DOM(Document Object Model)이란?DOM(문서 객체 모델)은 W3C(World Wide Web Consortium)에서 제공하는 크로스 언어(cross-language) API로, XML 문서에 접근하고 수정할 수 있게 해줍니다.DOM은 랜덤 액세스(random-access)가 필요한 애플리케이션에서 특히 유용합니다. 반면 SAX는 한 번에 문서의 일부분만 볼 수 있어서, 하나의 SAX 요소를 살펴보는 동안에는 다른 요소에 접근할 수 없다는 한계가 있습니다.minidom을 이용한 XML 파싱XML 문서를 빠르게 로

파이썬 Tkinter란 무엇인가?Tkinter는 파이썬의 표준 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 라이브러리입니다. 파이썬과 Tkinter를 함께 사용하면 복잡한 설정 없이도 빠르고 간편하게 데스크톱용 GUI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. Tkinter는 강력한 Tk GUI 툴킷을 객체 지향 방식으로 다룰 수 있는 인터페이스를 제공하며, 파이썬에 기본으로 포함되어 있어 별도의 설치 과정 없이 바로 사용할 수 있다는 큰 장점이 있습니다.Tkinter로 GUI 애플리케이션 만들기Tkinter를 활용해 GUI 애플리케이션을 개발하는 것

다음 순열(Next Permutation)이란?배열에 담긴 숫자들을 사전순(lexicographic order) 기준으로 바로 다음에 오는 더 큰 순열로 재배치하는 메서드를 구현해 보겠습니다. 만약 현재 배열이 이미 가능한 가장 큰 순열이라면, 더 큰 순열이 존재하지 않으므로 대신 오름차순으로 정렬된 가장 작은 순열로 되돌립니다. 이때 교체 작업은 반드시 제자리(in-place)에서 수행해야 하며, 별도의 추가 메모리를 사용하지 않아야 합니다.예를 들어 왼쪽 열의 입력에 대해 오른쪽과 같은 출력을 얻습니다.1,2,3 → 1,3,23

문제 개요중복되지 않은 후보 숫자들로 이루어진 집합과 하나의 목표 숫자가 주어졌다고 가정해 봅시다. 우리가 찾아야 할 것은 후보 숫자들을 더했을 때 목표 값이 되는 모든 고유한 조합입니다. 특별한 규칙이 하나 있는데, 동일한 숫자는 무제한으로 반복해서 선택할 수 있다는 점입니다.예를 들어 후보 숫자가 [2, 3, 6, 7]이고 목표 값이 7이라면, 가능한 결과는 다음과 같습니다.[[7], [2, 2, 3]]7 자체가 후보에 포함되어 있으므로 [7]이 답이 되고, 2를 세 번 더하고 3을 한 번 더하면 7이 되므로 [2, 2, 3]도

점프 게임(Jump Game)은 코딩 테스트와 알고리즘 학습에서 자주 등장하는 대표적인 그리디(Greedy) 기반 문제입니다. 이 글에서는 파이썬을 활용해 점프 게임 문제를 해결하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.문제 설명음수가 아닌 정수로 이루어진 배열이 주어지며, 우리는 처음에 배열의 첫 번째 인덱스(0번 위치)에 서 있습니다. 배열의 각 요소는 해당 위치에서 최대로 점프할 수 있는 거리를 의미합니다. 즉, 값이 3이라면 한 번에 최대 3칸까지 앞으로 이동할 수 있습니다.목표는 마지막 인덱스에 도달할 수 있는지를 판단하는 것입니

문제 개요여러 개의 구간(interval)이 주어졌을 때, 서로 겹치는 구간들을 모두 하나로 합치는 문제를 생각해 봅시다. 예를 들어 구간 목록이 [[1,3], [2,6], [8,10], [15,18]]과 같이 주어진다면, 병합 후의 결과는 [[1,6],[8,10],[15,18]]이 됩니다.그 이유는 [1,3]과 [2,6]이라는 두 구간이 서로 겹치기 때문입니다. 이 두 구간은 하나로 합쳐져 [1,6]이 되고, 나머지 구간들은 겹치는 부분이 없으므로 그대로 유지됩니다.해결 알고리즘이 문제는 다음 단계를 통해 해결할 수 있습니다.구간

문제 소개 양의 정수 n이 주어졌을 때, 1부터 n²까지의 숫자를 시계 방향으로 나선형(spiral) 순서에 따라 채워 넣은 n×n 정사각형 행렬을 생성하는 것이 이번 문제의 목표입니다. 예를 들어 n = 4라면 다음과 같은 행렬이 완성됩니다. 12341213145111615610987 숫자 1에서 출발해 첫 번째 행을 따라 오른쪽으로 이동하고, 행렬의 끝에 도달하면 아래로 방향을 꺾습니다. 이후 왼쪽, 위쪽으로 돌아오면서 점점 안쪽으로 나선을 그리듯 채워 나가는 방식입니다. 알고리즘 접근 방식 가장 직관적인 해법은 행렬의 네 변

