치즈의 AI 녹이기

bit depth란, 디지털 신호를 표현하는 자릿수를 의미한다. 만약 bit depth를 이용해서 영상의 밝기를 표현한다면? 0에서 255까지의 명암을 얼마나 잘게 쪼개냐의 차이가 있을 뿐이다. 참고 링크 : https://blog.envision.co.kr/79 [머신비전]카메라 출력 bit depth 8bit 10bit 12bit [카메라 기술 백서 #11] 카메라 출력 bit depth 8bit 10bit 12bit 업무를 하다 보면 고객에게 가끔 이런 요구를 받는 경우가 있다. “검사 대상을 촬영한 영상에서 매우 적은 양의 gray 차이까지 구분해야 blog.envision.co.kr

bfs와 다익스트라 알고리즘의 차이? bfs는 가중치가 없는 그래프에서 최단 거리를 구할 수 있는 알고리즘. 다익스트라는 가중치가 있는 그래프에서 최단 거리를 구할 수 있는 알고리즘. 다익스트라 알고리즘은 무엇인가? 단계적인 전개 과정은 아래 글을 참고하였다. https://techblog-history-younghunjo1.tistory.com/248 [Python] 우선순위 큐를 활용한 개선된 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘 🔊 이번 포스팅에는 최근에 Python으로 알고리즘을 공부하기 시작하면서 알게 된 여러 알고리즘의 원리와 Python으로 구현하는 방법에 대해 소개해보려 한다. 필자는 최근 알고리즘 공부를 '나동 techblog-history-younghunjo1.tistory.com 다익..

이 문제는 정확성과 효율성을 둘 다 평가하는 문제였다. 생각보다 금방 풀어서 제출했는데, 정확성은 100% 정답, 효율성은 66.6% 정답.. 아쉬운 결과 해당 결과의 풀이는 아래와 같다. def solution(gems): # 결국엔 배열 끝까지 탐색해보아야 함. gem_num = len(set(gems)) gem_index = dict() # 등장한 가장 나중 인덱스를 저장함. # gem_set = set() answer = [] min_len, min_index, max_index = 1000000, len(gems), 0 for index, gem in enumerate(gems): #보석 인덱스 업데이트 gem_index[gem] = index+1 # print(gem_index, gem_set..

배열 인덱싱이 헬이었던 문제.. 결국은 해냈다! 처음에 제출했을 때 all pass가 안떠서 90도 회전했을 때, i=3, j=3 위치에서 정확히 true가 뜨는지 디버깅 해보았더니, 엉뚱한 곳에서 true를 계산해 출력하는 것을 확인했다. 따라서 위와 같은 조건을 만족할 때 true가 뜰때까지 디버깅한 결과, 해결되었다. array[x:y][x:y] -> numpy를 쓰지 않다보니 이런식으로 인덱싱하는 것을 피할 수 있는 다른 방법을 고안했고, key 배열을 각도만큼 회전시킬때, list(zip(*array[::-1]))를 활용한다는 점, 완벽히 배열을 깊게 복사하려면, copy.deepcopy(array) 를 써야 하는 것도 검색을 통해 배웠다. import copy def make_big(n, lo..

다음과 같은 순서로 차례대로 함수를 정의하여 구현하였다. 1. 입차 출차에 따라 시간 계산 2. 계산된 시간에 대하여 요금 부여 import math def calcul_time(in_time, out_time): in_hour, in_min = int(in_time.split(":")[0]), int(in_time.split(":")[1]) out_hour, out_min = int(out_time.split(":")[0]), int(out_time.split(":")[1]) if out_min - in_min < 0: sub_hour = out_hour-in_hour-1 sub_min = out_min + 60 - in_min else: sub_hour = out_hour-in_hour sub_min..

다른 사람의 풀이를 보아하니, 많이 헤매다가 답을 찾은 느낌이었다. 나 또한 테스트 케이스는 다 통과했는데, 정작 코드 제출하니 다 실패하는 경우가 있었고, 결국에는 해답을 보며 한 줄 씩 해석해보았다.. 쉽지 않았던 문제; 언제나 '막상 내가 혼자 풀면 이런 발상을 할 수 있을까?'가 제일 고민이 되는데 많이 경험할수록 나아질 것이라고 생각한다. 화이팅! from collections import deque def solution(cap, n, deliveries, pickups): # 1,2,3번째 집 먼저 해결하고, 4, 5번째 집 나중에 가면 안되나? # 이 예시에서는 괜찮아도, 다른 예시에서는 안될 수 있음. # 결국 가장 먼 집부터 배달 수거하는 게 이득.-> greedy 문제 # 배달과 수거..

문제에 대한 생각 흐름 정리는 다음과 같다. 1. 완전 탐색 시간은 최대 얼마나 걸리는가? 적용할 수 있는 할인율은 10%, 20%, 30%, 40% 4가지이고, 이모티콘은 최대 7개까지 주어지므로 4^7개의 계산 결과 중 최소값을 찾으면 되겠다. 그럼 모든 경우의 수에 대한 배열을 생성하기 위한 함수는 어떤 것을 활용하면 좋을까? itertools.product(*2d list)를 활용. https://www.geeksforgeeks.org/python-all-possible-permutations-of-n-lists/ Python | All possible permutations of N lists - GeeksforGeeks A Computer Science portal for geeks. It c..

3. 광물캐기 처음에는 무조건 다이아몬드>철>돌 곡괭이 순으로 선택해서 해결하면 되지 않을까..? 라고 생각했다. 그런데 생각해보면, 돌을 캐기 위해 다이아몬드 곡괭이를 쓰는 것은 낭비가 될 것이고, 다이아몬드를 캐기위해 돌 곡괭이를 쓰는 것은 큰 손실이 될 것이다. 이 문제는 한 번 곡괭이를 선택하면 광물을 순서대로 5개씩 캐야 하므로, '5개씩 묶인 광물 청크를 어떤 곡괭이를 써야 피로도가 최적이 되는지를 선택' 하는 문제라고 볼 수 있다. 1. 광물 배열을 5개씩 쪼개어 다이아몬드, 철, 돌 광물이 많은 순으로 정렬 2. 다이아몬드>철>돌 곡괭이 순으로 사용. 해당 풀이는 왠지 모르게 최종 제출 시 한 문제를 통과하지 못하고 있음. 일단 패스! from collections import deque,..