNmravg?default-tab=html%2Cresult]

참고

• https://tcpschool.com/css/css_boxmodel_boxmodel
• https://velog.io/@hyejin4169/CSS-margin-padding-%EC%B0%A8%EC%9D%B4%EC%A0%90%EA%B3%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95-%EC%A0%95%EB%A6%AC

display: block

• 항상 새로운 라인에서 시작한다
• 화면 크기 전체의 가로폭을 차지한다 (width: 100%. width를 지정해도 오른쪽에 요소가 들어가지 않는다)
• 이미 block 속성을 암시적으로 지닌 태그들이 있다 (div, p, li 등등)

float

• float 속성이 지정된 요소는 다음 요소 위에 떠있게 된다 (레이어가 다른 느낌. 그래도 텍스트와 이미지는 float 요소를 피해서 보인다)
• 부모 요소의 높이가 float 요소까지 확장되지 않는다. 이 경우 부모 요소에 overflow: hidden 속성을 주면 해결할 수 있다.
• float:left 속성을 주면 float 요소끼리 왼쪽 정렬이 되고, float: right는 오른쪽 정렬이 된다
• float 다음에 오는 요소가 float 요소와 겹쳐지는 것을 원하지 않는다면, 해당 요소에 clear 속성을 주면 된다
  • clear:left - float:left 속성에 영향을 받지 않게 된다
  • clear:right - float:right 속성에 영향을 받지 않게 된다
  • clear:both - float:left, float:right 두 속성에 모두 영향을 받지 않게 된다
• float 속성이 relative한 위치 지정을 하기 때문에 position: absolute 속성이 적용되지 않는다고 한다.

!codepen[pirate-turtle/embed/xxMoRdw?default-tab=html%2Cresult]

참고자료

• 코딩애플 - 레이아웃만들기 1: 호환성 좋은 float
• https://poiemaweb.com/css3-display
• https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/CSS/float
• https://inpa.tistory.com/entry/CSS-%F0%9F%93%9A-float
• https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/CSS/clear
• https://velog.io/@nalsae/%EB%82%B4%EB%B3%B4%EC%A0%95CSS-float-%EB%94%A5-%EB%8B%A4%EC%9D%B4%EB%B8%8C

주피터 노트북 파일을 마크다운으로 변환하여 작성한 글입니다. 코드는 깃헙에 정리해두었습니다! https://github.com/pirate-turtle/SQL

데이터 조회

데이터 조회 시 유용한 문법에 대해 알아봅니다.

• SELECT
  • LIMIT
  • 연결 연산자 (||)
  • AS
• DISTINCT
• ORDER BY
• WHERE
  • BETWEEN
  • IN
  • LIKE

사용한 데이터 정보


https://www.sqlitetutorial.net/sqlite-sample-database/

시작하기 전 실행하기!

import sqlite3
from prettytable import from_db_cursor

# SQLite 데이터베이스에 연결하기 위해 connect 생성
con = sqlite3.connect('./database/chinook.db')
con.row_factory = sqlite3.Row

# cursor 생성
cur = con.cursor()

SELECT

원하는 데이터를 조회할 때 사용합니다.

※ SQL은 대소문자를 구분하지 않습니다. 명령문을 대문자, 그 외는 소문자로 입력하면 가독성이 좋아집니다.

# 한번에 모든 컬럼 조회
# SELECT * FROM table_name;
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    """)

# 데이터 양이 많으니 상위 10개만 일단 보기
from_db_cursor(cur)[:10]

# 원하는 컬럼만 지정해서 조회 가능
# SELECT column1, column2 FROM table_name;
cur.execute("""
    SELECT customerid, firstname, city, state
    FROM customers
    """)

from_db_cursor(cur)[:10]

# 간단한 연산 결과를 얻을 수도 있다
cur.execute("SELECT 1+1")

from_db_cursor(cur)

# 여러개도 가능하다!
cur.execute("SELECT 1+1, 2*5")

from_db_cursor(cur)

# 컬럼끼리 연산하는것도 가능함
cur.execute("""
    SELECT customerid + supportrepid, firstname, city, state
    FROM customers
    """)

from_db_cursor(cur)[:10]

LIMIT

쿼리 결과를 원하는 행 수 만큼만 받도록 합니다.

cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    LIMIT 5
    """)

from_db_cursor(cur)

OFFSET 키워드로 행을 얼마만큼 건너뛸것인지 지정할 수 있습니다.

