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Week 4 of Object oriented programming - Polymorphism

날짜: 4월 29, 2019

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Week 4 of Object oriented programming - Inheritance

날짜: 4월 24, 2019

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Assignment of Week 3

날짜: 4월 23, 2019

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Week 3 of Object oriented programming

날짜: 4월 22, 2019

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Assignment of Week 2

날짜: 4월 17, 2019

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Test of Week 2

날짜: 4월 17, 2019

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Week 2 of Object oriented programming

날짜: 4월 17, 2019

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Week 2 of Object oriented programming - Set up

날짜: 4월 11, 2019

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Week 1 of Object oriented programming

날짜: 4월 10, 2019

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Assignment of Week 3

Assignment of Week 3 이번 과제에서는 setup 메쏘드를 통해 맵이라는 캔버스를 준비하고 draw 메쏘드를 통해 그 위에 콘텐츠들을 장착하는 기능을 구현해본다.

Test of Week 6

Test of Week 6 Splay tree에 관한 퀴즈를 풀어보았다. 1번은 만약 마지막 지점에서 Find를 시행하지 않아 key를 발결하지 못했을 시 어떤 현상이 나타날지 예측하는 것이다. 2번은 splay tree에서 가장 작은 키값을 가진 노드에서 splay를 한다면 결과를 고르는 것이다. 3번은 노드 N, 이전 노드 P(N보다 작은 키값)가 있고 N을 기준으로 splay를 진행할 때 올바른 설명을 선택하는 것이다. 1번은 강의와 설명에 나왔듯 splay가 제대로 진행되지 못해 balance가 맞는 형태가 아니게 될 것이고 이에 따라 시간이 오래걸릴 것이다. 하지만 그렇다고 일치하는 값이 없어도 가장 유사한 값을 기준으로 splay가 진행되게 된다. 2번은 가장 작은 값으로 splay tree를 구성하게 되면 당연히 root가 됨과 동시에 왼쪽에 자식노드들이 없을 것이다. 3번은 P의 키값이 N보다 작으므로 N이 root가 되고 P는 키값이 더 작기에 왼쪽 자식노드에 위치하며 P의 오른쪽 자식노드는 없을 것이다.

Week 5 of Data structures - AVL trees

Week 5 of Data structures - AVL trees 이번 강의에서는 AVL tree에 관한 내용을 습득했다.

Week 3 of Object oriented programming

Week 3 of Object oriented programming

Assignment 1 - check_brackets

Assignment 1 - check_brackets 이번 Week 1에서 배운내용을 토대로 프로그래밍 과제를 풀었다. 총 4개의 문항이며 이 중 2개만 풀면 Pass된다. 우선 Check Brackets이라는 과제에 대한 설명을 보면 괄호의 짝이 맞는지 확인하는 것이 주된 업무이다. (가 있다면 그 뒤 )가 있어야 하고 [가 있다면 ]로 짝을 맞춰야하는 것이다. 짝이 맞다면 Success를 출력, 그 이외에는 짝이 맞지않는 무리 중 가장 마지막 괄호의 index를 반환해야한다. 그 뒤의 샘플들이 나오고 이에 대한 예상 출력을 보여준다. 강의 시간에 설명했던 IsBalanced 함수의 알고리즘을 변형하면 더 접근하기 쉬울 수 있다고 한다. # python3 from collections import namedtuple Bracket = namedtuple( "Bracket" , [ "char" , "position" ]) def are_matching (left , right): return (left + right) in [ "()" , "[]" , "{}" ] def find_mismatch (text): opening_brackets_stack = [] for i , next in enumerate (text): if next in "([{" : # Process opening bracket, write your code here pass if next in ")]}" : # Process closing bracket, write your code here pass def main (): text = input () ...

Assignment 2 - Parallel processing

Assignment 2 - Parallel processing 이번 과제는 저번처럼 이미 짜여진 코드를 수정하여 더 효율적이게 바꾸는 것이라 코드만 이해하고 넘어가보도록 하겠다. 저번 Assignment 1 - Process package의 확장판이라고 볼 수 있는 과제였다. 위의 설명과 같이 n개의 threads를 통해 m개의 업무를 처리하는 과정이며 t i 는 m개의 업무 중 i번째 업무의 처리시간을 의미한다. Input format : n m t 1 t 2 t 3 ... t i t i+1 t i+2 ... Output format : index(thread) time(start at) index(thread) time(start at) index(thread) time(start at) ... 바로 예시를 들어 이해를 하자면 Sample 1에서 보여 주듯 thread의 갯수(n)는 2개, 업무의 갯수(m)은 5개이며 각 업무의 처리시간은 1, 2, 3, 4, 5초가 되겠다. 이에 대한 출력은 각 thread에서 업무에 착수한 시각들을 내보내야 하므로, 0번째 thread가 0초에 착수하고 1번째 thread가 0초에 착수하여 처리를 시작한다. 이후 1초가 되면 0번째 thread에서 업무는 완료되어 다음 프로세스를 착수하게 되어 0번째 thread에서 1초에 착수하는 것을 출력하게 된다. 다음 예시인 Sample 2는 더 간단한데 n은 4, m은 20이고 이에 대한 각 처리시간들이 모두 1초이다. 따라서 4개의 threads가 동시에 착수하여 끝내고 다시 착수하고 끝내고를 반복하는 모습을 보여주게 된다. # python3 class JobQueue: def read_data ( self ): self .num_workers , m = map ( int , input ().split()) s...

