Enlightenment in the shadow

numpy 같은 라이브러리 없이도 행렬의 회전, 전치행렬에 대해서 한 줄로 간단하게 변환시킬 수 있어서 함수로 작성해 여기에 기록해둔다. def rotate(M, dir='left'): if dir == 'left': # left 90 degree rotate out = list(reversed(list(map(list, zip(*M))))) elif dir == 'right': # right 90 degree rotate out = list(map(list, zip(*reversed(M)))) elif dir == 'transpose': # transpose matrix out = list(map(list, zip(*M))) else: print('choose dir "left"/"right"/"tra..

코테 문제를 풀다 효율적인 계층적 구조의 다중 필터링 알고리즘이 필요해서 여기에 기록해둔다. 예를 들어 8명이 각각 A, B, C, D 요소를 갖고 있다고 할 때, 첫 번째 필터로 가장 큰 A요소를 가진 사람을 찾고, 만약 여러 명이면 그 여러 명 중에서 가장 큰 B요소를 가진 사람을 찾고, 여기서도 여러 명이면 가장 작은 C요소를 가진 사람을 찾고 여기서도 여러 명이면 가장 작은 D요소를 가진 사람을 찾는 문제를 "계층적 구조의 다중 필터링" 알고리즘이라 칭했다. 각 필터가 독립적이지 않고 조건부로 얽혀있기 때문이다. 좀 많이 고민했는데, 현재 기준 가장 깔끔한 것 같은 알고리즘 구상은 아래와 같다. 상위 필터에서 단독으로 걸리는 가정은 생략했다. dic = {"A": [5, 5, 5, 5, 3, 5,..

아래는 numpy, pandas 없이 내림차순으로 랭크를 매기는 한 줄 코드이다. tmp_list = [10, -30, 50, 9, 8, 15] ranks = [sorted(tmp_list, reverse=True).index(ele) for ele in tmp_list] print(ranks) # [2, 5, 0, 3, 4, 1] 오름차순으로 랭크 매기려면 sorted의 reverse 인자를 없애면 된다.