# offset을 n으로 지정하면 n행 건너뛰고 n+1행부터 리턴
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    LIMIT 5 OFFSET 10
    """)

from_db_cursor(cur)

OFFSET 키워드를 사용하지 않고 지정할 수도 있습니다.

# 앞에 오는 숫자가 offset, 뒤에 오는 숫자가 limit
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    LIMIT 10, 5
    """)

from_db_cursor(cur)

연결 연산자 (||)

여러 컬럼의 값 또는 문자열을 합쳐 하나의 컬럼으로 출력합니다.
문자열은 작은 따옴표(')로 감싸서 입력해야 합니다.

cur.execute("""
    SELECT firstname||' '||lastname
    FROM customers
    LIMIT 10
    """)

from_db_cursor(cur)

cur.execute("""
    SELECT customerid, 'My name is '||firstname||' '||lastname
    FROM customers
    LIMIT 10
    """)

from_db_cursor(cur)

AS

컬럼 및 테이블에 임시로 별명을 지어줄 수 있습니다.

# SELECT column1 AS nickname FROM tablename
cur.execute("""
    SELECT customerid, firstname||' '||lastname AS Name
    FROM customers
    LIMIT 10
    """)

from_db_cursor(cur)

# 별명에 공백, 특수문자 등을 포함하고 싶은 경우 작은따옴표로 감싸서 문자열 형태로 만들어야 함
cur.execute("""
    SELECT customerid, firstname||' '||lastname AS 'My Name☆'
    FROM customers
    LIMIT 10
    """)

from_db_cursor(cur)

DISTINCT

중복된 데이터를 제외하고 유니크한 값만 보여줍니다

# 원하는 컬럼 앞에 DISTINCT 입력
# SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name;
cur.execute("""
    SELECT DISTINCT country
    FROM customers
    LIMIT 10
    """)

from_db_cursor(cur)

ORDER BY

특정 컬럼을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있습니다.

# SELECT * FROM table_name ORDER BY column1
# LIMIT은 ORDER BY 다음에 작성
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    ORDER BY country
    LIMIT 10
    """)

from_db_cursor(cur)

# 2개 이상의 컬럼을 정렬 기준으로 넣을 수도 있음
cur.execute("""
    SELECT DISTINCT country, city
    FROM customers
    ORDER BY country, city
    LIMIT 15
    """)

from_db_cursor(cur)

컬럼별로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.

• ASC: 오름차순 (따로 입력하지 않으면 default로 오름차순)
• DESC: 내림차순

# 컬럼 뒤에 정렬 순서 입력하기 (ASC는 생략 가능)
cur.execute("""
    SELECT DISTINCT country, city
    FROM customers
    ORDER BY country ASC, city DESC
    LIMIT 15
    """)

from_db_cursor(cur)

WHERE

조건에 맞는 데이터만 가져올 수 있습니다.
연산자를 이용하여 조건문을 작성할 수 있습니다.

비교 연산자

cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE customerid <= 5
    """)

from_db_cursor(cur)

cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE state='SP'
    """)

from_db_cursor(cur)

BETWEEN

지정한 범위 내의 값이면 참입니다.

# BETWEEN a AND b -> a~b 범위 안이면 참
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE customerid BETWEEN 15 AND 20
    """)

from_db_cursor(cur)

IN

지정한 목록에 있는 값 중 하나와 일치하면 참입니다.

cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE customerid IN (1, 5, 10)
    """)

from_db_cursor(cur)

LIKE

패턴과 일치하는 경우 참입니다.
%와 _를 이용하여 패턴을 지정할 수 있습니다.
%와 _는 모든 문자와 매칭되며, %는 문자열, _는 문자 하나를 의미합니다.

