WoohyunKing의 개발 성장일지

n = int(input()) # 2차원 배열 지도 arr = [] # 방문 여부 확인용 2차원 배열 visited =[[False]*n for _ in range(n)] # 단지 내 가구 수 count = 0 # 단지 내 가구 수 리스트 count_list = [] for i in range(n): arr.append(list(map(int,list(input())))) # dfs 함수 def dfs(x,y): global count # 집이 존재한지 / 방문한 적 있는지 여부 확인 if arr[x][y] == 1 and not visited[x][y]: # 방문 처리 visited[x][y] = True # 단지 내 가구 수 증가 count += 1 # 상-하-좌-우로 이동하기 위한 값 nx = [-..

map() 함수의 역할 const array1 = [1, 4, 9, 16]; // Pass a function to map const map1 = array1.map(x => x * 2); console.log(map1); // Expected output: Array [2, 8, 18, 32] 어떤 배열에 있는 모든 요소들의 값을 변경해서 만든 새로운 배열을 써야 할 때가 있습니다. 이 때 루프를 사용하여 배열에 대해 수동으로 반복 처리하는 대신, 간단히 기본 제공하는 Array.map() 메소드를 사용하면 됩니다. 이 Array.map() 메소드는 콜백 함수를 이용해 각각의 요소에 호출해서 그 값을 변환할 수 있게 해줍니다. 다시 말하자면 콜백 함수는 배열의 각 요소에 실행됩니다. 즉, map() 메..

from collections import deque n,m = map(int,input().split()) # n x m 크기의 미로 maze = [] # 방문 여부 확인용 2차원 배열 visited = [[False]*m for _ in range(n)] # 미로 입력받고 저장 for _ in range(n): maze.append(list(map(int,input()))) # bfs 함수 def bfs(x,y): # 방문 처리 visited[x][y] = True # queue 자료구조 선언 queue = deque([(x,y)]) while queue: v = queue.popleft() vx = v[0] vy = v[1] nx = [-1,1,0,0] ny = [0,0,-1,1] # 상-하-좌-우..

from collections import deque vertex_count = int(input()) edge_count = int(input()) graph = [[] for _ in range(vertex_count + 1)] for _ in range(edge_count): x, y = map(int,input().split()) graph[x].append(y) graph[y].append(x) visited = [False] * (vertex_count+1) count = 0 def dfs(graph, v, visited): global count visited[v] = True count += 1 for i in graph[v]: if not visited[i]: dfs(graph,i,vis..

from collections import deque n, m ,v = map(int,input().split()) graph = [[] for _ in range(n+1)] visited_dfs = [False] * (n+1) visited_bfs = [False] * (n+1) # 노드와 간선 정보 받기 for _ in range(m): x, y = map(int,input().split()) graph[x].append(y) # 두 정점 사이의 간선은 양방향이므로 양방향으로 저장 graph[y].append(x) # 방문할 수 있는 정점이 여러 개인 경우 정점 번호가 작은 것 부터 방문해야 하므로 # 각 노드마다 정렬 for i in graph: i.sort() # DFS 함수 구현 def dfs(..

useEffect Hook이란 ? const App = () => { const [name, setName] = useState(''); useEffect(() => { // (1) setName('우현'); return (() => { // (2) console.log('Cleanup'); } }, []); useEffect(() => { // (3) console.log(name); }, [name]); return ( {name} ); } useEffect 이란 컴포넌트가 렌더링 될 때 특정 작업을 실행할 수 있도록 하는 생애주기를 대신 하기 위한 Hook이다. useEffect 는 Class Component의 componentDidMount, componentDidUpdate, 그리고 compo..

state란 ? import { useState } from 'react'; function Example() { const [count, setCount] = useState(0); return ( 버튼을 {count}번 눌렀습니다. setCount(count + 1)}>클릭 ); } State는 컴포넌트 내부에서 지속적으로 변경이 일어나는 값을 관리하기 위해 사용한다. 컴포넌트에서 동적인 값을 상태(state)라고 부르며, 동적인 데이터를 다룰 때 사용된다 볼 수 있다. state는 컴포넌트에 대한 데이터 또는 정보를 포함하는 데 쓰이는 리액트 내장 객체다. 컴포넌트 상태는 시간이 지남에 따라 변경될 수 있고, 변경될 때마다 컴포넌트가 다시 렌더링된다. state 변경은 사용자 작업 또는 시스템 생성..

1) LifeCycle 정의 React는 컴포넌트 단위로 UI를 화면에 보이게하고, UI를 바꾸고, 현재 UI를 화면에 없앤다. 각각의 컴포넌트들은 생성-> 업데이트 -> 제거 단계를 겪는 생명주기(LifeCycle)를 가지고 있다. 2) LifeCycle API React는 컴포넌트를 DOM 위에 생성하여 Rendering(화면에 보이기) 한다. 여기서 컴포넌트가 DOM 위에 생성 시간 상황에 따라 실행되는 메소드들이 LifeCycle API 컴포넌트가 DOM 위에 생성 할 때 나타나는 상황 : 컴포넌트가 DOM 위에 처음 생성될 때(Mounting), props나 state와 같은 데이터가 변경되어 업데이트 되었을 때(Update), 컴포넌트가 DOM에서 사라질 때(Unmonting) 컴포넌트 생성시..

클래스형 컴포넌트(Class Component) class App extends Component { render() { return 안녕! } } 기존의 React는 Class Component를 기반으로 작업했다. Class Component를 이용해 만들어낸 컴포넌트는 말그대로 하나의 객체처럼 동작할 것이다. this 를 통해 자기 자신을 칭하고, 뭔가 변화가 생기면 render() 메서드를 다시 호출해 리랜더링을 할 것이다. 그런데 객체를 사용할 때면 매번 언급되는 문제점이 있다. 객체를 이용한 프로그래밍 방식에서는 객체가 가지고 있는 상태와 메서드가 적절히 어우러지도록 설계한다. 이런 구조에서 메서드의 결과물은 상태의 영향을 받게 되는데, 상태에 따라 그 결과 값이 의도치 않게 변한다는 점이 문..

BFS는 Breadth-First Search, 너비 우선 탐색이라고 부르며 가까운 노드부터 탐색하는 알고리즘이다. BFS 구현에서는 선입선출 방식인 Queue 자료구조를 이용하는 것이 정석이다. 인접한 노드를 반복적으로 큐에 넣도록 알고리즘을 작성하면 자연스럽게 먼저 들어온 것이 나가게 되어, 가까운 노드부터 탐색을 진행하게 된다. BFS 알고리즘의 동작 과정 1. 탐색 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 2. 큐에서 노드를 꺼내 해당 노드의 인접 노드 중에서 방문하지 않은 노드를 모두 큐에 삽입하고 방문 처리를 한다. 3. 2번의 과정을 더 이상 수행할 수 없을 때까지 반복한다. 너비 우선 탐색 알고리즘인 BFS는 Queue 자료구조에 기초한다는 점에서 구현이 간단하다. 실제로 구현 함에 ..