1 사용 알고리즘 및 아이디어
- Greedy search 다짜고짜 살펴보는 문제인듯..
- CNN 할 때도 사용하는 padding 개념이 여기에도 들어갔다.
원본의 가장자리에 가짜 값(나는 2를 넣음)을 추가해 원본의 크기를 늘리는 padding 기법은 모든 섭셋을 매칭할 때 유용하다.
- 2차원 배열을 90도 회전하는 방법
- 모듈화 연습.
2. 리뷰
(1) 항상 막혔던 부분: 2d-array의 부분집합을 인덱싱하는 방법을 확실하게 이해할 수 있었던 문제.
내가 맨날 하던 방법 df[i:i+n][j:j+m] 을 하면 n개의 행만 추출되더라.. 완전 헛다리 짚고 있었음..
인덱싱 할 때, 시작좌표 ( start_x , start_y ) 값을 잡은 후, 부분집합 크기 i, j 만큼 더해주면 원하는 부분만 확인 가능함.(4중 for 문..ㅎ;)
(2) 잘 모르겠을 땐 우선 하드코딩부터 하자. 일단 만들어 놓은 후에 차차 최적화시켜나가면 됨.
괜히 걱정만 앞세워서 for 문을 겁내지말자...!!
(3) 힌트를 좀 봤지만 그래도 혼자 코딩했다. 지금은 이걸로도 만족함
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