# 전화번호가 +55로 시작하는 경우
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE phone LIKE '+55%'
    """)

from_db_cursor(cur)

# 전화번호에 55를 포함하는 경우
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE phone LIKE '%55%'
    """)

from_db_cursor(cur)

# state가 B로 끝나는 2글자인 경우
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE state LIKE '_B'
    """)

from_db_cursor(cur)

# 성이 on으로 끝나는 문자열
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE lastname LIKE '%on'
    """)

from_db_cursor(cur)

# email 도메인이 2글자인 경우 (. 뒤에 2글자인 경우)
cur.execute("""
    SELECT *
    FROM customers
    WHERE email LIKE '%.__'
    LIMIT 10
    """)

from_db_cursor(cur)

주피터 노트북 파일을 마크다운으로 변환하여 작성한 글입니다.
코드는 깃헙에 정리해두었습니다! https://github.com/pirate-turtle/SQL

Python에서는 sqlite3 라이브러리를 기본적으로 제공합니다.

import sqlite3

연결 생성

sqlite3 모듈을 사용하기 위해서는 먼저 Connection 객체를 생성하여 데이터베이스에 연결해야합니다.

# 원하는 파일명 지정 (존재하지 않는 파일인경우 생성됨)
con = sqlite3.connect('./database/example.db')

# 실제 파일 경로 대신 :memory: 를 넘기면 RAM에 임시로 데이터베이스가 생성됨
# con = sqlite3.connect(':memory:')

SQL 실행

Connection 객체를 생성한 다음 Cursor 오브젝트를 생성하여 SQL문을 실행할 수 있도록 합니다.

# Cursor 생성
cur = con.cursor()

# 테이블이 이미 있다면 삭제
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS student")

# 테이블 생성
cur.execute("""
    CREATE TABLE student(
        first_name text,
        last_name text,
        age integer
    )
    """)

# 데이터 삽입
# execute 함수는 한번에 하나의 SQL문만 실행 가능
cur.execute("INSERT INTO student VALUES ('Tomas', 'Train', 10)")
cur.execute("INSERT INTO student VALUES ('Bean', 'Green', 1)")

<sqlite3.Cursor at 0x1d459050420>

# 한번에 여러개를 실행하려고 하면 에러 발생
cur.execute("""
            INSERT INTO student VALUES ('Tomas', 'Train', 10);
            INSERT INTO student VALUES ('Bean', 'Green', 1);
            """)

---------------------------------------------------------------------------

Warning                                   Traceback (most recent call last)

~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16564/2793874112.py in <module>
      3             INSERT INTO student VALUES ('Tomas', 'Train', 10);
      4             INSERT INTO student VALUES ('Bean', 'Green', 1);
----> 5             """)


Warning: You can only execute one statement at a time.

# 한번에 여러 SQL문을 실행하고 싶은 경우 executescript 사용하기
cur.executescript("""
    DROP TABLE IF EXISTS teacher;
    DROP TABLE IF EXISTS book;

    CREATE TABLE teacher(
        firstname,
        lastname,
        age
    );

    CREATE TABLE book(
        title,
        author,
        published
    );

    INSERT INTO book(title, author, published)
    VALUES (
        'Dirk Gently''s Holistic Detective Agency',
        'Douglas Adams',
        1987
    );
    """)

<sqlite3.Cursor at 0x1d459050420>

# 같은 형식의 SQL문에 데이터만 바꿔서 여러번 실행하고 싶은 경우,
# executemany와 제너레이터를 조합하면 좋다
# 메모리에 모두 올라가는 적은 양의 데이터라면 그냥 리스트로 넘겨도 될듯
def data_generator():
    datas = [
                ['Bee', 'Honey', 3],
                ['Bee', 'Zig', 5], 
                ['Bob', 'Sponge', 7]
            ]
    for data in datas:
        yield data

cur.executemany("INSERT INTO student VALUES (?, ?, ?)", data_generator())
cur.execute("SELECT * FROM student")
cur.fetchall()

[('Tomas', 'Train', 10),
 ('Bean', 'Green', 1),
 ('Bee', 'Honey', 3),
 ('Bee', 'Zig', 5),
 ('Bob', 'Sponge', 7)]

결과 조회

SQL 결과를 조회하기 위해서는 Cursor 객체를 iterator로 활용하는 방법,
fetchone, fetchmany, fetchall 함수를 이용하는 방법이 있습니다.

