Algorithm Cinema

이런 서로 다른 트리들을 비교할때 어케해야할까의 고민두 집합에 속한 원소들은 중복되지 않고, 순서도 특정된게 없으니 1차원배열에 싹 다 저장한다.모든 집합의 원소 즉, 서로 다른 트리들의 원소를 0,1,2…,n-1로 넣으면 이를 1차원배열의 인덱스로 활용한다.이런 서로 다른 트리들을 비교할때 어케해야할까의 고민두 집합에 속한 원소들은 중복되지 않고, 순서도 특정된게 없으니 1차원배열에 싹 다 저장한다.모든 집합의 원소 즉, 서로 다른 트리들의 원소를 0,1,2…,n-1로 넣으면 이를 1차원배열의 인덱스로 활용한다.트리의 루트는 각 집합의 대표이다.루트의 배열 원소에는 루트 자식을 넣는다. ( 루트와 루트 자식은 같은 인덱스값)루트가 아닌 노드의 원소는 그 원소의 부모노드( 루트 아래아래 자식의 인덱스값은..

넷플릭스 시리즈 중 가장 충격적인 시리즈. 제프리 다머라는 희대의 악질적인 범죄자의 대한 이야기. 제프리 다머를 연기한 에반 피터스의 연기는 어마어마하게 훌륭하며 시간가는 줄 모르고 시청할 만큼 연출이 뛰어나며 자연스럽다. 인물 자체를 다룬 내용이다 보니 해석이 아닌 몇가지 포인트로 서술하겠다. 1. 노파심희대의 악질적인 범죄자 제프리 다머에게 팬이 생기는 말도 안돼는 일이 벌어지는데 이 넷플릭스를 보고 그런 사람들이 생기지 않았으면 좋겠다는 노파심이 든다. 2. 종교에 관한 생각마지막에 감옥에 수감된 다머는 예수를 믿으며 자신이 구원됐다 주장한다. 즉 저런 끔찍한 범죄를 저질러도 종교가 구원을 해줄 것이라는 생각을 가지고 셰례를 받는데, 이 점은 우리가 어떻게 받아드려야 할 것인가. 난 무교라 잘 모르..

Intro 배진수 작가의 웹툰 원작의 넷플릭스 시리즈이다. , 을 모티브로 삼아 만들었다.기본적인 내용은 8명의 각기 다른 사정을 지니고 있는 사람들이 시간이 흐르는 만큼 상금이 쌓이는 게임, 그 게임에 들어가서 일어나는 일들.  원작웹툰과의 차이?약간 있다. 아니 사실 꽤 있다. 뭔가 흐름은 비슷한데 디테일은 많이 다른 느낌.괴리감은 느껴지지 않지만 그렇다고 너무 이미테이팅은 한거 같지는 않다. 웹툰을 재밌게봤던 분들이라면 볼만할거라 생각한다. 몇가지 중요한 포인트 몇개를 던지며 리뷰를 하겠다.  #1. 게임 주최자들을 숨긴 이유약간 이런 사회실험과 비슷한 류의 컨텐츠들은 사회실험을 주도하는 자들이 게임을 이끌어가는 경향이 있다. 하지만 The 8 show는 단 한번도 게임 주최자들을 보여주지 않는다...

Comparable인터페이스. 가지고 있는 메서드는 CompareTo()import 필요없다. java.lang에 위치해있기 때문.이러한 비교하는 인터페이스를 가져오는건 궁극적으로 비교도 있지만 정렬의 기준을 세우는 것이다.return 값은 0,1,-1이얌.class Student implements Comparable{..... 생성자, getter setter.... public int CompareTo(Student s){ return this.id-s.id; } //아니 그럼 이름과 같은 문자일땐 어떻게 비교하나요? //이런식으로 comapreTo내부에 compareTo를 써서 정렬의 기준을 잡아주면 됩니다. public int CompareTo(Student s){ return this...

