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Numpy(Numerical python) np.array 함수를 사용하여 배열 생성 리스트와는 다르게 하나의 데이터 type만 배열에 사용가능 => dynamic typing not supported 리스트는 객체들의 레퍼런스의 모임이지만 배열은 한개의 객체임 import numpy as np a=np.array([1,2,3,4],float) print(a) #astype()메써드로 바꾸기가능 b=a.astype(np.int16) print(b.dtype) [1. 2. 3. 4.] int16 shape 넘파이 배열 차원의 구성을 반환함 // 차원의 길이를 의미 dtype 넘파이 배열 데이터 타입 반환 ndim (number of dimension) 몇차원인지 의미 size 원소개수 import nump..

#방문처리 def dfs(graph,v,visited): visited[v] = True print(v,end=" ") for i in graph[v]: if not visited[i]: dfs(graph,i,visited) #각 노드들을 방문처리 하면서 깊이 탐색 진행 graph = [ [], [2,3,8], [1,7], [1,4,5], [3,5], [3,4], [7], [2,6,8], [1,7] ] #그래프에 8개의 노드가 있으므로 처음 자리 0이므로 9개생성 visited = [False]*9 dfs(graph,1,visited) #BFS : 너비 우선 탐색 => 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘 from collections import deque def bfs(graph,start,visited..

특정한 기준에 따라서 순서대로 나열(이진 탐색의 전처리 과정이기도함) 선택정렬 : 모두비교 삽입정렬 : 적절한 위치에 삽입 퀵정렬 : pivot 설정 계수정렬 : 특정조건일 때만 사용가능