ror_coding

heapq 는 "우선순위 큐(Priority Queue)"를 구현하는 데 유용함. 우선순위 큐 ) 항목의 우선순위에 따라 처리되는 데이터 구조.따라서 가장 작은(또는 가장 큰) 항목을 우선적으로 처리하는데 사용됨.ex) 작업 스케줄링, 다익스트라 알고리즘(Dijkstra's algorithm) 등. import heapqheapq.heapify(l1) # => 자동 정렬된 list(heap)가 됨. # O(n)# 1. 삽입/추출heapq.heappush(lst, 0) # O(log n)= heapq.heappop(lst) # O(log n)# 2. 삽입+추출= heapq.heappushpop(lst, 0) # O(log n) # 삽입 후, 바로 최솟값 추출.= heapq.heapreplace(lst, i..

from collections import dequeStack (스택)Queue (큐) from collections import dequeq = deque([1,2,3], maxlen = 5) # 크기 고정.# 추가.q.append(4) # [1,2,3,4]q.appendleft(0) # [0,1,2,3,4]# 제거 ( = 쓰면 제거된 값을 반환)q.pop() # [0,1,2,3]q.popleft() # [1,2,3]# 확장q.extend([4,5]) # [1,2,3] => [1,2,3,4,5]q.extendleft([4,5]) # [1,2,3] => [5,4,1,2,3]# 회전q.rotate(1) # [1,2,3] => [3,1,2]

에라토스테네스의 체( Sieve of Eratosthenes )알고리즘 : 소수를 판별하는 알고리즘이다.소수들을 대량으로 빠르고 정확하게 구하는 방법! Question 1부터 입력받은 숫자 n 사이에 있는 소수의 개수를 반환하는 함수, solution을 만들어 보세요.소수는 1과 자기 자신으로만 나누어지는 수를 의미합니다. (1은 소수가 아닙니다.)  Point Sieve of Eratosthenes 사용. Code def solution(n): prime_nums = set(range(2,n+1)) for i in range(2, int(n**0.5)+1): if i in prime_nums: prime_nums -= set(range(i*2,n+1,i..