[2023-10-02] wooyeol #296

Programmers/주식가격/wooyeol.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+"""
+ 주식가격
+ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42584?language=python3
+
+ 풀이시간 
+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
+ 풀이 참고 : https://velog.io/@soo5717/프로그래머스-주식가격-Python
+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
+
+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
+
+ sec = 0
+ # 현재 타겟보다 감소한 값이 존재한다면 break 후 시간 반환
+ for price in dq:
+ sec += 1
+ if price < target:
+ break
+ answer.append(sec)
+
+ return answer
+
+# stack을 사용한 방법
+def solution2(prices):
+ # answer를 max 값으로 초기화
+ # ex) [1,2,3,2,3] -> [4,3,2,1,0]
+ answer = [v for v in range(len(prices)-1, -1, -1)]
+
+ stack = [0]
+ for idx in range(1, len(prices)):
+ # prices의 값이 감소했다면
+ while stack and prices[stack[-1]] > prices[idx]:
+ # 가격이 떨어지지 않은 기간 업데이트
+ p_idx = stack.pop()
+ answer[p_idx] = idx - p_idx
+ stack.append(idx)
+ return answer
+
+case1 = [1, 2, 3, 2, 3] 
+print(solution1(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]
+print(solution2(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]

Programmers/주식가격/wooyeol.py

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+"""
+ 주식가격
+ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42584?language=python3
+
+ 풀이시간 
+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
+ 풀이 참고 : https://velog.io/@soo5717/프로그래머스-주식가격-Python
+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
+
+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
+
+ sec = 0
+ # 현재 타겟보다 감소한 값이 존재한다면 break 후 시간 반환
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+ sec += 1
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+ break
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+
+ return answer
+
+# stack을 사용한 방법
+def solution2(prices):
+ # answer를 max 값으로 초기화
+ # ex) [1,2,3,2,3] -> [4,3,2,1,0]
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+
+ stack = [0]
+ for idx in range(1, len(prices)):
+ # prices의 값이 감소했다면
+ while stack and prices[stack[-1]] > prices[idx]:
+ # 가격이 떨어지지 않은 기간 업데이트
+ p_idx = stack.pop()
+ answer[p_idx] = idx - p_idx
+ stack.append(idx)
+ return answer
+
+case1 = [1, 2, 3, 2, 3] 
+print(solution1(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]
+print(solution2(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]

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+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
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+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
+ 풀이 참고 : https://velog.io/@soo5717/프로그래머스-주식가격-Python
+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
+
+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
+
+ sec = 0
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+ sec += 1
+ if price < target:
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+
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+
+# stack을 사용한 방법
+def solution2(prices):
+ # answer를 max 값으로 초기화
+ # ex) [1,2,3,2,3] -> [4,3,2,1,0]
+ answer = [v for v in range(len(prices)-1, -1, -1)]
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+case1 = [1, 2, 3, 2, 3] 
+print(solution1(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]
+print(solution2(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]

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+ 풀이시간 
+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
+ 풀이 참고 : https://velog.io/@soo5717/프로그래머스-주식가격-Python
+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
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+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
+
+ sec = 0
+ # 현재 타겟보다 감소한 값이 존재한다면 break 후 시간 반환
+ for price in dq:
+ sec += 1
+ if price < target:
+ break
+ answer.append(sec)
+
+ return answer
+
+# stack을 사용한 방법
+def solution2(prices):
+ # answer를 max 값으로 초기화
+ # ex) [1,2,3,2,3] -> [4,3,2,1,0]
+ answer = [v for v in range(len(prices)-1, -1, -1)]
+
+ stack = [0]
+ for idx in range(1, len(prices)):
+ # prices의 값이 감소했다면
+ while stack and prices[stack[-1]] > prices[idx]:
+ # 가격이 떨어지지 않은 기간 업데이트
+ p_idx = stack.pop()
+ answer[p_idx] = idx - p_idx
+ stack.append(idx)
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+
+case1 = [1, 2, 3, 2, 3] 
+print(solution1(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]
+print(solution2(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]

