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코딩테스트 대비/코딩테스트 꿀팁

[Python] 코테 빈출 함수

ord() 문자열 → 아스키코드(숫자) chr() 아스키코드 → 문자열 itertools 라이브러리 (iterable 객체 허용) 순열 : 중복을 허용함 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열함 from itertools import permutations items = ['1', '2', '3'] list(permutations(items, 2)) 조합 : 중복 허용하지 않음 r개의 데이터를 뽑아 순서없이 일렬로 나열함 from itertools import permutations items = ['1', '2', '3'] list(combinations(items, 2)) max(a, b) min(a, b) sum() iterable 객체면 모두 반환 가능 sum([1,2,3,4,5]) gcd(a,b) a..

코딩테스트 대비/코딩테스트 꿀팁

[Python] 유용한 코드 모음

sys.setcursionlimit(10**7) 재귀함수 최대 호출 횟수 증가 파이썬은 재귀함수 호출 횟수가 1000으로 제한되어 있기 때문에 이 작업을 해줘야 한다. sys.stdin.readline() 읽는 속도를 input 보다 더 빠르게 하기 위함 시간복잡도 배열.index() → O(N) sort() → O(NlogN) - 딕셔너리에서 key 값으로 value 값을 찾는 연산 → O(1) counter 내부 원소가 몇 번 등장했는지를 세서 알려줌 dict 형태로 출력됨 from collections import Counter list = ['Hello', 'WORLD', 'Hello'] print(Counter(list)) #결과 출력 Counter({'Hello': 2, 'WORLD': 1})..

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[Python] 재귀함수 원형

재귀함수 원형 def recursion(k): print(k) if k==0: return recursion(k-1) n = int(input()) recursion(n)

코딩테스트 대비/SQL

[SQL] HAVING VS WHERE

두 함수의 공통점 모두 데이터를 필터링할 때 사용한다. HAVING 그룹을 나타내는 결과 집합의 행에 적용된다. = 그룹을 필터링한다. 집계함수(COUNT, AVG, SUM, MIN, MAX 등)와 함께 사용할 수 있다. 원하는 조건의 결과만 필터링할 수 있다. GROUP BY 절과 함께 사용해야 한다. 집계함수(COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 등)를 사용하여 조건을 부여한다. AND, OR을 사용하여 여러 조건을 동시에 부여한다. GROUP BY 절 뒤에 사용한다. = 이미 조회된 내용을 다시 그룹핑한 후 다시 필터링할 때 쓰는 구문 그룹화 혹은 집계가 발생한 후 필터링할 때 사용한다. WHERE 개별 행에 적용된다. = 행을 필터링한다. GROUP BY 절 앞에 사용한다. SELECT문..

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[SQL] 주의사항

MySQL 작성 시 == 을 사용하지 않고, =를 사용하기 날짜를 비교할 때는 LIKE 를 주로 사용하기!! (비슷한 것도 다 가져옴) %가 들어간다면 무조건 LIKE!!!! Join 사용 시 JOIN 을 사용할 때는 SELECT 일 때도 가져오는 칼럼 앞에A.~~ B.~~를 붙여주기 만약 SELECT 에서 A라는 칼럼을 가져왔을 때, 살펴보니까 A라는 칼럼 안에 중복되는 값이 있고 묶어야 하는 상황이다? 그러면 무조건! GROUP BY로 해서 묶어주기!!

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[SQL] 실제 실행 순서

FROM > ON > JOIN > WHERE > GROUP BY > HAVING > SELECT > DISTINCT > ORDER BY

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[SQL] OR을 표현하는 여러가지 방법

IN WHERE 칼럼명 IN ('데이터1', '데이터2', '데이터3') 여러 개를 한번에 묶어서 표현할 때 사용한다. OR WHERE OPTIONS LIKE '%열선시트%' OR OPTIONS LIKE '%통풍시트%' OR OPTIONS LIKE '%가죽시트%' 하나씩 OR 조건을 매길 때 사용한다. REGEXP_LIKE WHERE REGEXP_LIKE(OPTIONS,'통풍시트|열선시트|가죽시트')

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[Python] 이분탐색 시간복잡도

이분탐색의 원리 Up & Down 게임을 떠올리면 이해하기가 쉽다. 1~100 까지의 수가 있다고 가정할 때, 특정한 수를 정해놓고 그 수보다 up인지 down인지를 계속해서 계산한다. 그리고 중간 값을 통해 범위를 좁혀나간다. 시간복잡도 시간 복잡도는 O(logN)이다. low, high mid = (low + high) /2 #수가 mid 보다 작을 때 high = mid - 1 #수가 mid보다 클 때 low = mid + 1 #key = mid 이면 끝!

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