# Cursor는 iterator객체이므로 순차적으로 값을 불러올 수 있다
cur.execute("SELECT * FROM student").rowcount

print(next(cur))
print(next(cur))

('Tomas', 'Train', 10)
('Bean', 'Green', 1)

# SQL 실행하면 동일한 cursor 객체를 리턴해준다
cur.execute("SELECT * FROM student") is cur

True

# 그래서 이렇게 바로 for문에 넣는것도 가능!
for row in cur.execute("SELECT * FROM student"):
    print(row)

('Tomas', 'Train', 10)
('Bean', 'Green', 1)
('Bee', 'Honey', 3)
('Bee', 'Zig', 5)
('Bob', 'Sponge', 7)

fetchone, fetchmany, fetchall 함수를 이용하여 결과를 가져올 경우,
이미 조회한 데이터는 다시 함수를 호출해도 조회할 수 없습니다. (다음 데이터부터 가져옴)
다시 조회하고 싶다면 SQL문을 다시 실행해야합니다.

# fetchone은 실행결과 중 하나의 행만 가져온다
cur.execute("SELECT * FROM student")
cur.fetchone()

('Tomas', 'Train', 10)

# 한번 더 호출해보면 그 다음 행을 가져온다
cur.fetchone()

('Bean', 'Green', 1)

# fetchmany는 실행 결과 중 원하는 개수의 행을 가져올 수 있다
# 원하는 개수보다 적은 행이 남아있으면 남은 행만큼만 가져온다
cur.fetchmany(5)

[('Bee', 'Honey', 3), ('Bee', 'Zig', 5), ('Bob', 'Sponge', 7)]

# fetchall은 실행 결과 중 남아있는 모든 행을 가져온다
# 남아있는 행이 없으면 빈 리스트 리턴
cur.fetchall()

[]

# 다시 조회하고 싶으면 SQL문을 다시 실행해야한다
cur.execute("SELECT * FROM student")
cur.fetchall()

[('Tomas', 'Train', 10),
 ('Bean', 'Green', 1),
 ('Bee', 'Honey', 3),
 ('Bee', 'Zig', 5),
 ('Bob', 'Sponge', 7)]

변경사항 저장

Connection객체의 commit함수로 변경사항을 저장할 수 있습니다.

# commit으로 변경사항 저장
con.commit()

# 다시 연결한 다음 확인해보기
con.close()

con = sqlite3.connect('./database/example.db')
cur = con.cursor()

# 변경사항이 저장됐다
for row in cur.execute("SELECT * FROM student"):
    print(row)

('Tomas', 'Train', 10)
('Bean', 'Green', 1)
('Bee', 'Honey', 3)
('Bee', 'Zig', 5)
('Bob', 'Sponge', 7)

테이블 보기 좋게 출력하기

prettytable

이번 프로젝트에서는 prettytable 모듈을 활용했습니다.
pandas를 활용해도 좋겠지만 단순히 SQL 실행 결과만 확인할 것이기 때문에 prettytable로도 충분합니다.

# prettytable 모듈 버전 확인
!pip show prettytable | findstr Version

# 리눅스 환경에서는 findstr 말고 grep 사용하기
# !pip show prettytable | grep Version

# 모듈 없는 경우 주석 해제하고 설치하기
# !pip install prettytable

Version: 3.3.0

Python DB-API를 통해 지원되는 DB모듈의 경우 Cursor 객체를 바로 테이블로 만들 수 있습니다

from prettytable import from_db_cursor

cur.execute("SELECT * FROM student")
from_db_cursor(cur)

컬럼명 (필드명)

prettytable 모듈을 거치지 않고 특정 테이블의 컬럼명을 알고 싶은 경우 2가지 방법이 있습니다.

• PARAGMA 키워드로 스키마 확인하기
• Conncetion 객체에 Row 객체 연결하기

스키마에서 컬럼명을 확인하는 경우, 특정 인덱스의 열만 가져오는 작업이 필요합니다.

# PRAGMA 키워드로 스키마 확인
cur.execute("PRAGMA table_info('student')")
schema = cur.fetchall()
schema

[(0, 'first_name', 'text', 0, None, 0),
 (1, 'last_name', 'text', 0, None, 0),
 (2, 'age', 'integer', 0, None, 0)]

# 컬럼명만 가져오기
col_names = list(map(lambda x: x[1], schema))
col_names

['first_name', 'last_name', 'age']

Row 객체를 연결하면 더 쉽게 접근이 가능합니다.
SQL 실행 결과가 Row 객체로 오게 되는데, keys() 함수로 편리하게 컬럼명을 얻을 수 있습니다.

