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삼성전자 기업 분석 *ce/im 위주 1. 사업의 개요 본사 거점으로 CE, IM 부문 산하 해외 8개 지역총괄, DS 부문 산하 해외 5개 지역총괄, 산하 종속기업 등 240개의 종속기업으로 구성된 글로벌 전자 기업 Set사업 CE 부문: TV, 모니터, 냉장고, 세탁기, 에어컨 등 생산 판매 IM 부문: 스마트폰 등 HHP, 네트워크 시스템, 컴퓨터 등 생산 & 판매 DS부문: OLED 및 TFT-LCD 디스플레이 패널 생산 & 판매하는 'DP 사업(디스플레이 사업)' DRAM, NAND Flash, 모바일 AP 등 제품을 생산 & 판매하는 '반도체 사업' Harman 부문: Headunits, 인포테인먼트, 텔레메틱스, 스피커 Harman 부문이란? (생소하여 추가설명) 전장부품이란 쉽게 말하면 전기장치부품의 약어이다. 따라서 '전장사..
Union Find [파이썬] 547. Friend Circles 릿코드 leetcode [2] leetcode.com/problems/friend-circles/ Union Find 문제 Friend Circles - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview. leetcode.com 유니온 파인드 개념: kakunblog.tistory.com/16 class Solution(object): def findCircleNum(self, M): sets = [i for i in range(len(M))] def find(x): if x == sets[x]: return x set..
Union Find [파이썬] 684. Redundant Connection 릿코드 leetcode [1] leetcode.com/problems/redundant-connection/ Union Find를 이용해서 풀기 유니온 파인드 개념: kakunblog.tistory.com/16 class Solution(object): def findRedundantConnection(self, edges): sets = [0] * (len(edges)+1) def find(x): if sets[x] == 0: return x return find(sets[x]) for x, y in edges: u = find(x) v = find(y) if u == v: return [x, y] sets[u] = v 다른 유니온 파인드 문제: kakunblog.tistory.com/20
Union Find (합집합, 탐색) 소개 유니온 파인드란? 서로소 집합으로 나뉘어진 원소의 집합을 추적하기 위한 자료 구조이다. 여러 노드 중 두개의 노드를 선택할 때, 두 노드가 같은 그래프에 있는지 판별하는 알고리즘. Disjoint Set라고도 불리기도 한다. Disjoint-set is a data structure that tracks a set of elements partitioned into a number of disjoint (non-overlapping) subsets. 병합 찾기 집합(Merge Find Set)이라고도 불린다. 하나 이상의 disjoint sets으로 쪼개진 elements를 찾아다니는것. union(e1, e2) => link 'e1' and 'e2' to the same subset find(e) =>..
[파이썬] 1299. Replace Elements with Greatest Element on Right Side idx 0부터 n-1 까지 가면서 그 idx를 기준으로 오른쪽에있는 elements들 중 가장 큰 값을 arr[idx] 값으로 바꿔준다 => 복잡도 O(N^2) 복잡도를 줄이기 위해서 idx를 n-2부터 0까지 가면서 그 idx를 기준 오른쪽에 있는 elements들 중 가장 큰 값을 구해준다. => O(N) class Solution(object): def replaceElements(self, arr, mx=-1): for i in range(len(arr) - 1, -1, -1): arr[i], mx = mx, max(mx, arr[i]) return arr
다익스트라 Dijkstra 파이썬 python 구현 다익스트라란? 다이나믹 프로그래밍을 활용해 최단거리를 찾는 알고리즘. 특정 source 노드에서 다른 점으로 가는 최단 경로를 알려준다. 다익스트라가 다이나믹 프로그래밍인 이유: 이전에 구했던 최단거리를 이용해서 다음 최단거리를 계산하기 때문 다익스트라 문제 : 최단 경로 문제 최단 경로 문제란? 두 노드를 잇는 가장 짧은 경로를 찾는 문제 그래프 간선 사이 비용이 있을 떄에 간선의 비용 합이 최소가 되는 경로를 찾는 문제 다익스트라 작동 순서: 다익스트라 알고리즘은 프라임의 Minimum Spanninng Tree 알고리즘과 매우 비슷합니다. 자세한 설명은 나동빈님 블로그 참조하세요. blog.naver.com/ndb796/221234424646 파이썬 코드: import sys # Library fo..
힙 heap 자료구조 파이썬으로 알아보기 힙은 트리가 완전한 이진 트리인 특별한 트리 기반 데이터 구조다. 힙은 트리가 complete(완전) binary(이진) 트리인 트리 기반의 자료구조이다. 일반적으로 힙은 다음 두 가지 유형으로 구성될 수 있다. Max-Heap 최대힙: 최대 힙은 모든 자식들보다도 루트인 노드가 가장 큰 값을 가지고 있는 트리이다. 그 아래의 sub-tree들에도 재귀적으로 같은 속성을 갖는다. Min-Heap 최소힙: 최소 힙은 모든 자식들보다도 루트인 노드가 가장 큰 값을 가지고 있는 트리이다. 위와 같은 원리이다. Heap queue (or heapq) in Python 힙 데이터 구조는 주로 priority queue를 나타내는데에 사용된다. 파이썬에서, heapq 모듈을 사용 가능하다. Heap에서의 다양한 작..
리액트 hooks useState 예제들로 파악해보자 function Counter({initialCount}) { const [count, setCount] = useState(initialCount); return ( Count: {count} setCount(initialCount)}>Reset setCount(prevCount => prevCount - 1)}>- setCount(prevCount => prevCount + 1)}>+ ); }​ 같은 코드를 class 형태로 표현 import React, { useState } from 'react'; function Example() { // 새로운 "count"라고 부르는 state 변수를 선언 const [count, setCount] = useState(0); return ( You click..

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