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?
안녕하세요 삭제기능 구현 강의를 보다가 조금 어려운 부분이 있어 질문을 드립니다. canvas.js 파일에서 getCanvases함수와 createCanvas함수는 canvases.get, canvases.post앞에 return이 붙었고 이건 다른 곳에서 사용할 수 있다라고 알고 있습니다. 그럼 deleteCanvas는 왜 똑같이 return을 사용하지 않고 async await을 사용했는지 궁금하고 왜 위에 두 함수는 return을 사용했는지도 궁금합니다.
안녕하세요 강사님 🙂 너무너무 잘 듣고 있습니다. 좀 바보같은 질문일 수도 있는데, CPU 가 하드웨어적으로 다른 스레드의 접근을 막고 한 연산 안에서 "값 확인, 값 변경" 을 진행한다고 이해했습니다. 혹시 멀티코어에서 더라도 별다른 문제가 발생하진 않나요? 가령 두 하드웨어가 연산을 따로따로 하며 서로를 인식하고 있지 않으니까, 동시에 "한 연산"을 수행해서, "값 확인 및 변경" 역시 정확히 동시에 진행된다면 충돌이 나지 않을까? 싶은 생각이 들었습니다. 제가 잘 못찾은건지 질문이 말도 안되는건진 모르겠지만 찾아봐도 잘 나오질 않아서, 질문을 드려보게 되었습니다 ㅠ
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)
'tailwind'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다. 떠서 수동으로 tailwind.config.js 파일 추가하고 index.css랑 기타 설정하고 실행했더니 ERROR in ./src/App.css (./node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ruleSet[1].rules[1].oneOf[5].use[1]!./node_modules/postcss-loader/dist/cjs.js??ruleSet[1].rules[1].oneOf[5].use[2]!./node_modules/source-map-loader/dist/cjs.js!./src/App.css) Module build failed (from ./node_modules/postcss-loader/dist/cjs.js): Error: It looks like you're trying to use tailwindcss directly as a PostCSS plugin. The PostCSS plugin has moved to a separate package, so to continue using Tailwind CSS with PostCSS you'll need to install @tailwindcss/postcss and update your PostCSS configuration. at Le (C:\react\react_springboot\node_modules\tailwindcss\dist\lib.js:36:1984) at LazyResult.runOnRoot (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:361:16) at LazyResult.runAsync (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:290:26) at LazyResult.async (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:192:30) at LazyResult.then (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:436:17) ERROR in ./src/index.css (./node_modules/css-loader/dist/cjs.js??ruleSet[1].rules[1].oneOf[5].use[1]!./node_modules/postcss-loader/dist/cjs.js??ruleSet[1].rules[1].oneOf[5].use[2]!./node_modules/source-map-loader/dist/cjs.js!./src/index.css) Module build failed (from ./node_modules/postcss-loader/dist/cjs.js): Error: It looks like you're trying to use tailwindcss directly as a PostCSS plugin. The PostCSS plugin has moved to a separate package, so to continue using Tailwind CSS with PostCSS you'll need to install @tailwindcss/postcss and update your PostCSS configuration. at Le (C:\react\react_springboot\node_modules\tailwindcss\dist\lib.js:36:1984) at LazyResult.runOnRoot (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:361:16) at LazyResult.runAsync (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:290:26) at LazyResult.async (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:192:30) at LazyResult.then (C:\react\react_springboot\node_modules\postcss\lib\lazy-result.js:436:17) 위 오류가 뜨네요 ㅜ
이렇게 발견된 테스트가 없다면서 8:39 화면처럼 테스트확장에 리스트가 출력되지않습니다.. 브랜치받고 npm ci 까지 한 상태입니다. 커서 ide 참고로 0.2.42 버전 없어서 제일낮은 0.3 버전사용해도 못찾습니다 .. Vitest v0.33.0 is not supported. Vitest v1.4.0 or newer is required. 이렇게 출려되는데 버전을 올릴까요 ?
안녕하세요! React로 프로젝트를 진행할 때 여러 함수들(이벤트 핸들러나 로직 처리 함수 등)을 구현하게 되는데, 이런 함수들을 어느 위치에서 정의하고 관리하는 것이 좋은지 궁금합니다. 예를 들어, B 컴포넌트 안에 A 컴포넌트가 있고, A에서 어떤 이벤트 함수가 필요하다면 그 함수를 B에서 정의하고 props로 A에 전달하는 식으로 처리하는 것이 React에서 일반적인 방식인가요? 그리고 만약 그 함수가 여러 컴포넌트에서 재사용되어야 한다면, 이들 컴포넌트의 공통 상위 컴포넌트까지 올라가서 정의한 후 각 컴포넌트에 전달하는 방식이 맞는지도 궁금합니다. 혹시 더 좋은 구조나 패턴이 있다면 조언 주시면 감사하겠습니다!
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
즉, 메인스레드가 하나의 스레드가 아닌 여러개 스레드 각 스레드마다 조인을 걸 수 있겠죠. 조인을 겁니다. 각스레드의 작업이 끝나게될때까지 메인 스레드는 계속 대기하게되겠죠 각 스레드가 작업이 종료되면 그 때 메인 스레드는 대기에서 빠져나오지만 나머지 스레드가 다시 모든 작업이 종료될 때 까지는 대기해야되겠죠? 라고 하시면서 실행을 재개하는 흐름을 반복한다. 라는 4번 내용을 읽었습니다. 즉, 저 설명 내용이 각 스레드가 join 이 걸려서 join 이 걸린 스레드들이 작업이 종료되면 그 때 메인스레드는 대기 즉, wait 상태에서 나오고 runnable 상태가 되는거라고 이해했습니다. 그런데 다음 설명에서 스레드는 대기에서 빠져나오지만 나머지 스레드가 다시 모든 작업이 종료될 때 까지는 대기해야되겠죠? 라는 설명이 이해가 잘 안가는데요 각 스레드가 종료됨에따라 메인스레드가 대기에서 빠져 runnable 상태가 되지만... 나머지 스레가 다시 모든 작업이 종료될때까지 대기????? ... 이미 메인을 제외한 모든 스레드들이 작업이 끝났는데 어떻게 또 종료될때까지 대기하는거죠? 이전 강의에서 한번 사용한 스레드는 재사용이 불가능하다고 하셨습니다
