Archive: 2019

2019
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Python

closure

함수 내부에 상태 정보를 가지고 있다. 상태 정보 = 관련 있는 데이터(함수가 처리하려는 데이터) class를 사용할 수 없을 때 쓴다. 계좌 만들기 예제 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243def account(clnt_name, balance):

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Python 심화 - 2

closure 함수 내부에 상태 정보를 가지고 있다. 상태 정보 = 관련 있는 데이터(함수가 처리하려는 데이터) class를 사용할 수 없을 때 쓴다. 계좌 만들기 예제 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435def account(clnt_name, balance): # 상태 정보

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Python

decorator

쉽게 기능을 추가할 수 있다. 1234567891011121314151617# 처음 함수를 정의할 때 쓰는 *의 의미는 가변인자를 사용한다는 의미이다.# 함수를 호출할 때 쓰는 *의 의미는 unpacking을 의미한다.(tuple, dictionary)def outer(org_func): def inner(*args, **kwargs):

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Python

Lambda function

익명 함수 이름이 없다. 함수를 재사용하지 않고 몇번 정도만 쓸때 아래와 같이 일반적인 함수는 객체를 만듦 재사용을 위해 함수 이름(메모리)를 할당 12345def func(a, b): return a + bfunc>> <function __main__.func(a, b)> 아래와 같이 람다 함수를 쓸 경우, 변수에 할

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Python 심화 - 1

lambda function 익명 함수 이름이 없다. 함수를 재사용하지 않고 몇번 정도만 쓸때 아래와 같이 일반적인 함수는 객체를 만듦 재사용을 위해 함수 이름(메모리)를 할당 12345def func(a, b): return a + bfunc>> <function __main__.func(a, b)> 아래와 같이 람다

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CPU 기초

Computer Engineering CPU = ALU + CU + Register ALU(Arithmetic Logic Unit) 산술논리연산 장치 +, -, *, /, &, |, ^의 비교, 판단, 연산 담당 CU(Control Unit) 제어 장치 명령어 해석과 실행을 담당 Register(레지스터) CPU의 메모리 32

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Python

comparison

아래와 같이 a와 b 모두 0.3으로 참이 나와야 하는데 거짓이 나온다. 12345a = 0.3b = 0.1*3a == b>> False 이 문제를 해결하기 위한 비교 방법들이다. 절대 비교 기법(Absolute comparison) 두 수의 차를 절대값으로 만든다. ‘1.0e-10’과 같이 기준을 잡아서 비교하는 것이다. 하지만

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Python 기초 - 4

Algorithm Tower of Hanoi(하노이 탑) 반드시 큰 쟁반이 아래에 있어야 한다. 큰 쟁반이 작은 쟁반보다 위에 있을 수 없다. 기둥1(_from), 기둥2(_by), 기둥3(_to)이 있다. 기둥 1에서 기둥3으로 모두 이동시켜야 한다. 123456789101112# (num - 1)개를 _from에서 _to를 이용하여 _by로 이동

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Algorithm

binary search

Binary search(이진 탐색) 데이터의 집합이 반드시 정렬된 상태어야 함 시작 인덱스와 끝 인덱스 그리고 중간 인덱스를 정의 원하는 인덱스가 중간 인덱스보다 작다면 끝 인덱스를 중간 인덱스보다 작게 만든다. 원하는 인덱스가 중간 인덱스보다 크다면 시작 인덱스를 중간 인덱스보다 크게 만든다. 시작 인덱스가 끝 인덱스보다 커지면 반복을 멈춘다. 12

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Algorithm

linear search

Linear search(선형 탐색) 데이터가 모인 집합의 처음부터 끝까지 하나씩 순서대로 비교하여 찾음1234567891011121314151617181920def linear_search(li, target): """ linear_search(li, target) -> idx 반환값은 target이 있다면 target의 인덱스