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[완전탐색] 프로그래머스 - 소수찾기 문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42842# 문제 설명 : Leo는 집으로 돌아와서 아까 본 카펫의 노란색과 갈색으로 색칠된 격자의 개수는 기억했지만, 전체 카펫의 크기는 기억하지 못했습니다. Leo가 본 카펫에서 갈색 격자의 수 brown, 노란색 격자의 수 yellow가 매개변수로 주어질 때 카펫의 가로, 세로 크기를 순서대로 배열에 담아 return 하도록 solution 함수를 작성해주세요. 제한사항 갈색 격자의 수 brown은 8 이상 5,000 이하인 자연수입니다. 노란색 격자의 수 yellow는 1 이상 2,000,000 이하인 자연수입니다. 카펫의 가로 길이는 세로 길이와 같거나, 세로 길이보다 깁니다. 입출력 예 b.. 2021. 10. 25.
[이분탐색] 프로그래머스 - 입국심사 문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/43238 문제 설명 n명이 입국심사를 위해 줄을 서서 기다리고 있습니다. 각 입국심사대에 있는 심사관마다 심사하는데 걸리는 시간은 다릅니다. 처음에 모든 심사대는 비어있습니다. 한 심사대에서는 동시에 한 명만 심사를 할 수 있습니다. 가장 앞에 서 있는 사람은 비어 있는 심사대로 가서 심사를 받을 수 있습니다. 하지만 더 빨리 끝나는 심사대가 있으면 기다렸다가 그곳으로 가서 심사를 받을 수도 있습니다. 모든 사람이 심사를 받는데 걸리는 시간을 최소로 하고 싶습니다. 입국심사를 기다리는 사람 수 n, 각 심사관이 한 명을 심사하는데 걸리는 시간이 담긴 배열 times가 매개변수로 주어질 때, 모든 사.. 2021. 10. 25.
[힙] 프로그래머스 - 더 맵게 문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42626 문제 설명 : 매운 것을 좋아하는 Leo는 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들고 싶습니다. 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으로 만들기 위해 Leo는 스코빌 지수가 가장 낮은 두 개의 음식을 아래와 같이 특별한 방법으로 섞어 새로운 음식을 만듭니다. 섞은 음식의 스코빌 지수 = 가장 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 + (두 번째로 맵지 않은 음식의 스코빌 지수 * 2) Leo는 모든 음식의 스코빌 지수가 K 이상이 될 때까지 반복하여 섞습니다. Leo가 가진 음식의 스코빌 지수를 담은 배열 scoville과 원하는 스코빌 지수 K가 주어질 때, 모든 음식의 스코빌 지수를 K 이상으.. 2021. 10. 24.
[스택 / 큐] 프로그래머스 - 기능개발 문제 출처 : https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42586 문제 설명 : 기능 개선 작업을 수행 중이다. 문제에서는 각 기능의 개발 속도와 개발 작업의 진도가 적힌 배열이 주어진다. 작업 진도 배열에서 뒤에 있는 원소는 앞에 있는 원소보다 우선 배포할 수 없다. 만약 0번째에 있는 작업이 100% 완성되었을 때, 1번째에 있는 작업은 이미 완성된 후라면 첫 번째 배포 날에 1번 작업까지 배포할 수 있다. 각 배포마다 몇 개의 기능을 배포할 수 있는지를 return 하는 함수를 만들어 보자. 입출력 예시 progresses speeds return [93, 30, 55] [1, 30, 5] [2, 1] [95, 90, 99, 99, 80, 99] [.. 2021. 10. 24.
2021.10.14 TIL : [ML] 지도 학습 - Logistic Regression (로지스틱 회귀) 위의 그림에서 보면 (a)는 공부 시간이 증가함에 따라 점수도 선형적으로 증가하는 모습을 볼 수 있다. 반면 (b)는 일정 점수를 기준으로 합격과 불합격이 나뉜다. 이런 (b)의 경우에서는 직선보다 S자형 곡선이 X와 Y의 관계를 더 잘 설명하는 것처럼 보인다. (b)처럼 합격, 혹은 불합격의 두 가지로 나뉘는 변수를 이진형(binary) 변수라고 한다. 병 진단의 경우에도 음성과 양성의 이진형 변수로 구성되는 경우가 많다. 이렇게 이분법적으로 나누는 경우에 연속적인 수치에 적합한 선형 회귀 방식으로는 그 결과를 예측하기가 어렵다. 따라서 새로운 방식의 모형이 필요하다. 선형 회귀의 방식에서는 다음과 같은 식을 구할 수 있었다. X : 공부 시간, Y : 합격/불합격에 대한 변수 (합격 = 1) 위의 식.. 2021. 10. 14.
2021.10.9 TIL : [ML] 지도 학습 - Linear Regression (선형 회귀) 선형 회귀는 대학교 1학년 때 경영 통계학을 배우면서 살짝 접했던 기억이 있다. 당시에는 수업을 영어로 진행하기도 하고, 통계적인 지식도 전혀 없었던 때라 이해하지 못하고 대충 공식을 외워서 시험 봤던 것 같다. 하지만 내가 대학교 1학년 때부터 접할 만큼 기초적인 부분이기도 하고, 회귀 모델의 가장 기본이 되는 방법이기 때문에 이번 기회에 잘 정리해두려고 한다! 지도학습을 통해서는 예측 혹은 분류라는 결과를 얻을 수 있다. 우리가 데이터를 넣고, 데이터를 분석할 모델을 찾아서 적용하면 해당 데이터를 몇 개의 분류로 나누거나, 혹은 새로운 데이터를 넣었을 때 해당 데이터가 어떤 종속 변수 값을 갖는지 등을 예측할 수 있는 것이다. 회귀, 그 중에서도 선형 회귀는 예측을 할 수 있는 방법이다. 여러 독립 .. 2021. 10. 9.

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