문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/2805 개요 이분 탐색으로 해결할 수 있는 문제이다. Python3을 사용하면 시간초과가 발생하므로 PyPy3를 사용한다. 문제 조건 일정 높이에 대해 모든 나무를 잘랐을 때, 조건을 만족하는 절단기의 최대 높이(H)를 구하는 문제이다. 잘린 나무의 길이의 합은 상근이가 필요로 하는 나무의 길이(M)보다 크거나 같아야 한다. 문제 해설 나무의 수(N)의 최댓값이 1,000,000이므로 모든 범위에 대해 반복하는 순차 탐색을 이용할 경우 시간초과가 발생한다. 시간 복잡도가 O(log n)인 이분 탐색을 이용하면 시간 복잡도가 O(n)인 순차 탐색을 쓰는 것보다 훨씬 빠르다....
Scikit-learn Library Traditional Machine Learning (vs DL, 인공신경을 썼는지의 여부) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 from sklearn import datasets, linear_model, model_selection, metrics data_total = datasets.load_boston() x = data_total.data y = data_total.target train_x, test_x, train_y, test_y = model_selection.train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 학습 전의 모델 생성 model = linear_model.LinearRegression() # 모델에 학습 데이터를 넣으면서 학습 진행 model.fit(train_x, train_y) # 모델에게 새로운 데이터를 주면서 예측 요구 predictions = model....
Tokenizing Text Data Import Libraries 1 2 3 import nltk from nltk.corpus import stopwords from collections import Counter Set Stopwords 1 2 3 4 5 6 stop_words = stopwords.words("english") stop_words.append(',') stop_words.append('.') stop_words.append('’') stop_words.append('”') stop_words.append('—') Open Text Data 1 2 file = open('movie_review.txt', 'r', encoding="utf-8") lines = file.readlines() Tokenize 1 2 3 4 5 6 tokens = [] for line in lines: tokenized = nltk.word_tokenize(line) for token in tokenized: if token.lower() not in stop_words: tokens....
NLTK Library NLTK(Natural Language Toolkit)은 자연어 처리를 위한 라이브러리 1 2 3 import nltk nltk.download() 문장을 단어 수준에서 토큰화 1 2 3 sentence = 'NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an active discussion forum....
BeautifulSoup Library 1 2 from bs4 import BeautifulSoup from urllib.request import urlopen 단어의 검색 결과 출력 다음 어학사전 URL 불러오기 1 2 3 4 5 6 # 찾는 단어 입력 word = 'happiness' url = f'https://alldic.daum.net/search.do?q={word}' web = urlopen(url) web_page = BeautifulSoup(web, 'html.parser') 찾는 단어 출력 1 2 text_search = web_page.find('span', {'class': 'txt_emph1'}) print(f'찾는 단어: {text_search.get_text()}') 단어의 뜻 출력 1 2 3 4 list_search = web_page.find('ul', {'class': 'list_search'}) list_text = list_search....