특정 지역 중심의 지도를 출력map = get_googlemap(center = c(123.124144,37.124124),maptype ="roadmap",zoom=17,size=c(320,320) size가 작아질수록ggmap(map, extent ="device") > 지도 여백 설정(이건 여백이 없는 것)주소를 이용하여 지도 출력 (geocode의 힘을 빌리자)gc= geocode(enc2utf8("호미곶")) or ("Tokyo, Japan) 해도 되고 다양하게..lonlat = c(gc$lon, gc$lat) map = get_googlemap(center = lonlat)ggmap(map)# 마커까지 넣고 싶다면?map = get_googlemap(center = lonlat,marker =..

ggplot(data = mpg, aes(x= displ, y = hwy)) + geom_point() + xlim(3,6)----------데이터 축 , x= value값, y= value값-- + 그래프 종류 +--- 세부설정## 막대그래프geom_col()## 빈도 막대 그래프geom_bar()## 선 그래프geom_line()## 상자그림geom_boxplot()##색깔 별 그래프qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data = iris, colour= Species,size = Petal.Width)qplot(age,circumference,data= Orange ,geom = "line",colour = Tree) myairquality $ season = factor(..

화면 분할** keyword는 plot이다.plot(10:1)split.screen(c(2,1)) // split display into two screens.split.screen(c(1,3),screen = 2)산포도x,y 그래프 라 생각하면 편하다x= seq(1,10,0.1)y=exp(x)plot(x,y)plot(x,y, main="Title..", xlabel = "x label",....)##굳이 숫자가 아니더라도plot(ToothGrowth $ len, ToothGrowth $dose) 이렇게 열 자체를 산포도 그래프로 표현하는것도 좋다.main = “ 제목”sub = “부제목”xlab and lab = “xy축 제목설정”막대그래프집단간 차이를 표현할때 깡패처럼 쓰인다.##1. 먼저 벡터 몇개..

tidyr packagetidy하다는 것은..하나의 셀에 하나의 데이터만 있다.직선적으로 데이터를 찾아야한다. 행렬로reshapinggather 열의 이름이 1999 2000 이럴때,, 그냥 year로 연도 병합하는게 좋다.이럴때 gather 함수를 활용.gather(data,'열 이름1','열 이름 2',key = "병합하고자 하는 열 1",value = "병합하고자 하는 열 2")spread()하나의 열에 너무 데이터가 짬뽕일때.예를 들어 열이름1의 데이터가 너무 짬뽕이라 보기 힘들면 열이름 1의 내부의 데이터가차라리 열이 되는 것.spread(data, '열이름1','열이름2')결측치 다루기1.drop_na() - na값 다 죽이기drop_na(data,'Na값 있는열')fill() - 열의 na값..

결측치 정제is.na(df) 하면 df에 들어있는 녀석들 중 골라서 boolean type으로 리턴해줌.table(is.na(df)) — 몇개 있는지 파악.결측지 제거결측치가 있는 행만 추출 — filter()na값이 존재하면 평균과 같은 수학계산하는데 상당한 무리가 있다. 따라서 필터링으로 먼저 없앤다.df %>% filter(!is.na(score))df %>% filter(!is.na(Score) & !is.na(gender))## 이렇게 필터링 조건문을 두개 이상 넣어서 다 없애도 됌결측치가 하나라도 있으면 제거 - na.omit()소위 말하는 데이터의 na을 통으로 날리는거다.na.omit(df) . 해버리고 수학계산하면 아주 예쁘게 계산 가능결측치 제외함수내부에서 제거를 해주는 것.df %>%..

filter() - 조건식으로 필터링and, or, ≥ exam %>% filter(class %in% c(1,3,5))exam안에 class 열 안에 1,3,5가 있는 녀석들만 필터링 하겠다는것그 외에도 ^ 제곱%/% 나눗셈의 몫%% 나눗셈의 나머지이런 녀석들도 연산에 활용가능select() - 필요한 데이터 선택df % select(-columnName)##columnName을 제외한 모든 열을 선택하는 데 사용됩니다.arrange() - 정렬##arrange()의 기준이 하나만 있어야하는건 아니다.exam %>% arrange(class, desc(math))>> 이렇게 두개 이상의 기준을 넣어버리면 먼저 class로 정렬 후, 그 다음 math의 내림차순으로..mutate() - 파생변수 추가ex..