์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 | 29 | 30 | 31 |
- ๋์ํ๋ณธ
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ค์ ๋ฌธ๊ฐ
- LDA
- iloc
- DBSCAN
- ADsP
- PCA
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ๊ท ํ
- dataframe
- ADP
- numpy
- ํ ์คํธ๋ถ์
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์๊ธฐ์ฌ
- ํฌ๋กค๋ง
- pandas
- opencv
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์์ ๋ฌธ๊ฐ
- datascience
- ํ์ด์ฌ
- ์ฃผ์ฑ๋ถ๋ถ์
- ์ธ๋์ํ๋ง
- ๋ฐ์ดํฐ๋ถ์
- t-test
- ์ค๋ฒ์ํ๋ง
- ๋ ๋ฆฝํ๋ณธ
- ์๋ํด๋ผ์ฐ๋
- Lambda
- ๋น ๋ฐ์ดํฐ
- Python
- ๊ตฐ์งํ
Data Science LAB
[Python] ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ์ค ์ฝ๋ฉํ ์คํธ ์ฐ์ต level2 (2 x n ํ์ผ๋ง) ๋ณธ๋ฌธ
[Python] ํ๋ก๊ทธ๋๋จธ์ค ์ฝ๋ฉํ ์คํธ ์ฐ์ต level2 (2 x n ํ์ผ๋ง)
ใ ใ ใ ใ 2023. 1. 22. 17:351. ๋ฌธ์ ์ค๋ช
๊ฐ๋ก ๊ธธ์ด๊ฐ 2์ด๊ณ ์ธ๋ก์ ๊ธธ์ด๊ฐ 1์ธ ์ง์ฌ๊ฐํ๋ชจ์์ ํ์ผ์ด ์์ต๋๋ค. ์ด ์ง์ฌ๊ฐํ ํ์ผ์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ธ๋ก์ ๊ธธ์ด๊ฐ 2์ด๊ณ ๊ฐ๋ก์ ๊ธธ์ด๊ฐ n์ธ ๋ฐ๋ฅ์ ๊ฐ๋ ์ฑ์ฐ๋ ค๊ณ ํฉ๋๋ค. ํ์ผ์ ์ฑ์ธ ๋๋ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ด 2๊ฐ์ง ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์์ต๋๋ค.
- ํ์ผ์ ๊ฐ๋ก๋ก ๋ฐฐ์น ํ๋ ๊ฒฝ์ฐ
- ํ์ผ์ ์ธ๋ก๋ก ๋ฐฐ์น ํ๋ ๊ฒฝ์ฐ
์๋ฅผ๋ค์ด์ n์ด 7์ธ ์ง์ฌ๊ฐํ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ด ์ฑ์ธ ์ ์์ต๋๋ค.
์ง์ฌ๊ฐํ์ ๊ฐ๋ก์ ๊ธธ์ด n์ด ๋งค๊ฐ๋ณ์๋ก ์ฃผ์ด์ง ๋, ์ด ์ง์ฌ๊ฐํ์ ์ฑ์ฐ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์๋ฅผ return ํ๋ solution ํจ์๋ฅผ ์์ฑํด์ฃผ์ธ์.
2. ์ ํ์ฌํญ
- ๊ฐ๋ก์ ๊ธธ์ด n์ 60,000์ดํ์ ์์ฐ์ ์ ๋๋ค.
- ๊ฒฝ์ฐ์ ์๊ฐ ๋ง์ ์ง ์ ์์ผ๋ฏ๋ก, ๊ฒฝ์ฐ์ ์๋ฅผ 1,000,000,007์ผ๋ก ๋๋ ๋๋จธ์ง๋ฅผ returnํด์ฃผ์ธ์.
์ ์ถ๋ ฅ ์ ์ค๋ช
์
์ถ๋ ฅ ์ #1
๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ด 5๊ฐ์ง ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์๋ค.
3. ๋ด ํ์ด
d = [0] * 600001
def solution(n):
d[1] = 1
d[2] = 2
for i in range(3,n+1):
d[i] = (d[i-1] + d[i-2])%1000000007
return d[n]
-> ํผ๋ณด๋์น ์์ด์ ์ด์ฉํ์ฌ ํด๊ฒฐ
๐ ๋ง์ง๋ง ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ์ 1000000007์ ๋๋๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ ์ค๊ฐ์ ๋๋ ์ค์ผ ๋ฐํ์ ์๋ฌ๊ฐ ๋ฐ์ํ์ง ์์
4. ๋ค๋ฅธ ์ฌ๋ ํ์ด
def solution(n):
a, b = 1, 1
for i in range(1, n):
a, b = b, (a + b) % 1000000007
return b
4. ๋ค๋ฅธ ์ฌ๋ ํ์ด
def tiling(n):
a,b=1,1
for i in range(n):a,b=b,a+b
return a%100000
# ์๋๋ ํ
์คํธ๋ก ์ถ๋ ฅํด ๋ณด๊ธฐ ์ํ ์ฝ๋์
๋๋ค.
print(tiling(2))