# Row 객체 연결
con.row_factory = sqlite3.Row

# ※연결 후 Cursor 객체를 다시 생성해줘야 함
cur = con.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM student")
row = cur.fetchone()

# 컬럼명 확인하기
print('col_name: ', row.keys())

col_name:  ['first_name', 'last_name', 'age']

# SQL 실행 결과는 Row 객체가 리턴됨
print(row)

<sqlite3.Row object at 0x000001D459163CD0>

# 컬럼명으로 특정 값에 접근 가능
cur.execute("""SELECT * FROM student""")
row = cur.fetchone()
print(row['last_name'])

# 행 데이터를 확인하기 위해 형변환
# dict나 list 타입도 가능하지만 값 변경 못하게 tuple로 변환해보기
print(tuple(row))

Train
('Tomas', 'Train', 10)

sqlite_master

DB 파일의 테이블에 관한 정보는 마스터 테이블인 sqlite_master에 저장됩니다.

# sqlite_master 스키마 확인해보기
cur.execute("PRAGMA table_info('sqlite_master')")
from_db_cursor(cur)

# 생성된 데이터베이스에 대한 정보가 저장되어있다
cur.execute("SELECT * FROM sqlite_master")
from_db_cursor(cur)

https://www.acmicpc.net/problem/1208

아이디어

https://ku-hug.tistory.com/190 위 블로그 아이디어 참고

• 수열을 반으로 나누고 합이 정수 S가 되는 부분수열을 구한다.
  • 왼쪽에서 나오는 경우의 수
  • 오른쪽에서 나오는 경우의 수
  • 왼쪽과 오른쪽에서 각각 하나씩 골랐을 때 나오는 경우의 수
    
• 나는 defaultdict를 이용해서 특정 합이 나오는 경우의 수를 저장했는데, 위 블로그에서는 bisect 라이브러리(이분탐색)를 활용해서 경우의 수를 셌다. 이런 방법도 있다니..! 신기..!

코드

from sys import stdin
from itertools import combinations
from collections import defaultdict

input = stdin.readline
n, s = map(int, input().split())
arr = list(map(int, input().split()))


# 부분수열 합 구하기
def get_sub_sum(arr:list, result:defaultdict):
    for count in range(1, len(arr)+1):
        for combi in combinations(arr, count):
            c_sum = sum(combi)
            result[c_sum] += 1


# defaultdict를 이용해서 특정 합이 나오는 경우의 수 count
sub_sum1 = defaultdict(int)
sub_sum2 = defaultdict(int)

get_sub_sum(arr[n//2:], sub_sum1)
get_sub_sum(arr[:n//2], sub_sum2)

# 각 부분 수열에 S가 있는 경우 구하기
answer = sub_sum1[s] + sub_sum2[s]


# 두 부분수열을 더해서 S가 나오는 경우의 수 구하기
for s1 in sub_sum1:
    if s-s1 in sub_sum2:
        answer += sub_sum1[s1] * sub_sum2[s-s1]


print(answer)

https://www.acmicpc.net/problem/14225

아이디어

• combinations 라이브러리를 이용하여 수열에서 숫자 고르기
  • 수열 전체 길이 / 2 까지만 고름
  • 굳이 모든 경우의 수를 구할 필요가 없다! 전체 합에서 고른 수들의 합을 빼면 나머지 반도 구할 수 있다! (n개의 수 중 a개 만큼 뽑을 때, n개 전체 합 - a개 합 == n-a개 합)
• 자연수 탐색을 빠르게 하기 위해 set에 저장

코드

from itertools import combinations

n = int(input())
s = list(map(int, input().split()))

total = sum(s)

nums = set(s)
nums.add(total)

# 수열 길이 / 2 개 까지만 경우의 수 구함
for count in range(1, n//2+1):
    for combi in combinations(s, count):
        num = sum(combi)    # count개 합
        nums.update((num, total-num))   # count 합, n-count 합

# 제일 작은 자연수 탐색
answer = 1
while answer in nums:
    answer += 1

print(answer)

개선점

• 수열 길이에 따라 중복된 합이 나오게 된다 (set에 저장했기 때문에 큰 문제는 X)

https://www.acmicpc.net/problem/17071

처음 아이디어 (실패)

• 1초마다 현재 시점에 수빈이가 있을 수 있는 곳 표시
• 동생 움직이고 수빈이와 같은 시간에 도착했는지 체크
• 시간초과함.. 수빈이가 갈 수 있는 곳이 3^n이라서 시간 지날수록 기하급수적으로 늘어서 그런듯..

