연휴(화)_TIL

✅ 오늘 한 것

알고리즘 문제, 기초 프로젝트 데이터 분석

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✏️ 오늘 배운 점

def solution(sizes):
    max_w = 0
    max_h = 0
    for w, h in sizes:
        w, h = max(w, h), min(w, h)
        max_w = max(max_w, w)
        max_h = max(max_h, h)
    return max_w * max_h

for문에서 상황에 따라 enumerate(), items()를 사용하는 것을 알았는데 이번에 새로운 유형의 문제를 풀어보며 하나의 객체에 2개의 요소가 들어있을 경우 w, h에 각각 하나씩 순서대로 넣는 방식을 통해 문제를 풀어갈 수 있다는 것을 알 수 있게 되었다.

def solution(s):
    words = s.split(" ")
    result = []

    for word in words:
        new_word = ""
        for i in range(len(word)):
            if i % 2 == 0:
                new_word += word[i].upper()
            else:
                new_word += word[i].lower()
        result.append(new_word)
    return ' '.join(result)

처음에는 s.split()으로 작성하였다가 공백을 포함하지 않으며 오류가 발생하였다. 이후, 수정을 통해 s.split(" ")으로 만들 수 있었으며, 결과를 받아볼 수 있었다. 

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	count	sum	mean
defect_location	severity
Component	Critical	103	56067.19	544.34
	Minor	116	60670.99	523.03
	Moderate	107	56959.38	532.33
Internal	Critical	115	55548.00	483.03
	Minor	114	60151.89	527.65
	Moderate	92	46227.44	502.47
Surface	Critical	115	56840.06	494.26
	Minor	128	63344.09	494.88
	Moderate	110	51818.11	471.07

Component: 모든 심각도에서 높은 수리 단가를 유지하며 Critical일 때 가장 높은 수리비를 보여준다.

Internal: 심각도가 낮을수록 수리비가 높아지는 역전 현상이 나타나며 작은 결함일 경우 접근성이 복잡하여 수리비가 높게 나왔을 가능성이 존재함.

Surface: 심각도와 무관하게 수리비가 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 표면 결함이 외관 중심의 경미한 수리로 처리되기 때문에 상대적으로 수리비가 낮은 것으로 볼 수 있다.