Carat Thinker

태블로를 사용하다보면 위치 정보를 시각화해야할 때가 있는데요, 위치 정보를 차트에 나타내기 위해서는 좌표 정보가 필요합니다. 그러나 데이터 원본에만 의존하기에는 무리가 있습니다. 데이터 원본에 좌표 정보가 없을 때도 많더라구요. 그래서 오늘은 Tableau와 Python을 이용해서 배경 이미지에서 좌표를 찾는 방법을 포스팅해보려구요. 참고한 포스팅은 아래와 같습니다. Tableau 레퍼런스 및 이미지 : Insight to Ptofitc (tistory.com) [Python] 파이썬 opencv 이미지 좌표 추출 (tistory.com) 데이터 : mtr-map/stations.csv at master · xpfio/mtr-map · GitHub Tableau에서 좌표 찾기 비어있는 x, y 컬럼이 데..

그래프란 노드와 에지로 구성된 집합 노드 : 데이터를 표현하는 단위 에지 : 노드를 연결하는 요소 위 그림은 방향이 있는 그래프이다. 그래프는 방향이 없을 수도 있으며, 양방향 그래프일수도 있다. 그래프 표현 방법 에지 리스트 : 에지를 중심으로 그래프를 표현 노드 중심 알고리즘이 아닌 에지 중심 알고리즘에 사용 에지 리스트로 가중치 없는 그래프 표현 방향이 있는 그래프 : 출발 노드와 도착 노드를 표현하는 2개의 열 방향이 없는 그래프 : 2번씩 넣거나(A-B, B-A 순) 1번만 넣고 코딩 시 2번씩 호출한다 에지 리스트로 가중치 있는 그래프 표현 출발 노드, 도착 노드, 가중치를 표현하는 3개의 열 장점 : 구현이 쉽다 단점 : 특정 노드와 관련되어 있는 에지를 탐색하는 것은 어려움 인접 행렬 : ..

정렬에는 병합 정렬 외에도 버블 정렬, 선택 정렬, 삽입 정렬, 퀵 정렬, 기수 정렬 등이 있지만 시간복잡도가 좋지 않아서 잘 사용되지 않습니다. 오늘은 시간복잡도가 nlogn으로 낮은 편인 병합 정렬에 대해서만 다루겠습니다 병합 정렬 이미 정렬된 부분 집합들을 효율적으로 병합해 전체를 정렬하는 방식 분할 정복 방식 분할한 집합을 정렬하며 합친다 2개의 그룹을 병합하는 과정을 이해하는 것이 중요하다 투포인터를 사용한다 과정 데이터를 분할한다 포인터를 세트의 같은 인덱스에 위치시킨다 왼쪽 포인터와 오른쪽 포인터를 비교하여 작은 값을 결과 배열에 추가한다 포인터를 오른쪽으로 1칸 이동시킨다 한쪽 세트의 모든 데이터를 입력했다면 남은 세트의 데이터는 마지막에 배치한다 swap 횟수를 계산하는 응용 문제 등으로..

배열과 리스트 파이썬에서는 둘을 구분하지 않는다 파이썬의 배열(리스트) 특징 인덱스를 이용하여 바로 접근 가능 가변적인 길이 배열 리스트 인덱스O: 배열의 값에 바로 접근 가능 인덱스X: 접근 속도가 느리다 연속적인 형태 : 삽입, 삭제 속도 느림 포인터로 연결되어 있음 : 삽입, 삭제 속도 빠름 고정된 크기 가변적인 크기 백준 1546번 풀이(python) 프로세스 과목 개수, 시험 성적 입력 받기 최대값 구하기 총합 구하기 : 점수를 일일히 수정하지 않고 총합을 수정해야 시간복잡도를 줄일 수 있다 점수를 일일히 수정하는 방향으로 코드를 짜면 틀린다. 오차 조건때문인듯? 점수 수정하기 : 전체를 최대값으로 나눈 다음, 과목 개수로 나누고 100을 곱한다 코드 n = input() #과목 개수 numbe..

최근에 진행한 공모전에서 특정 좌표와 가장 가까운 지하철역/버스정류장을 계산할 일이 있었습니다. 기준이 되는 좌표가 M개이고, 지하철역/버스 정류장이 N개라면 M X N번의 반복문 루프를 돌려야합니다. 연산 시간을 줄이기 위해 챗GPT를 열심히 돌리고 구글을 뒤진 결과, KDtree를 함께 사용하면 된다는 것을 알았습니다. 데이터 준비 M개의 가게와 가장 가까운 지하철역을 구한다고 가정하겠습니다. 후보가 될 수 있는 지하철은 N라고 가정합니다. 좌표 데이터 확보(위도, 경도) 가게와 지하철역의 좌표가 모두 필요합니다. 지하철역 좌표는 공공데이터셋으로 구축이 되어 있지만, 가게의 좌표를 구하기 위해서는 지오코딩을 실시해야합니다. 지오코딩 과정은 생략하겠습니다. 가게 데이터셋에는 '가까운 지하철역'과 '거리..