프로그래머스 해쉬 2단계 연습문제입니다.

소스코드는 작성자에 따라서 다릅니다.

오히려 1단계 보다는 쉽게 느껴지는 사람들도 있을 겁니다.

필요한 메소드를 찾는것이 어려워서 그렇지 알고리즘 로직 자체는 생각보다 간단합니다.

배열안에서 여러개의 값들 중 접두어가 있는지 판별하는 문제입니다. 접두어가 포함 되어있으면 false 아니면 True 를 반환합니다.

public class test_02 {
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		String[] phonebook = {"119","9764223","1195524421"};
//		String[] phonebook = {"123","456","789"};
//		문제를 위한 예시
		Solution so = new Solution();
		
		System.out.println(so.solution(phonebook));
	}
}
class Solution {
    public boolean solution(String[] phone_book) {
        boolean answer = true;
        
        for(int i = 0; i<phone_book.length;i++) {
            	for(int j = 0; j<phone_book.length;j++) {
                	if(phone_book[j].startsWith(phone_book[i]) && i != j) {return false;}	
                	// 자기 자신을 제외한 다른 값들과 비교 연산 
        	}
        } 
        return answer;
    }
}

프로그래머스라는 알고리즘 코딩테스트 사이트 문제입니다.

직접 코딩테스트를 연습해 보시고 참고하셔서 공부하세요.

소스코드는 작성하는 사람에 따라서 다릅니다.

참여자 명단(participant) 에 있지만 완주목록(completion) 에 없는 사람을 출력합니다. 즉, 두개의 배열에 있는 이름이 일치 해야하고 없는 사람이 출력이 됩니다. ( 동명이인 있을 수 있음 )

Arrays.sort 를 이용하여 이름을 정렬 후 배열 인덱스를 이용해서 비교하는 방법으로 코딩 하였습니다.

import java.util.Arrays;  <- 선언해 주셔야 합니다.

public class test {
	public static void main(String[] args) {
		String[]  participant= {"marina", "josipa", "nikola", "vinko", "filipa"}; 
		String[]  completion= {"josipa", "filipa","marina", "nikola"}; 
		// ㅇㅖ시 값입니다. 예시값을 추가 해주세요.
		Solution aa = new Solution();	// Class 선언
		System.out.println(aa.solution(participant, completion));	// 메소드 Return 값 출력
	}
	
}

class Solution {
    public String solution(String[] participant, String[] completion) {
        String answer = "";
        Arrays.sort(participant);	// 배열 정렬 	a~z
        Arrays.sort(completion);	// 배열 정렬		a~z
        int i;
        for(i = 0; i<participant.length-1; i++) {
        	if(!participant[i].equals(completion[i])) {
        		answer = participant[i];	// 순서대로 비교 후 없는 이름이 있을 경우 저장 후 Return
            	return answer;
        	}
        }
    	if(i == participant.length-1) {
    		answer = participant[i];	// 마지막 까지 일치하는 이름이 없었을 경우 마지막 사람이 완주 명단에 없는 사람.
    	}
    	return answer;
    }
}

아이디 입력 창에서 입력 하지 않을 경우 경고 주는 방법.

HTML Forms

ADsP 3과목 - 1장 데이터 분석 개요 필기 요약집입니다.

직접 공부하던 내용을 보기 쉽게 요약해서 올리기에 빠진 내용들도 조금 있습니다.

대략적인 개념을 먼저 잡기위해, 모두 공부 후 마지막 외울때 이용하시면 많은 도움이 됩니다. (**모르는 내용은 추가해서 공부하세요~)

1.데이터 처리

- DW, DM의 데이터를 가져와 분석에 활용한다.

- ODS는 정제된 데이터이다.

- 어디서든 데이터를 가져와 활용할 수 있지만 가급적 ODS에서 데이터 전처리 후 DW, DM과 결합하여 사용.

2. 시각화

- 시각화는 가장 낮은 분석

- 복잡한 분석보다도 더 효율적 (보이기 때문)

- 빅데이터 분석에서 필수

- SNA분석에 활용 (발전된 형태)

- 텍스트 마이닝에서의 워드 클라우드를 통한 그래프화 (발전된 형태)

- polygon, heatmap, mosaic graph 등의 그래프 작업 (발전된 형태)

** 공간 분석 = Spatial Analysis = GIS

3. 탐색적 자료 분석 (EDA)

- 점차적의로 특이한 점이나 의미있는 데이터를 도출하고 분석하여 줄여 나가는 것.

- 구조적 관계를 알아내기 위한 기법들의 통칭.

4. EDA의 4가지 주제

- 저항성의 강조, 잔차 계산, 자료변수의 재표현, 그래프를 통한 현시성

5. 통계분석

- 기술통계 : 표본이 가지고 있는 정보를 쉽게 파악하기 위해 숫자 or 그래프로 표현하는 절차.

- 추측(추론)통계 : 표본의 표본 통계량으로부터 모집단의 모수에 관해 통계적으로 추론하는 절차.

첨부자료 ...

ADSP -3장.hwp

ADSP 빅데이터 준 전문가 2과목 데이터 분석 기획 자료입니다.

공부하다가 내용들이 한눈에 안들어와서 직접 정리해놓은 내용입니다.

개인 공부를 위해서 실전출제 문제 기반으로 많은 내용을 함축하여 작성 하였습니다.

필수로 외워야 하는 것들로 이루어져 있으니 더 필요한 내용은 직접 찾아서 공부를 하셔야 합니다.

