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문제 1758번: 알바생 강호 첫째 줄에 스타박스 앞에 서 있는 사람의 수 N이 주어진다. N은 100,000보다 작거나 같은 자연수이다. 둘째 줄부터 총 N개의 줄에 각 사람이 주려고 하는 팁이 주어진다. 팁은 100,000보다 작거나 같 www.acmicpc.net 코드 My answer import sys input = sys.stdin.readline n=int(input()) tip=[] for i in range(n): tip.append(int(input())) tip.sort(reverse=True) answer=[i[1]-(i[0]) for i in enumerate(tip) if i[1]-i[0]>0] print(sum(answer)) Another answer n,*l=map(int,..

문제 2217번: 로프 N(1 ≤ N ≤ 100,000)개의 로프가 있다. 이 로프를 이용하여 이런 저런 물체를 들어올릴 수 있다. 각각의 로프는 그 굵기나 길이가 다르기 때문에 들 수 있는 물체의 중량이 서로 다를 수도 있다. 하 www.acmicpc.net 코드 My answer import sys input = sys.stdin.readline rope=[] n=int(input()) for i in range(n): rope.append(int(input())) rope.sort(reverse=True) answer=[(i[0]+1)*i[1] for i in enumerate(rope)] print(max(answer)) Another answer n=int(input()) maximum=sort..

문제 2828번: 사과 담기 게임 상근이는 오락실에서 바구니를 옮기는 오래된 게임을 한다. 스크린은 N칸으로 나누어져 있다. 스크린의 아래쪽에는 M칸을 차지하는 바구니가 있다. (M=start and a

문제 14916번: 거스름돈 첫째 줄에 거스름돈 액수 n(1 ≤ n ≤ 100,000)이 주어진다. www.acmicpc.net 코드 My answer charge=int(input()) answer=0 for i in range(charge//5,0,-1): if((charge-(5*i))%2==0): answer=i+(charge-(5*i))//2 break if(answer==0): if(charge%2==0):answer=charge//2 else:answer=-1 print(answer) import sys input=sys.stdin.readline n=int(input()) dp=[0,0,1,0,2,1]+[0 for _ in range(n+1)] for i in range(6,n+1): if..

문제 1343번: 폴리오미노 첫째 줄에 사전순으로 가장 앞서는 답을 출력한다. 만약 덮을 수 없으면 -1을 출력한다. www.acmicpc.net 코드 My answer board=input() answer=[] board_list=board.split('.') for i in board_list: if(len(i)%2==1): answer=['-1','.'] break else: if(len(i)%4==0): answer.append('A'*len(i)) elif(len(i)%4>1): answer.append('A'*(len(i)//4*4)) answer.append('B'*(len(i)%4)) else: answer.append('B'*len(i)) answer.append('.') answer='..

우선 아래와 같이 필요한 라이브러리와 모듈등을 한번에 설치해준다. import pandas as pd import numpy as np import pickle from gensim.models import Word2Vec from gensim import models import konlpy from konlpy.tag import Mecab import re import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') stop_words = stopwords.words('english') from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import ..

저번글에서 임베딩을 해보았고 오늘은 임베딩한 벡터값들을 이용해서 본격적인 모델에 적용하는 과정이다. with open('/content/drive/MyDrive/Personal Project/Classify_fake-news/train_data.pkl', 'rb') as f: train_set = pickle.load(f) with open('/content/drive/MyDrive/Personal Project/Classify_fake-news/test_data.pkl', 'rb') as f: test_set = pickle.load(f) 우선 train_set이라는 데이터파일과 test_set파일들을 불러온다. 파일들의 확장자가 pkl로 되어 있는 이유는 각단어마다 임베딩한 벡터값들이 [1.xx, 2..