overlap, overlay, images, stack ... 등 여러 키워드로 오랜 시간 구글링하다가 포기하길 반복하다가 드디어 해결했다~~~ overlap images로 검색하면 다 1-2개 이미지만 겹치는 방법이 나와 있어서 적용하기 어려웠다 나는 user input에 따라 길이가 달라지는 이미지들의 리스트를 보여주는데, 이 이미지들을 조금씩 겹치게 하는 것이 목적이었다 나는 아래서부터 위로 하나씩 component를 쌓는 코드를 짜서 reversed_index라는 새로운 변수를 만들어 줘야 했다. 위부터 0, 1, 2 index를 갖는데 이를 아래부터 0, 1, 2 로 바꿔준 index를 reversed_index라는 변수에 저장하고 이 reversed_index가 0이면 (=맨 아래 compo..

이걸 하고 싶어서 엄청 많은 글을 찾아다녔는데 다 작동이 잘 안 됐다 근데 다른 걸 찾다가 이걸 우연히 발견 설마 이게 그건가??하다가 성공했다.. 뭐지 뒤늦게 업데이트된 기능인가?! 쨌든 Modal에 onBackdropPress 옵션을 주면 가능하다... 그 옵션에 아무 함수나 전달하면 Modal 바깥 부분을 눌렀을 때 그 함수가 실행된다 나는 그냥 Modal을 닫도록 했다~~ this.closeModal()}>

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/60060 코딩테스트 연습 - 가사 검색 programmers.co.kr 먼저 단어의 길이가 key, 해당 길이의 단어들의 리스트를 value로 갖는 word_dict를 생성합니다. 같은 방식으로 단어의 앞뒤를 뒤집은 reversed_word_dict도 생성합니다. matching_dict라는 딕셔너리를 만들어 key는 하나의 쿼리, value는 해당 쿼리에 매칭되는 단어의 개수를 저장합니다. 이후 queries를 하나씩 꺼내면서 현재의 쿼리가 ?로만 이루어져 있으면 해당 쿼리 길이의 단어들의 개수를 matching_dict에 저장합니다. 쿼리가 ?를 접미사로 가지면, 해당 쿼리 길이의 단어들을 array, tar..

Imbalanced Data가 있으면 이를 Resampling 해주어야 제대로 학습이 가능하다. Resampling은 크게 (1) Undersampling (2) Oversampling으로 나눌 수 있다 예를 들어 label이 0인 데이터는 1,234개, label이 1인 데이터는 5,678개 있다면, label 0은 전체 데이터의 17.8%, label 1은 전체 데이터의 82.14%이므로 Imbalanced Data이다. 이를 (1) Undersampling하면 크기가 작은 label 0을 기준으로 데이터의 크기를 통일한다. label 0도 1,234개, label 1도 1,234개로 통일하는 것이다. (2) Oversampling하면 크기가 큰 label 1을 기준으로 데이터의 크기를 통일한다. l..

https://www.acmicpc.net/problem/2110 2110번: 공유기 설치 첫째 줄에 집의 개수 N (2 ≤ N ≤ 200,000)과 공유기의 개수 C (2 ≤ C ≤ N)이 하나 이상의 빈 칸을 사이에 두고 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에는 집의 좌표를 나타내는 xi (0 ≤ xi ≤ 1,000,000,000)가 www.acmicpc.net C개의 공유기를 설치할 수 있는 가장 인접한 공유기 사이의 최대 거리를 이진탐색으로 탐색합니다. 최소 거리 min_gap을 1로, 최대 거리 max_gap은 (집 좌표 중 가장 큰 값) - (집 좌표 중 가장 작은 값)으로 설정합니다. 이후 min_gap과 max_gap의 중간값인 mid_gap을 구하며 다음을 반복합니다. mid_gap일 때 설..

출처: 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬, Q 28, p 368 반복문으로 구현한 이진 탐색 코드를 참고하여 풀이했습니다. 고정점을 찾기 위해 if, elif, else 조건만 바꿔주어, 고정값을 찾으면 고정값을 반환하고, 현재 인덱스보다 현재 값이 더 큰 경우 왼쪽으로 이동(end를 mid-1로 갱신), 현재 인덱스보다 현재 값이 더 작은 경우 오른쪽으로 이동(start를 mid+1로 갱신)시킵니다. https://codlingual.tistory.com/189 이진 탐색 이진 탐색의 시간 복잡도: O(logN) 정렬되지 않은 길이 N의 리스트에서 M개의 값을 이진 탐색으로 찾을 때 시간 복잡도: O((M+N)*logN) 길이 N의 리스트 정렬하기: O(N*logN) 정렬된 길이 N의 ..