N, K = map(int, input().split())

time = 1
move = [0] * 500001
points = {N}

if N != K:
    while K < 500001:
        # 수빈 움직임 추가
        n_points = set()
        for subin in points:
            for nxt in (subin-1, subin+1, subin*2):
                if -1 < nxt < 500001:
                    move[nxt] = time
                    n_points.add(nxt)

        points = n_points

        # 동생 움직이고 잡혔는지 판단
        K += time
        if K < 500001 and time == move[K]:
            break

        time += 1
else:
    time = 0

if K < 500001:
    print(time)
else:
    print(-1)

참고 아이디어

https://dongchans.github.io/2019/53/ 위 블로그의 해결방법 2번 참고

• 매 초마다 수빈이 방문할 수 있는 곳 체크
• 방문 한 적 없는 경우 현재 시간 저장. 현재 시간이 짝수인지 홀수인지에 따라 구분해서 저장(+1 -1로 다시 방문할 수 있기 때문에 최소시간만 저장)
• 수빈이가 이전에 이곳을 방문한 적이 있다면 동생 잡을 수 있는 것!

N, K = map(int, input().split())

time = 1
move = [[-1, -1] for _ in range(500001)]  # 방문 시, 짝수, 홀수 최소 시간 저장
move[N][0] = 0
points = set([N])

if N != K:
    while K < 500001:
        # 수빈 움직임 추가
        n_points = set()
        for subin in points:
            for nxt in (subin-1, subin+1, subin*2):
                if -1 < nxt < 500001:
                    flag = time % 2
                    if move[nxt][flag] < 0:
                        move[nxt][flag] = time
                        n_points.add(nxt)

        points = n_points

        # 동생 움직이고 잡혔는지 판단
        K += time
        if K < 500001:
            flag = time % 2

            # 현재 시간에 동생 잡을 수 있는지 판단
            if move[K][flag] > -1:
                break           

            time += 1
else:
    time = 0

if K < 500001:
    print(time)
else:
    print(-1)

https://www.acmicpc.net/problem/16917

아이디어

• 양념과 후라이드를 각각 한마리씩 사는 것과 반반 2개를 사는 것 중 어느 것이 더 저렴한지 계산
• 최소 수량에 딱 맞게 사는 것과 최소 수량 중 더 많은 쪽에 맞춰서 사는 것 중 어느 것이 더 저렴한지 계산

코드

a, b, c, x, y = map(int, input().split())

both_min = min(a+b, c+c)
common = min(x, y)
price1 = both_min * common + a * (x-common) + b * (y-common)
price2 = both_min * max(x, y)

print(min(price1, price2))

https://www.acmicpc.net/problem/9251

아이디어

• DP
• 입력 앞에 문자 하나를 추가해서 마진 생성
• 두 문자열의 길이가 같다는 조건이 없으므로 각각 따로 체크

코드

seq1 = input()
seq2 = input()


# 마진 설정해주기
seq1 = ' ' + seq1
seq2 = ' ' + seq2

lcs = [[0] * len(seq2) for _ in range(len(seq1))]


for i in range(1, len(seq1)):
    for j in range(1, len(seq2)):
        if seq1[i] == seq2[j]:
            lcs[i][j] = lcs[i-1][j-1] + 1
        else:
            lcs[i][j] = max(lcs[i-1][j], lcs[i][j-1])


print(lcs[-1][-1])

https://www.acmicpc.net/problem/1695

아이디어

아래 블로그의 아이디어를 참고함 https://ddiyeon.tistory.com/67

최장 공통 부분수열(LCS: Longest Common Subsequence) 개념을 응용

코드

언어를 PyPy3로 설정해야 통과 (Python은 시간초과)

from sys import stdin


input = stdin.readline

length = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))


lcs = [[0] * length for _ in range(length)]

for i in range(length):

    start = nums[i]

    for j in range(length):
        end = nums[length - 1 - j]

        if start == end:
            lcs[i][j] = 1

            if i > 0 and j > 0:
                lcs[i][j] += lcs[i-1][j-1]

        else:
            up = lcs[i-1][j] if i > 0 else 0
            left = lcs[i][j-1] if j > 0 else 0
            lcs[i][j] = max(up, left)


print(length - lcs[-1][-1])

