์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- ADP
- opencv
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์
- ์ฃผ์ฑ๋ถ๋ถ์
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ ๋ฌธ๊ฐ
- Lambda
- t-test
- PCA
- iloc
- datascience
- ์ค๋ฒ์ํ๋ง
- ํฌ๋กค๋ง
- ๊ตฐ์งํ
- ๋์ํ๋ณธ
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ๊ท ํ
- ํ ์คํธ๋ถ์
- pandas
- ํ์ด์ฌ
- ADsP
- Python
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ
- DBSCAN
- LDA
- ์ธ๋์ํ๋ง
- ์๋ํด๋ผ์ฐ๋
- dataframe
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์๊ธฐ์ฌ
- numpy
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ค์ ๋ฌธ๊ฐ
- ๋ ๋ฆฝํ๋ณธ
Data Science LAB
[Python] ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ์ค ์ฝ๋ฉํ ์คํธ ์ฐ์ต level 2 (์ต์๊ฐ ๋ง๋ค๊ธฐ) ๋ณธ๋ฌธ
[Python] ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ์ค ์ฝ๋ฉํ ์คํธ ์ฐ์ต level 2 (์ต์๊ฐ ๋ง๋ค๊ธฐ)
ใ ใ ใ ใ 2022. 11. 14. 17:291. ๋ฌธ์ ์ค๋ช
๊ธธ์ด๊ฐ ๊ฐ์ ๋ฐฐ์ด A, B ๋๊ฐ๊ฐ ์์ต๋๋ค. ๊ฐ ๋ฐฐ์ด์ ์์ฐ์๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ ธ ์์ต๋๋ค.
๋ฐฐ์ด A, B์์ ๊ฐ๊ฐ ํ ๊ฐ์ ์ซ์๋ฅผ ๋ฝ์ ๋ ์๋ฅผ ๊ณฑํฉ๋๋ค. ์ด๋ฌํ ๊ณผ์ ์ ๋ฐฐ์ด์ ๊ธธ์ด๋งํผ ๋ฐ๋ณตํ๋ฉฐ, ๋ ์๋ฅผ ๊ณฑํ ๊ฐ์ ๋์ ํ์ฌ ๋ํฉ๋๋ค. ์ด๋ ์ต์ข
์ ์ผ๋ก ๋์ ๋ ๊ฐ์ด ์ต์๊ฐ ๋๋๋ก ๋ง๋๋ ๊ฒ์ด ๋ชฉํ์
๋๋ค. (๋จ, ๊ฐ ๋ฐฐ์ด์์ k๋ฒ์งธ ์ซ์๋ฅผ ๋ฝ์๋ค๋ฉด ๋ค์์ k๋ฒ์งธ ์ซ์๋ ๋ค์ ๋ฝ์ ์ ์์ต๋๋ค.)
์๋ฅผ ๋ค์ด A = [1, 4, 2] , B = [5, 4, 4] ๋ผ๋ฉด
- A์์ ์ฒซ๋ฒ์งธ ์ซ์์ธ 1, B์์ ์ฒซ๋ฒ์งธ ์ซ์์ธ 5๋ฅผ ๋ฝ์ ๊ณฑํ์ฌ ๋ํฉ๋๋ค. (๋์ ๋ ๊ฐ : 0 + 5(1x5) = 5)
- A์์ ๋๋ฒ์งธ ์ซ์์ธ 4, B์์ ์ธ๋ฒ์งธ ์ซ์์ธ 4๋ฅผ ๋ฝ์ ๊ณฑํ์ฌ ๋ํฉ๋๋ค. (๋์ ๋ ๊ฐ : 5 + 16(4x4) = 21)
- A์์ ์ธ๋ฒ์งธ ์ซ์์ธ 2, B์์ ๋๋ฒ์งธ ์ซ์์ธ 4๋ฅผ ๋ฝ์ ๊ณฑํ์ฌ ๋ํฉ๋๋ค. (๋์ ๋ ๊ฐ : 21 + 8(2x4) = 29)
์ฆ, ์ด ๊ฒฝ์ฐ๊ฐ ์ต์๊ฐ ๋๋ฏ๋ก 29๋ฅผ return ํฉ๋๋ค.
๋ฐฐ์ด A, B๊ฐ ์ฃผ์ด์ง ๋ ์ต์ข ์ ์ผ๋ก ๋์ ๋ ์ต์๊ฐ์ return ํ๋ solution ํจ์๋ฅผ ์์ฑํด ์ฃผ์ธ์.
2. ์ ํ ์ฌํญ
- ๋ฐฐ์ด A, B์ ํฌ๊ธฐ : 1,000 ์ดํ์ ์์ฐ์
- ๋ฐฐ์ด A, B์ ์์์ ํฌ๊ธฐ : 1,000 ์ดํ์ ์์ฐ์
3. ๋ด ํ์ด
def solution(A,B):
A.sort(), B.sort(reverse=True)
pr = [i*j for i,j in zip(A,B)]
answer = 0
for i in pr:
answer += i
return answer
๊ฐ์ฅ ์์์ * ๊ฐ์ฅ ํฐ์ ํ ๋์ ํฉ์ ๊ตฌํ๋ฉด ์ต์๊ฐ ๋จ
A๋ ์ค๋ฆ ์ฐจ์, B๋ ๋ด๋ฆผ ์ฐจ์์ผ๋ก ์ ๋ ฌ ํ for ๋ฌธ์ ์ฌ์ฉํด์ ๋ชจ๋ ๋ฆฌ์คํธ์ ๊ณฑ์ ๊ฐ์ ๊ตฌํ ๋ค ๋์ ํฉ ๊ณ์ฐ