유닉스 파일 시스템 스타일의 파일 절대 경로가 주어졌을 때, 이를 단순화해야 하는 경우가 있습니다. 다시 말해 주어진 경로를 정규 경로(canonical path)로 변환하는 작업입니다.유닉스 스타일 파일 시스템에서는 마침표 하나(.)가 현재 디렉터리를 의미하며, 마침표 두 개(..)는 한 단계 위 디렉터리(부모 디렉터리)로 이동함을 나타냅니다.정규 경로의 속성경로는 항상 슬래시 /로 시작해야 합니다.두 디렉터리 이름 사이에는 슬래시 /가 정확히 하나만 존재해야 합니다.마지막 디렉터리 이름이 있는 경우, 그 뒤에 슬래시 /가 붙어서

문제 개요행렬(matrix)이 하나 주어졌다고 가정해 보겠습니다. 이 행렬에서 어떤 요소가 0이라면, 그 요소가 속한 행과 열 전체를 모두 0으로 만들어야 합니다. 이때 변환은 제자리(in-place) 방식으로 수행되어야 하므로, 추가적인 행렬을 새로 생성하지 않고 원본 행렬을 직접 수정해야 합니다.예를 들어 다음과 같은 행렬이 입력으로 주어진다면 −101111111결과는 다음과 같습니다 −000101101(0, 1) 위치의 요소가 0이었기 때문에 첫 번째 행 전체와 두 번째 열 전체가 함께 0으로 변경된 것을

숫자로 이루어진 집합이 하나 주어졌다고 가정해 봅시다. 우리가 해야 할 일은 이 집합에서 만들 수 있는 모든 부분집합을 생성하는 것입니다. 이렇게 만들어진 전체 집합을 멱집합(Power Set)이라고 부릅니다.예를 들어 집합이 [1, 2, 3]이라면, 멱집합은 다음과 같습니다.[[], [1], [2], [3], [1,2], [1,3], [2,3], [1,2,3]]그럼 문제를 단계별로 풀어보겠습니다.문제 해결 접근 방식이 문제는 재귀(Recursion) 기법으로 해결할 수 있습니다. 재귀 함수의 이름을 solve()라고 하고, 이 함

2차원(2D) 보드와 하나의 단어가 주어졌을 때, 해당 단어가 그리드 안에 존재하는지 판별하는 문제를 파이썬으로 해결해 보겠습니다.문제 정의단어는 순차적으로 인접한 셀들의 문자를 연결하여 만들 수 있습니다. 여기서 인접(adjacent) 셀이란 가로 또는 세로 방향으로 이웃한 셀을 의미합니다. 중요한 제약 조건은 같은 셀의 문자를 두 번 이상 사용할 수 없다는 점입니다.예를 들어 다음과 같은 보드가 있다고 가정해 봅시다.ABCESFCSADEF단어 ABCCED → true (경로가 존재)단어 SEE → true (경로가 존재)단어 A

이진 트리의 전위 순회(preorder) 순서와 중위 순회(inorder) 순서가 주어졌을 때, 이 두 순회 결과만으로 원래의 이진 트리를 다시 만들어야 합니다. 예를 들어 전위 순회가 [3,9,20,15,7]이고 중위 순회가 [9,3,15,20,7]이라면, 다음과 같은 이진 트리가 생성됩니다.알고리즘 단계buildTree 메서드는 전위 순회 리스트와 중위 순회 리스트를 인자로 받습니다.전위 순회의 첫 번째 노드를 루트(root)로 지정하고, 해당 노드를 전위 순회 리스트에서 제거합니다.중위 순회 리스트에서 루트 값(root.val

문제 소개 이진 트리의 중위 순회(inorder traversal)와 후위 순회(postorder traversal) 결과가 주어졌을 때, 이 두 순회 정보만으로 원래의 이진 트리를 다시 복원하는 것이 목표입니다. 예를 들어 후위 순회가 [9, 15, 7, 20, 3]이고 중위 순회가 [9, 3, 15, 20, 7]이라면, 아래 그림과 같은 이진 트리가 완성됩니다. 알고리즘 접근 방법 핵심은 두 순회 방식이 가진 고유한 성질을 활용하는 것입니다. 후위 순회는 왼쪽 → 오른쪽 → 루트 순서로 방문하므로, 후위 순회 배열의 마지막

