n = int(input()) c = [] for _ in range(n): b = int(input()) c.append(b) def DFS(L,first,second,third): global best a = max(first,second,third) - min(first,second,third) if a >= best: return if L == n: if a < best: best = a else: for i in range(n): if ch[i] == 0: ch[i] = 1 DFS(L+1,first+c[i],second,third) DFS(L+1,first,second+c[i],third) DFS(L+1,first,second,third+c[i]) ch[i] = 0 ch = [0] * n best = 10000000000000 DFS(0,0,0,0) print(best)
문제에 대한 정리가 필요해 질문 남깁니다. 결국 문제는 1명, 2명, 3명 이렇게 차례대로 모였을 때 1명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : n1 2명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : n2 n명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : nn 이런 최소값을 원하는 문제인거죠? 그래서 1번 아이디어로 구현 했을 경우에는 모든 좌표에 대해서 1명 모일 때 , 2명 모일 때 반복하면서 모든 경우의 수를 찾아가는 가는 방법이고 2번 아이디어의 경우는 모든 좌표를 볼 필요 없이 각각의 집 좌표만 보면 된다라는 생각을 해서 각각의 집 좌표로 비교해서 경우의 수를 찾는 방법이고 3번 아이디어는 각각의 집 좌표들을 모두 비교할 필요 없이 정렬 후 인원의 수 만큼 돌면서 작은 값이면 바꿔준다 방법이고 이런 느낌으로 접근을 한게 맞는 걸까요?
작업형1 모의문제3 문제9관련 질문입니다. 해설을 보고 코드를 작성했는데, 결과값이 11이 아니라 np.int32(11)로 나옵니다. 무엇이 잘못되었을까요? 문제9 구독(subscribed) 월별로 데이터 개수를 구한 뒤 가장 작은 구독 수가 있는 월을 구하시오 # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df['subscribed']=pd.to_datetime(df['subscribed']) df['year']= df['subscribed'].dt.year df['month']= df['subscribed'].dt.month df['day'] =df['subscribed'].dt.day df= df.groupby('month').count() df.sort_values('subscribed').index[0] =>np.int32(11)
✅ 모든 질문들은 슬랙 채널에서 답변드리고 있습니다. 💡 ”로펀의 인프런 상담소” 슬랙 채널 가입하기 💡 평일중에는 퇴근 이후(저녁 7시)에 답변을 받아보실 수 있고, 주말중에는 상시 답변드리고 있습니다. 모듈 에러가 뜨는데 수파베이스 설치를 잘못 한 것일까요? 검색해서 이리 저리 해보아도 잘 해결이 되지 않네요. 도와주세요~
문제3을 풀다가 궁금한 부분이 생겨서 질문합니다. f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환하는 과정에서 1,2,3을 문자형으로 했을 때는 제대로 나오는데, 숫자형으로 진행하면 오류가 납니다. 아래 제 제가 작성한 코드와 오류 내용입니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) df=df.dropna(subset=['views']) # print(df.shape) # f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 # print(df.head(10)) df['f3']=df['f3'].fillna(0) df['f3']=df['f3'].replace('silver',1) df['f3']=df['f3'].replace('gold',2) df['f3']=df['f3'].replace('vip',3) # print(df.head(10)) #총 합을 정수형으로 출력하시오 # print(df.info()) df['f3']=df['f3'].astype('int') # print(df.info()) print(sum(df['f3'])) 출력값 =>133 <ipython-input-136-3e83f178c7e6>:20: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3']=df['f3'].replace('vip',3) 마지막 방법으로 알려주신 sum의 방법의 경우 문제에서 제시하는 값을 변환하고 총 합을 출력하라는 지시에서 값을 실제로 변환하지는 않은 것 같은데.. 답만 맞으면 괜찮은 걸까요? # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) df=df.dropna(subset=['views']) # print(df.shape) # f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 r1=sum(df['f3']=='silver')*1 r2=sum(df['f3']=='gold')*2 r3=sum(df['f3']=='vip')*3 print(r1+r2+r3) => 133
안녕하세요. 현재 섹션 3 [작업형1] 판다스 updated 2025.4를 학습중입니다. 판다스 6,7은 시계열 데이터 인데.. 자료에는 ["시계열 데이터" 부분은 마지막으로 옮겼습니다.]고 되어있고 Section19~21 내용은 어떤 강의를 보아야 하는지 모르겠습니다.
Next.js의 App Router 강의를 듣다가 헷갈리는 부분이 있어서 질문 드립니다! 서버 컴포넌트로 초기 접속을 하게 되면 서버에서 RSC Payload와 HTML을 렌더링해서 브라우저에 보여주는걸까요? 아니면 RSC Payload가 직렬화한 HTML 정보를 가지고 있어서 바로 브라우저에 보내지는걸까요? 공식 문서에는 하이드레이션을 한다고 되어 있는데 하이드레이션을 하게 되면 두 번 렌더링이 되는거 아닌가요?? Link를 통해 서버 컴포넌트로 이동하게 되면 클라이어트 컴포넌트가 이동하는 것처럼 CSR 방식으로 동작을 하는건가요? 만약 동작을 한다 그러면, prefetch된 RSC Payload를 통해서 브라우저가 새로운 UI를 구성하는건가요?
안녕하세요 강사님 강의가 거의 대부분 이해가 될 듯 말듯합니다. 강의코드를 다 잘 아시니까, 이게 이런거고 저게저런거다라고 쭈욱 빠르게 얘기해주시는데, 이해시키기보단 강사님이 아시는걸 설명하시는 느낌이에요. 근데, 반쯤 이해되는 상태이고, 코드 따라 안써봐도 되겠죠? 커서로 짜주는 코드를 해석하는 능력을 기르는게 중요하다고 하셨으니까요..!! 일단 정주행해도 될지, 아니면 제가 방향을 잘못잡고있는지 궁금해서 질문남겼습니다!! 열의있게 강의해주셔서 감사합니다.
