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5교시 클래스 반복되는 변수 & 메서드(함수)를 미리정해놓은틀(설계도) 양식 class Calculator: def _init_(self): self.result = 0 def add(self, num): self.result += num return self.result cal1 = Calculator() cal2 = Calculator() 예시 class FourCal : def __init__(self, first, second): self.first = first self.second = second def setdata(self, first, second): self.first = first self.second = second def add(self): result = self.first + ..

4교시 - 함수 f(x) = 2x+3 , x=1 함수의 구조 예시) def 함수명(매개변수) : 매개변수가 INPUT : 수행문장이 FUNCTION …. return 리턴 값 : OUTPUT f(x) 함수라는 것이 입력값과 출력값이 무조건 있어야하는것이 아니다 def sum(a, b): print(“%d, %d의 합은 %d입니다.” % (a, b, a+b)) 결과값 1, 2의 합은 3입니다. print(sum(1,2)) def sum_many #내가 하고싶은 코드(*args) *args는 a,b,c,d를 한번에 넣을수있음 *는 argment 예시 *지역변수 a = 1 def vastest(1): a = a + 1 vartest(1) print(a) 2가 될수있는데 1이다 def함수는 안에서만 이루어지는 ..

3교시 제어문 조건문하고 반복문 두가지가 있다 조건문은 ~~하면 ~~해라 money = True if = money : print(“택시를 타고 가라”) else : print(“걸어 가라”) 결과값 (“택시를 타고 가라”) 비교연산자 a = 1 b = 2 if a < b: print(“택시를 타고 가라”) else: print(“걸어 가라” 결과값 (“택시를 타고 가라”) &조건 여러개 줄수있는 상황 pocket = [‘paper’, ‘cellphone’] card = True if ‘money’ in pocket: pass elif card: print(“택시를 타고가라”) elif card: print(“택시를 타고가라”) else: print(“걸어가라”) 반복문은 while과 for문이 있다 w..

2교시 (56:52)분 부터 (튜플, *튜플 ( 1. 2 , 3) 대괄호 - 길이, 값이 고정되어 있는 것 리스트 [ 1, 2 ,3] 소괄호 튜플자료형 t1 = (1 , 2, ‘a’, ‘b’) del 은 불가. 리스트는 모두 가능 논리대로 따지면 t1 = 1 (1,2,’a’,’b’) t2 = ( 3, 4) print(t1+t2) 는 print(1 , 2 ‘a’ , ‘b’ , 3, 4) - 문자형 새로운 튜플은 변하지않는다 *딕셔너리 - 단어를 키로하는 자료구조 (중요한 자료형) 리스트로 나오게된다면 누가 누군지 찾기어려운데 딕셔너리는 쉽다 API에 주로활용되며 JSON의 객체이다 딕셔너리 자료형 - 연관 배열 또는 해시(Hash) >>>dic = {‘ name ‘ : Eric’, ‘age’ : 15} p..

자료형 1교시 자료에 대한 타입 - 숫자, 문자열, 불 어떤 값을 담는 자료구조 - 변수, 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합 변수란? 어떤 값을 담는 상자 숫자형 - 정수형(int) , 실수(float), 지수, 8진수, 16진수 사칙연산 **제곱 %나머지 //나누기몫 Str 문자열 자료형 string “” . ‘’ a=‘Life is too short’ print(a) a= “python” b=“is fun” Print(a+b) 연결되서 나옴. 문자열 인덱싱 L = 1 i = 2 F = 3 등 print부분에 [2]를 입력하면 i를 확인시켜줄수있다. Print(a[ 이상 : 미만 : 간격]) a = “20010331Rainy” print(a[:8]])이면 8번 인덱스 전까지 출력 여기까지 인덱스, 슬라이..

Minimum cost spanning tree 로 Kruskal algorithm 구하기 우선 각각의 트리와 알고리즘이 어떤개념인지 알아야할 필요가 있다!!.. 최소신장트리라고도 하는 MST는 최소연결 부분 그래프라고도 하며 간선의 수가 가장 작은것을 말하게 된다!! 참 쉽죠? 그렇다면 Kruskal algorithm 네트워크(가중치를 간선에 할당한 그래프)의 모든 정점을 최소 비용으로 연결하는 최적 해답을 구하는 것이라고 하는 뜻인데 쉽게 말해 최소연결부분그래프로 최적의 해답을 찾는 과정이라고 할수있겠다 이 그림의 토대로 찾아보자 Weight / Src / Dest 1 / 4 / 5 -> 2 / 6 / 5 -> 3 / 3 / 5 -> 5 / 1 / 3 -> 7 / 4 / 6 -> 9 / 2 / 4 -..