ADSP 준비 필기 (필수 암기)

1. 분석대상 What-How 도표 (수정)

2. 목표 시점 별 분석 기획 방안

과제 중심적인 접근 방식 : 바로 앞에 당면한 과제를 빠르게 해결

Speed & Test / Quick & Win / Problem Solving

장기적인 마스터 플랜 방식 : 지속적인 분석 내재화

Accuracy & Deploy / Long Term View / Problem Definition

3. 분석 기획시 고려사항

1) 가용 데이터에 대한 고려

- 관련 데이터의 파악

- 빠짐없이 문제를 도출하고 식별

2) 적절한 활용방안과 유즈케이스 탐색 필요.

- 비즈니스 케이스 확보

3) 장애요소들에 대한 사전 계획 수립

- 이행 저해 요소 관리

- 분석 모형의 안정적 성능 확보

- 조직 역량으로 내재화를 위한 변화 관리

- 비용대비 효과의 적정한 비용

4. 분석 방법론

- 절차 / 방법 / 도구와 기법 / 템플릿과 산출물

5. 합리적 의사결정을 가로막는 장애요소 :

고정관념 / 편향된 생각 / 프레이밍 효과

6. 방법론에 따른 모델

1) 폭포수 모델 : 대표적인 하향식 모델, 단계를 순차적으로 진행하는 방법, 이전단계가 완료되어야 넘어감.

2) 프로토타입 모델 : 일부분을 우선 개발하여 시범 사용 후 요구를 받아 개선 작업을 시작함.

3) 나선형 모델 : 반복을 통해 점증적으로 개발하는 방법, 복잡도가 상승한다는 단점이 있음.

... 첨부파일

ADSP -2장.hwp

ADSP 빅데이터 준전문가 필기 자료입니다.

기출문제 중점으로 필요한 내용들만 요약 되어있습니다.

누구나 받아서 공부하는데 도움이 되면 좋겠습니다.

개인 공부를 위해서 작성한 내용이니 생략된 내용이 많습니다. 참고하세요~

ADSP 준비 필기 (필수 암기)

1. 특성

1. 존재적 특성 : 객관적 사실 (FACT 기반)

2. 당위적 특성 : 추론, 예측 ( 기대에 의한 추정 )

2. 유형

3. 지식경영 핵심 이슈

4. DIKW

5. OLTP / OLAP

- OLTP : 컴퓨터가 데이터베이스를 액세스 하고, 바로 처리 결과를 돌려 보내는 형태

(Transaction Processing) 복잡하고 정규적인 데이터를 바로바로 존나 빠름 -> 예측가능

- OLAP : 다차원적인 데이터를 대화식으로 분석하는 기술

(Analytical Processing) 단순한데 분석이니깐 오랜 많은 데이터를 정적으로 천천히 분석 함. -> 예측불가

...

첨부파일 확인~!

ADSP -1장.hwp

1. 데이터 조작 언어 ( Data manipulation language)

데이터 조작언어에 대해서 알아보겠습니다.

데이터 조작언어에 종류

1. SELECT (조회)

2. INSERT (삽입)

3. DELETE (삭제)

4. UPDATE(수정)

{글} <- 여기서 중괄호{}는 생략 해주세요.

*** DBMS 이용시 칼럼에 ''작은따옴표를 묶어 주셔야 합니다. DBMS마다 상이함. ***

*** 문자데이터는 ''작은따옴표로 묶어 줘야 합니다. ***

1. SELECT 원하는 데이터를 조회할 때 사용합니다.

1-1.모든 칼럼 모든 튜플 조회 : SELECT * FROM {테이블명}

1-2. 원하는 칼럼 모든 튜플 조회 : SELECT {칼럼명}, {칼럼명2}, {칼럼명3} FROM {테이블명} 

1-3. 원하는 칼럼 원하는 튜플 조회 : SELECT {칼럼명}, {칼럼명2}, {칼럼명3} FROM {테이블명} WHERE {조건칼럼명} = {조건값}

2. INSERT 원하는 데이터를 테이블에 넣을때 사용합니다.

INSERT INTO {테이블명} ( {칼럼명1}, {칼럼명2}, {칼럼명3} ) VALUES ( '값1', '값2', '값3') 

** 칼럼에 DEFAULT 값이 설정 되어 있거나 NULL 허용이 되어 있다면 빈칸으로 두어도 됩니다.   ex ) '밥',3000, ,3명 **

** 칼럼명 부분을 생략하면 모든 데이터 입력을 하게 됩니다. ex) INSERT INTO {테이블명} VALUES ( '값1', '값2', '값3') 

3. DELETE 데이터를 삭제할때 사용합니다.

DELETE FROM {테이블명} WHERE {조건칼럼명} = {조건값}

** 앞과 마찬가지로 찾는값이 문자이면 '' 작은따옴표로 묶어주세요.

4. UPDATE 데이터를 수정할 때 사용합니다.

UPDATE {테이블명} SET WHERE {조건칼럼명} = {조건값}

안녕하세요. ~

오랜만에 블로그에 글 씁니다.

오늘은 간략하게 30만원대 사무용 조립 컴퓨터를 한번 소개시켜드릴까 싶어서 글 씁니다.

매번 그렇듯 적혀있는 제품이 없거나 마음에 안드는 경우 원하시는 부품으로 바꾸셔서 구매하시면 됩니다.~~