가사 검색 - 2020 카카오 신입공채 1차
처음 봤을땐 query의 ?의 위치를 이진탐색하여 푸는 방법으로 접근하였다. 테스트 케이스도 모두 잘 출력되었으나, 제출했을땐 세가지 케이스에서 시간초과가 발생하였다. 다른방법을 보니 아주 간단하게 해결하는 방법이 있었다. bisect 라이브러리를 이용하는 것이다.

공유기 설치 - 백준 2110번
처음 접근할때 굉장히 난해했었다. 파라메트릭 서치 문제인지는 알겠으나 구현을 어떤식으로 해야할지 너무 막막했었다. 방법은 생각보다 간단했다. 접근은 쉬우나 해결이 너무 난해했다;;

아주 기본적인 이진탐색 문제이다. 배열을 array라고 할 경우 배열의 인덱스의 값과 인덱스가 같은 값을 찾기만 하면 된다. 이 경우가 고정점이기 때문이다.

이 문제는 사실 파이썬의 Bisect 라이브러리를 이용하면 매우 쉽게 해결할 수 있다. bisect_left(),bisect_right()를 이용하면 정렬된 리스트에서 같은 수의 갯수를 구할 수 있기 때문이다.

이 문제는 떡을 자르는 절단기 높이 H를 1씩 증가시켜서 탐색을 하면 각 개별의 떡의 길이가 10억 이하이므로 시간초과를 할수밖에 없다. 따라서 이진탐색으로 범위를 줄여가며 높이 H의 탐색을 해야한다.

이 문제는 여러가지 방법으로 풀 수 있는데 기본적으론 이진탐색을 이용하여 풀 수 있다.

Python으로 Back-End를 구성한다면 Django와 Flask 둘중에 어느걸 써야할지 궁금했는데 이에 관련해서 2016 Pycon에서 설명한 영상이 있었다.
Flask는 기본적으로 micro-framework이다. 수많은 설정을 셋팅해줄 필요가 없다.

이 문제를 풀때 아스키 코드를 이용하여 알파벳을 숫자로 치환하는 것을 생각 못했다. 그래서 알파벳을 순서대로 저장한 배열을 만들어 해당배열의 인덱스 값을 x값으로 둬서 숫자로 바꾸고 y는 두번째로 입력받은 값을 저장하도록 해결하였다.

삼성전자에서 자주나오는 유형의 구현, 시뮬레이션 문제이다.