Assignment 1 - Compute tree height / Extending stack interface

Assignment 1 - Compute tree height / Extending stack interface 과제 중 1번을 해결하고 다음 문제를 보니 당황스럽게도 이미 솔루션인 상태였다. 그래서 2번, 4번 문제의 의미만 파악하고 넘어가고자 한다. 먼저 2번 문제 : Compute tree height 강의 내용 중 tree의 height에 대한 정의와 계산하는 방법에 대해 배웠던 시간이 있었다. 이를 코드로 구현하는 것이며 2분 탐색 트리(BST : Binary Search Trees) 모델에 대해 height을 계산해야 한다. 예시를 보면서 이해하는 것이 빠르므로 첫번째 샘플을 보면 5 4 -1 4 1 1 와 같이 표기가 되어있다. 이는 노드는 총 5개이며 각 노드별로 누구의 child인지 기록한 것이다. -1은 root, 이외의 정수값은 그대로 특정 노드의 child가 되는 것이다. 0번째 노드는 4번 노드의 child, 1번째 노드는 root, 2번째 노드는 4번 노드의 child, 3번째 노드는 1번 노드의 child, 마지막 4번 노드는 1번 노드의 child가 되어 위의 트리구조를 가지게 된다. 바로 코드로 넘어가면, # python3 import sys import threading def compute_height (n , parents): # Replace this code with a faster implementation max_height = 0 for vertex in range (n): height = 0 current = vertex while current != - 1 : height += 1 current = parents[current] max_height = max (max_height , height) return max_heigh...

Lecture 2 of Introduction to Computer science

Lecture 2 이번 강의에서는 컴파일에 대한 전반적인 내용과 sorting법을 알아보았다.

Week 4 of Object oriented programming - Polymorphism

Week 4 of Object oriented programming - Polymorphism 이번엔 다형성에 관한 내용을 본다.

Assignment 2 - Merging tables

Assignment 2 - Merging tables 과제 2의 마지막문제는 데이터베이스에 있는 테이블들을 합치는 것이다. 합친 후 데이터베이스에 있는 테이블의 최대 크기, 즉 최대 행을 구하는 문제이다. 과제의 설명을 보면 다음과 같은 순서를 통해 문제해결을 지시한다. 선결조건은 n개의 테이블이 데이터베이스에 있으며 테이블들의 number(index)는 1부터 n까지 이다. 1. destination i 이라는 table number(index)에 symbolic link가 연결되어 있다면 이를 다시금 연결된 테이블을 destination i 로 변경한다. (마치 부모노드를 찾는 것처럼) 2. source i 라는 table number또한 마찬가지로 symbolic link를 통해 변경한다. 3. destination i , source i 값을 비교하고 만약 두개의 테이블이 같지 않다면 source i 의 행들을 (행의 갯수를) destination i 의 행에 붙여 넣고 source i 의 테이블은 0으로 초기화 한다. 4. n개의 테이블 중 가장 큰 테이블의 행의 갯수를 출력한다. Input format n m (테이블의 총 갯수, merge명령 수행 횟수) r 1 r 2 ... r i (i번째 테이블의 행 갯수) k (merge명령을 수행할 2개의 테이블, 총 m개) Output format s (최대크기의 테이블에 해당하는 행의 갯수) 예시인 Sample 1을 보면 n은 5, m이 5이다. 그리고 각각 테이블의 행의 갯수는 1이며 이후에 merge 명령을 수행할 테이블들이 나열되고 있다. 먼저 3, 5번째 테이블을 병합하므로 3번째가 destination, 5번째가 source가 된다. 5번째 테이블의 행의 갯수인 1을 3번째 테이블의 행의 갯수에 더해주면 2가 되고 5번째 테이블의 행의 갯수는 0이 되며 symbolic link를 3으로 연결한다. 다음 2, 4번째도 마찬가...

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