개선점

나는 입력 길이에 딱맞게 배열을 만들어서 인덱스 체크가 필요했는데,
length+1 로 생성하고 0을 마진으로 뒀으면 체크할 필요가 없다..ㅠ

• https://www.acmicpc.net/problem/1913

아이디어

• 중심에서 시작
• 이전 숫자로부터 한방향으로 n칸씩 움직이면서 숫자 표시
  • 오른쪽 방향과 왼쪽 방향은 움직이는 칸 수가 이전 방향과 같음
    (위쪽 = 오른쪽, 아래쪽 = 왼쪽)
  • 위쪽 방향과 아래쪽 방향은 움직이는 칸 수가 이전 방향보다 +1

코드

Point

• 현재까지 방향전환을 몇 번 했는지 count에 저장함.
• 이 방향으로 몇칸까지 움직여야하는가 == count // 2 + 1
  (4개 방향을 2개로 묶어주기 위해 2로 나누고 시작 숫자 1 더함)
• 중심에 1을 넣고 반복문으로 들어가기 때문에 찾고자 하는 수가 1인 경우는 미리 체크
• 이동하다가 배열 범위 초과할 수 있으므로 숫자 체크하면서 반복문 돌기

from sys import stdin


input = stdin.readline
last = int(input())
find = int(input())


board = [[0] * last for _ in range(last)]

num = 1
count = -1
i = j = last // 2
last = last ** 2 + 1


board[i][j] = num
num += 1

coordinate = '' if find != 1 else f'{i+1} {j+1}'

while num < last:
    for _i, _j in ((-1, 0), (0, 1), (1, 0), (0, -1)):
        count += 1
        for _ in range(count//2+1):
            if num == last:
                break
            i += _i
            j += _j
            board[i][j] = num

            if num == find:
                coordinate = f'{i+1} {j+1}'

            num += 1

        if num == last:
            break


for line in board:
    print(*line, sep=' ')

print(coordinate)

데이터의 특징(Feature)이 너무 많아서 성능이 저하되는 현상입니다. 차원이 높아질수록 데이터 사이의 거리가 멀어져서 패턴을 찾기 힘들어집니다. (Sparse해짐) (데이터의 차원을 하나 더 늘렸더니 거리가 멀어지는 모습)

해결 방법

• 데이터를 더 많이 모아서 데이터의 밀도를 높여주기
• 차원을 축소해주기 (PCA(Principal Components Analysis) 등의 방법을 사용)

PCA (Principle Component Analysis)

• 고차원의 데이터를 저차원으로 축소하는 방법입니다.
• 데이터에 feature가 많은 경우 모든 feature가 결과에 중요한 영향을 끼치는 것은 아니기 때문에, 가장 중요한 feature들을 골라냅니다. 이를 데이터 압축 기법으로 볼 수 있습니다. 분산을 최대로 보존할 수 있는 초평면을 선택해야 정보를 가장 많이 유지할 수 있습니다.
• 높은 주성분들만 선택하면서 정보 설명력이 낮은 노이즈 컬럼을 제거하기 때문에 노이즈 제거 기법으로 불리기도 합니다.

Reference

• https://modern-manual.tistory.com/4
• https://bioinformaticsandme.tistory.com/197
• https://butter-shower.tistory.com/210
• https://bong-sik.tistory.com/22

아래 그래프를 보면, 상대적으로 작은 범위의 Feature는 범위가 큰 쪽에 비해 변화가 잘 보이지 않습니다. 이런 경우 모델은 범위가 더 큰 Feature를 중요하게 보게 됩니다. 이 데이터의 변화에 중요한 것은 범위가 큰 Feature라고 보고 가중치가 편향되는 것입니다.

• Data의 Feature 별 Scale(범위) 차이가 큰 경우 나타날 수 있는 문제 (예시: 집의 방 개수 (1~20)와 지어진 시기(0~100))

각 Feature를 동일한 중요도로 판단할 수 있도록, 범위를 비슷하게 변환해주는 것이 Data Normalization입니다.

• 각 Feature를 0~1 범위로 동일하게 Normaliztion한 결과

• Reference
  • https://hleecaster.com/ml-normalization-concept/
  • https://skyil.tistory.com/50