문제 SWEA Stack 4873 D2 파이썬 문제 링크 SW Expert Academy SW 프로그래밍 역량 강화에 도움이 되는 다양한 학습 컨텐츠를 확인하세요! swexpertacademy.com 접근 오랜만에 쉬운 문제가 나왔다.. 스트링의 값들을 stack에 순서대로 append 해준 후 스택의 가장 상위 부분에 같은 스트링 값이 있는 경우는 pop 해준다! 세가지 경우를 처리해주면 된다. 1. 스택이 비어있을 경우 2. 스택의 가장 탑 아이템이 입력 값과 같을 경우 3. 스택의 가장 탑 아이템이 입력 값과 같지 않을 경우 나의 코드 T = int(input()) for i in range(T): lst = input() stack = [] for l in range(len(lst)): if le..
문제 SWEA Stack 4869 D2 파이썬 문제링크 SW Expert Academy SW 프로그래밍 역량 강화에 도움이 되는 다양한 학습 컨텐츠를 확인하세요! swexpertacademy.com 접근 이 문제는 점화식을 사용해서 푸는 문제라고 한다..! 처음 문제를 보았을 때 대체 어떻게 접근을 해야하는지 몰라서 여러 코드를 찾아봤는데 아직도 잘 이해가 가지 않기 때문에 다음에 리뷰해보겠다 ㅠㅠ 동적프로그래밍(Dynamic Programming)의 일종이라고도 한다. 방식: n = 1, n = 2, n = 3 ... 일 때의 경우의 수를 찾아본다. n = 1 일 때는 경우가 1개가 나오고 n = 2일 때는 경우가 3개가 나온다. n = 3일 때부터 규칙이 드러나는데 그 규칙을 dp(n-1) + 2 *..
레이블이 불균형한 분포를 가진 데이터 세트를 학습 시, 이상 레이블을 가지는 데이터 건수가 매우 적어 제대로 된 유형의 학습이 어렵다. 반면에 정상 레이블을 가지는 데이터 건수는 매우 많아 일방적으로 정상 레이블로 치우친 학습을 수행하며, 제대로 된 이상 데이터 검출이 어렵다. 이러한 문제점을 보완하고 적절한 학습 데이터를 확보하는 방안이 필요한데, 언더 샘플링과 오버 샘플링은 이러한 방안의 대표적 예시이다! 언더 샘플링은 높은 비율을 차지하던 클래스의 데이터 셋의 개수를 줄이는 방법으로 데이터 불균형을 해소하는 아이디어이다. 하지만 학습에 사용되는 데이터 수가 줄어들기 때문에 학습의 성능이 줄 수 있으므로 주의해야한다. 오버 샘플링은 낮은 비율 클래스의 데이터를 증식하여 학습을 위한 충분한 데이터를 확..
