- Advice Slip API

: 세계적인 명언이나 조언들을 보여주는 API로 간단하게 웹앱을 만들어봤다. 앞전에 만든 Numbers API 사용한 것과 같은 맥락이라 크게 어려운 것 없고, 다시 한번 간단하게 공부하기 좋았다. 

 

 

Advice Slip JSON API

In the event of an error occuring, a message object is returned, containing relevant information about the request. A slip object is a simple piece of advice. A search object contains the results of a slip search query. A messages object contains informati

api.adviceslip.com

 

 

<코드>

- index.html

<body class="bg-secondary">
    <div class="container">
      <div class="row">
        <div class="col-md-6 mx-auto">
          <div class="card p-4 mt-5">
            <h1>Advice Slip</h1>
            <span>버튼을 클릭하면 랜덤 advice가 나타납니다.</span>
            <button
              class="btn btn-primary mt-3"
              style="outline: none; border: none;"
            >
              Click
            </button>
            <div class="card-body">
              <div class="mt-2" id="advice-area">
                <h3 class="card-title">Random advice</h3>
                <p class="text card-text"></p> <!--명언이 나타나는 부분-->
              </div>
            </div>
          </div>
        </div>
      </div>
    </div>
    <script src="main.js"></script>
  </body>

 

- main.js

const adviceText = document.querySelector('.text');
const btn = document.querySelector('.btn');
const adviceArea = document.getElementById('advice-area');

btn.addEventListener('click', advice);

function advice() {
  fetch("https://api.adviceslip.com/advice")
    .then(response => response.json())
    .then(data => {
      adviceArea.style.display = 'block';
      adviceText.innerHTML = data.slip.advice;
    })
    .catch(err => console.log(err));
}

 

<결과>

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 이분 탐색 알고리즘 - 파이썬

 

이분 탐색은 값을 비교할 때마다 찾는 값이 있을 범위를 절반씩 좁히면서 탐색하는 효율적인 알고리즘이다. 이분 탐색에서 중요한 것은 '이미 정렬된 데이터'에서 값을 비교하면 찾는다는 것이다. 따라서 순차 탐색처럼 처음부터 하나씩 하는 것이 아니라 정렬된 데이터에서 기준점을 잡고 반으로 줄여나가며 찾는 것이기에 훨씬 효율적이고 빠른 알고리즘이다.

 

이분 탐색은 실생활에서 '책'을 떠올리면 쉽게 이해할 수 있다. 우리는 책을 이용해 원하는 것을 찾을 때 첫 페이지부터 찾는 것이 아니라, 중간쯤 쪽수를 찾아 펼친 다음 범위를 좁혀나가며 계속 찾아나간다. 원하는 페이지가 펼친 페이지보다 뒤에 있다면 앞쪽은 찾을 필요 없이 바로 뒤쪽부터 찾게 된다.

 

 

예제

def binary_search(a, x):
    start = 0
    end = len(a)-1

    while start <= end:
        mid = (start + end) // 2
        if(x == a[mid]): 	# 원하는 값 발견!
            return mid 
        elif (x > a[mid]): 	# 찾는 값이 더 크면, 오른쪽으로 범위를 좁혀 탐색
            start = mid + 1
        else:			# 찾는 값이 더 작으면, 왼쪽으로 범위를 좁혀 탐색
            end = mid - 1
            
    return -1			# 찾지 못했을 때

a = [1, 4, 9, 25, 36, 49] # 정렬된 자료
print(binary_search(a, 36)) # 5
print(binary_search(a, 12)) # -1

 

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1920번: 수 찾기

첫째 줄에 자연수 N(1≤N≤100,000)이 주어진다. 다음 줄에는 N개의 정수 A[1], A[2], …, A[N]이 주어진다. 다음 줄에는 M(1≤M≤100,000)이 주어진다. 다음 줄에는 M개의 수들이 주어지는데, 이 수들이 A안��

www.acmicpc.net

 

<내 코드>

n = int(input())
A_num = list(map(int, input().split()))
sorted_A = sorted(A_num)

m = int(input())
M_num = list(map(int, input().split()))


def binary_search(M, sorted_A):
    start = 0
    end = len(sorted_A)-1

    while start <= end:
        mid = (start + end) // 2

        if(m == sorted_A[mid]):
            return print(1)
        elif (m > sorted_A[mid]):
            start = mid + 1
        else:
            end = mid - 1
    return print(0)


for m in M_num:
    binary_search(m, sorted_A)

 

이분 탐색 알고리즘 문제다. 이분 탐색은 미리 정렬된 리스트에서 값을 찾아나가는 알고리즘이다. 정렬된 자료에서 중앙값을 찾은 다음 찾으려는 값과 비교한다. 중앙값이 더 크면 찾으려는 값이 오른쪽에 있는 것이기에 오른쪽으로 범위를 좁히고, 중앙값이 더 작다면 왼쪽으로 범위를 좁혀 찾아나간다. 비교하는 값이 존재한다면 1을 프린트하고, 없다면 0을 프린트한다.

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11866번: 요세푸스 문제 0

첫째 줄에 N과 K가 빈 칸을 사이에 두고 순서대로 주어진다. (1 ≤ K ≤ N ≤ 1,000)

www.acmicpc.net

 

 

<내 코드>

n, k = map(int, input().split())
people = [i for i in range(1, n+1)]
key = 0
temp = k - 1
order = []
while people:
    key = (key+temp) % len(people)
    order.append(people.pop(key))

print('<'+', '.join(map(str, order))+'>')

 

순열 규칙을 찾으면 간단하게 해결되는 문제였다. 

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