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+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
+ 풀이 참고 : https://velog.io/@soo5717/프로그래머스-주식가격-Python
+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
+
+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
+
+ sec = 0
+ # 현재 타겟보다 감소한 값이 존재한다면 break 후 시간 반환
+ for price in dq:
+ sec += 1
+ if price < target:
+ break
+ answer.append(sec)
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+ return answer
+
+# stack을 사용한 방법
+def solution2(prices):
+ # answer를 max 값으로 초기화
+ # ex) [1,2,3,2,3] -> [4,3,2,1,0]
+ answer = [v for v in range(len(prices)-1, -1, -1)]
+
+ stack = [0]
+ for idx in range(1, len(prices)):
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+ while stack and prices[stack[-1]] > prices[idx]:
+ # 가격이 떨어지지 않은 기간 업데이트
+ p_idx = stack.pop()
+ answer[p_idx] = idx - p_idx
+ stack.append(idx)
+ return answer
+
+case1 = [1, 2, 3, 2, 3] 
+print(solution1(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]
+print(solution2(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]

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+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
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+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
+
+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
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+ # 현재 타겟보다 감소한 값이 존재한다면 break 후 시간 반환
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+# stack을 사용한 방법
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+ # answer를 max 값으로 초기화
+ # ex) [1,2,3,2,3] -> [4,3,2,1,0]
+ answer = [v for v in range(len(prices)-1, -1, -1)]
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+ for idx in range(1, len(prices)):
+ # prices의 값이 감소했다면
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+ # 가격이 떨어지지 않은 기간 업데이트
+ p_idx = stack.pop()
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+case1 = [1, 2, 3, 2, 3] 
+print(solution1(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]
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+ 풀이시간 
+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
+ 풀이 참고 : https://velog.io/@soo5717/프로그래머스-주식가격-Python
+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
+
+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
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@@ -0,0 +1,68 @@
+"""
+ 주식가격
+ https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42584?language=python3
+
+ 풀이시간 
+ 11:30 ~ 11:50 (20분)
+
+ 문제 조건
+ 1 <= prices의 각 가격 <= 10,000
+ 2 <= prices의 길이 <= 100,000
+
+ 시간 복잡도 : 
+ O(N(N+1)/2)
+
+ 접근법
+ 무슨 알고리즘으로 풀이 할 수 있을까? -> 큐 와 스택
+
+ 문제를 잘못 읽어 10,000개의 데이터 인줄 알고 시간 복잡도를 생각하지않고 풀이했는데
+ 다시보니 100,000개인 것을 확인하였습니다. 
+
+ 그럼 이 풀이로는 풀이가 되지 않아야하는 의아함이 들어 다른 풀이를 참조하였습니다.
+
+ 풀이 참고 : https://velog.io/@soo5717/프로그래머스-주식가격-Python
+
+ 해당 풀이를 참고했을 때 2배 정도 빠른 효율성 테스트 결과를 확인 할 수 있었습니다.
+
+"""
+from collections import deque
+
+# deque을 사용한 방법
+def solution1(prices):
+ # 전체 데이터 덱으로 변환
+ dq = deque(prices)
+ answer = []
+
+ while dq:
+ # 덱의 첫 요소 popleft
+ target = dq.popleft()
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+ sec = 0
+ # 현재 타겟보다 감소한 값이 존재한다면 break 후 시간 반환
+ for price in dq:
+ sec += 1
+ if price < target:
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+ answer.append(sec)
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+ return answer
+
+# stack을 사용한 방법
+def solution2(prices):
+ # answer를 max 값으로 초기화
+ # ex) [1,2,3,2,3] -> [4,3,2,1,0]
+ answer = [v for v in range(len(prices)-1, -1, -1)]
+
+ stack = [0]
+ for idx in range(1, len(prices)):
+ # prices의 값이 감소했다면
+ while stack and prices[stack[-1]] > prices[idx]:
+ # 가격이 떨어지지 않은 기간 업데이트
+ p_idx = stack.pop()
+ answer[p_idx] = idx - p_idx
+ stack.append(idx)
+ return answer
+
+case1 = [1, 2, 3, 2, 3] 
+print(solution1(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]
+print(solution2(case1)) # [4, 3, 1, 1, 0]