문제 소개2차원 보드에 X와 O가 채워져 있다고 가정해 봅시다. 우리의 목표는 X로 완전히 둘러싸인 모든 영역을 찾아 포획하는 것입니다. 여기서 포획(capture)이란 해당 영역 안에 있는 모든 O를 X로 바꾸는 작업을 의미합니다.입력 예시XXXXXOOXXXOXXOXX출력 결과XXXXXXXXXXXXXOXX주목할 점은 맨 아래 행 두 번째 칸의 O가 그대로 살아남았다는 것입니다. 이 칸은 보드의 가장자리에 위치하기 때문에 X로 둘러싸일 수 없기 때문입니다.해결 접근 방법핵심 아이디어는 매우 직관적입니다. 보드의 가장자리에 있는 O는

문제 개요정수 배열 nums가 주어졌을 때, 최소 하나의 숫자를 포함하는 연속된 부분 배열(contiguous subarray) 중에서 원소들의 곱이 가장 큰 값을 찾는 것이 이번 문제의 목표입니다.예를 들어 배열이 [2, 3, -2, 4]라면, 연속된 부분 배열 [2, 3]의 곱인 6이 최댓값이므로 출력 결과는 6이 됩니다.해결 접근 방법이 문제는 동적 계획법(DP)으로 효율적으로 해결할 수 있습니다. 핵심 아이디어는 음수의 존재 때문에 각 위치에서 최대 곱과 최소 곱을 동시에 추적해야 한다는 점입니다. 음수끼리 곱하면 양수가 되

인구 조사(Census)란 특정 인구 집단에 대한 정보를 체계적인 방식으로 기록하는 작업을 말합니다. 수집되는 데이터에는 인구 통계(demographic), 경제 활동, 주거 형태 등 다양한 범주의 정보가 포함됩니다. 이러한 데이터는 정부가 현재 상황을 정확히 파악하고 미래를 계획하는 데 중요한 기초 자료로 활용됩니다.이 글에서는 파이썬(Python)을 활용해 인도 인구 조사 데이터를 분석하는 방법을 단계별로 살펴봅니다. 인구 통계 및 경제적 측면을 다양하게 분석하고, 그 결과를 그래프로 시각화하여 한눈에 파악할 수 있도록 구성했습

Python은 내장 모듈인 expat을 통해 XML 데이터를 읽고 처리할 수 있습니다. Expat은 유효성 검사(validation)를 수행하지 않는 경량 XML 파서로, XML 파서 객체를 생성한 뒤 해당 객체의 이벤트를 다양한 핸들러(handler) 함수에 연결하는 방식으로 동작합니다.핸들러 함수는 문서를 순차적으로 읽으면서 발생하는 이벤트(시작 태그, 종료 태그, 문자 데이터 등)를 실시간으로 가로채 처리합니다. 아래 예제에서는 각 핸들러 함수가 어떻게 XML 파일의 요소와 속성 값을 출력 데이터로 추출하는지 살펴보겠습니다.

현대 금융 거래에서는 다양한 형태의 사기(fraud)가 끊임없이 발생하고 있습니다. 다행히 머신러닝 알고리즘을 활용하면 과거의 거래 데이터를 학습시켜 새로운 거래가 사기일 가능성을 예측할 수 있습니다.이 글에서는 실제 신용카드 거래 데이터를 예제로 사용합니다. 데이터를 분석하고, 특성(feature)과 레이블(label)을 생성한 뒤, 머신러닝 알고리즘 중 하나를 적용하여 해당 거래가 사기인지 아닌지를 판별해 보겠습니다. 마지막에는 선택한 모델의 정확도(accuracy), 정밀도(precision), F-점수(F-score)를 계산

모든 비즈니스는 고객의 충성도에 의존합니다. 고객이 다시 거래를 해주는 것은 사업 수익성의 핵심 기반이며, 따라서 고객이 이탈하는 이유를 파악하는 것이 매우 중요합니다. 이렇게 고객이 떠나가는 현상을 고객 이탈(Customer Churn)이라고 부릅니다. 과거 데이터의 경향을 분석하면 어떤 요인이 고객 이탈에 영향을 미치는지 판단할 수 있고, 특정 고객이 이탈할지 여부도 예측할 수 있습니다.이 글에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 과거 고객 이탈 데이터의 패턴을 분석하고, 앞으로 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하는 방법을 단계별로 살

엑셀(Excel)은 전 세계에서 가장 널리 쓰이는 스프레드시트 프로그램으로, 거의 모든 컴퓨터 사용자가 스프레드시트를 통해 데이터를 관리하는 방식에 익숙합니다. 그만큼 실제 개발 현장에서도 파이썬 프로그램이 엑셀 파일과 상호작용해야 하는 경우가 매우 많습니다. 다행히 파이썬에는 엑셀 파일을 생성하고 읽고 쓸 수 있는 다양한 라이브러리가 준비되어 있는데요. 이 글에서는 가장 많이 사용되는 세 가지 라이브러리인 openpyxl, xlwt, xlsxwriter의 사용법을 예제와 함께 살펴보겠습니다. 먼저 아래 명령어로 필요한 라이브러리