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코드
def solution(arr1, arr2):
for i in range(len(arr1)):
for j in range(len(arr1[i])):
arr1[i][j] += arr2[i][j]
return arr1
실행 결과
정확성 테스트
테스트 1 〉 | 통과 (0.04ms, 10.6MB) |
테스트 2 〉 | 통과 (0.13ms, 10.7MB) |
테스트 3 〉 | 통과 (0.29ms, 11.6MB) |
테스트 4 〉 | 통과 (0.16ms, 10.9MB) |
테스트 5 〉 | 통과 (0.09ms, 10.7MB) |
테스트 6 〉 | 통과 (0.16ms, 11MB) |
테스트 7 〉 | 통과 (0.05ms, 10.7MB) |
테스트 8 〉 | 통과 (0.11ms, 10.8MB) |
테스트 9 〉 | 통과 (0.93ms, 26.7MB) |
테스트 10 〉 | 통과 (0.72ms, 22.1MB) |
테스트 11 〉 | 통과 (0.47ms, 16.1MB) |
테스트 12 〉 | 통과 (0.58ms, 19.1MB) |
테스트 13 〉 | 통과 (0.45ms, 15.3MB) |
테스트 14 〉 | 통과 (0.57ms, 19.1MB) |
테스트 15 〉 | 통과 (0.68ms, 19.5MB) |
테스트 16 〉 | 통과 (0.59ms, 19.5MB) |
테스트 17 〉 | 통과 (29.44ms, 555MB) |
채점 결과
정확성: 100.0
합계: 100.0 / 100.0
총평
원소를 하나 하나 접근해서 문제를 풀이하였습니다. 제가 처음으로 떠오른 직관적인 방법이었습니다. 하지만, 다른 방법으로도 충분히 해결할 수 있을 것이란 생각이 들었습니다. numpy나 pandas가 떠올랐습니다. 아직 이 두가지의 패키지에 대해 아직 완벽하게 활용하지 못하고 있지만, 해당 문제를 쉽게 해결할 수 있는 예제를 보았던 기억이 있습니다. 아마 행과 열이 일치한다면 사칙연산을 행렬 연산에 맞게 해주었던 것으로 기억이 났습니다. 해당 영역에 대해서는 좀 더 공부해봐야 할 것 같습니다.
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