String불변의 속성을 가진다.String끼리 덧셈 연산을 하면 garbage collector가 남은 String을 처리한다.따라서 변경이 잦은 문자열은 StringBuffer나 StringBuilder을 사용해야 한다.Constant Pool에 존재 StringBuffer동기화 키워드를 지원해서 멀티스레드 환경에서 안전하지만 성능은 StringBuilder보다 안좋다.스레드에 안전한 프로그램이 필요할 때나 개발 중인 시스템의 부분이 스레드에 안전한지 모를 경우 사용하는 것이 좋다 StringBuilder동기화를 지원하지 않아서 멀티스레드 환경에는 적합하지 않다. 코테에 적합하다.스레드에 안전한지 여부가 전혀 관계 없는 프로그램을 개발할 때 사용하면 적합하다.
코테
str_row = "".join(i).split("0")#0 0 1 1 1 형태#'' '' '111'로 변환
zip(list1, list2)# 1 2 3# "a" "b" "c"# 1, "a"# 2, "b"# 3, "c"#list로 감싸면 list 변환 가능
from collections import dequev, e = map(int, input().split())indegree = [0] * (v + 1)graph = [[] for i in range(v + 1)]for _ in range(e): a, b = map(int, input().split()) graph[a].append(b) indegree[b] += 1def topology_sort(): result = [] q = deque() for i in range(1, v + 1): if indegree[i] == 0: q.append(i) while q: now = q.popleft() result.a..
def find_parent(parent, x): if parent[x] != x: return find_parent(parent, parent[x]) return parent[x]def union_parent(parent, a, b): a = find_parent(parent, a) b = find_parent(parent, b) if a
서로소 집합 알고리즘def find_parent(parent, x): if parent[x] != x: return find_parent(parent, parent[x]) return parent[x]def union_parent(parent, a, b): a = find_parent(parent, a) b = find_parent(parent, b) if a 서로소 집합 사이클 판별def find_parent(parent, x): if parent[x] != x: return find_parent(parent, parent[x]) return parent[x]def union_parent(parent, a, b): a = fin..
INF = int(1e9)n = int(input())m = int(input())graph = [[INF] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]for a in range(1, n + 1): for b in range(1, n + 1): if a == b: graph[a][b] = 0for _ in range(m): a, b, c = map(int, input().split()) graph[a][b] = cfor k in range(1, n + 1): for a in range(1, n + 1): for b in range(1, n + 1): graph[a][b] = min(graph[a][b], ..
import heapqimport sysinput = sys.stdin.readlineINF = int(1e9)n, m = map(int, input().split())start = int(input())graph = [[] for i in range(n + 1)]distance = [INF] * (n + 1)for _ in range(m): a, b, c = map(int, input().split()) graph[a].append((b, c))def dijkstra(start): q = [] heapq.heappush(q, (0, start)) distance[start] = 0 while q: dist, now = heapq.heappop(q) ..
n = int(input())arr = list(map(int, input().split()))d = [0] * 100# 3 1 1 5# 3 3d[0] = arr[0]d[1] = max(arr[0], arr[1])for i in range(2, n): d[i] = max(d[i - 1], d[i - 2] + arr[i])print(d[n - 1])
재귀함수 사용def binary_search(array, target, start, end): if start > end: return None mid = (start + end) // 2 if array[mid] == target: return mid elif array[mid] > target: return binary_search(array, target, start, mid - 1) else: return binary_search(array, target, mid + 1, end)n, target = list(map(int, input().split()))array = list(map(int, input().split()..
def sequential_search(n, target, array): for i in range(n): if array[i] == target: return i + 1input_data = input().split()n = int(input_data[0])target = input_data[1]array = input().split()print(sequential_search(n, target, array))
의문점 : 책에서는 b 배열에서 i를 적용해주는데 이러면 b 앞쪽 데이터에 더 큰 값이 있어도 무시하고 같은 위치끼리 교환 하는 것이 아닌가?pos를 받아옴으로써 위의 의문을 해결해 보았음n, k = map(int, input().split())a = list(map(int, input().split()))b = list(map(int, input().split()))a.sort()b.sort(reverse=True)pos = 0for i in range(k): if a[i]
