assignment-2.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Assignment 2\n",
    "### [정보]\n",
    "#### 1) Due Date: 2016년 10월 12일 (수), 23시 59분\n",
    "#### 2) 제출방법: ipython notebook으로 작성된 내용을 github 또는 dropbox와 같은 클라우드에 올려 해당 URL을 다시 http://nbviewer.ipython.org 에 넣어서 산출된 URL을 EL사이트에 제출함.\n",
    "#### 3) 내용: 반드시 python code와 수행 결과를 ipython notebook 내에 작성하여 넣고 이에 대한 설명등을 해당 코드 아래에 markdown cell에 넣어 기입하시오.\n",
    "#### 4) 숙제이후 소감: 문제를 모두 푼 이후에 현재까지 강의를 들은 이후의 소감, 숙제를 한 이후의 소감, 또는 전하고자 하는 말 등을 짧막하게라도 좋으니 마지막에 함께 작성하여 제출하시오. \n",
    "#### 5) 문제 (프로젝트 오일러 3문제 포함하여 총 7개)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 다음 6 개의 Expression에 대해 Evaluation 결과 값을 출력하고, 해당 결과가 나온 이유에 대해 설명하시오\n",
    "  - 1 and 2 and 3 and 4\n",
    "  - 1 or 2 or 3 or 4\n",
    "  - 1 and 2 or 3 and 4\n",
    "  - (1 and 2) or (3 and 4)\n",
    "  - 1 or 2 and 3 or 4\n",
    "  - (1 or 2) and (3 or 4)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 경로에 해당하는 문자열 1개를 입력 받아 그 안에 디렉토리 경로명과 파일명을 분리하여 리스트로 반환하는 함수 div_path(s)를 작성하시오.\n",
    "  - 인자로 전달하는 문자열은 경로만 들어간다고 가정한다.\n",
    "  - 각 디렉토리와 파일을 구분하는 문자는 '/'로 가정한다.\n",
    "  - 반환하는 리스트의 첫번째 원소는 디렉토리이고 두번째 원소는 파일명이다.\n",
    "  - 다음과 같은 실행 및 출력 결과가 도출되어야 한다.\n",
    "    - div_path('/usr/local/bin/python')\n",
    "      - ['/usr/local/bin', 'python']\n",
    "    - div_path('/home/chulsoo/test.txt')\n",
    "      - ['/home/chulsoo', 'test.txt']\n",
    "  - [참고] 리스트(l) 내에 새로운 정수값 (예를 들어 10)을 넣는 방법은 l.append(10) 이다.      "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 두 개의 리스트를 인자로 받아서 그 두 개의 리스트에 대한 '합집합'을 반환하는 함수 list_union(lista, listb)를 작성하시오.\n",
    "  - 인자로 전달하는 리스트 2 개에는 정수값만 들어간다고 가정하자.\n",
    "  - 함수 내에서 새로운 리스트를 만들어 그 리스트 내에 인자로 받은 두 리스트의 모든 원소를 넣어 반환한다.\n",
    "  - 반환하는 리스트에는 절대로 중복된 원소가 들어 있으면 안된다 (집합의 조건).\n",
    "  - 반환하는 리스트는 정렬이 되어 있어야 한다.\n",
    "  - 다음과 같은 실행 및 출력 결과가 도출되어야 한다.\n",
    "    - list_union([1, 2, 3], [1, 2, 4])\n",
    "      - [1, 2, 3, 4]\n",
    "    - list_union([-10, -5, 0, -1], [100, 9, 0, 9])\n",
    "      - [-10, -5, -1, 0, 9, 100]\n",
    "    - list_union([0, 1, 2], [0, 1, 2])\n",
    "      - [0, 1, 2]\n",
    "  - [참고] 리스트(l) 내에 새로운 정수값 (예를 들어 10)을 넣는 방법은 l.append(10) 이다.\n",
    "  - [참고] 임의의 정수값 (x)이 리스트 (l) 내에 존재하는지 판단하는 방법은 x in l 이다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- [프로젝트 오일러 문제 4]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- [프로젝트 오일러 문제 5]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- [프로젝트 오일러 문제 6]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- [Incremental Project] 웹 URL로 지정된 웹페이지를 문자열로 가져와 1) 모든 HTML 태그를 제외한 순수 텍스트 문자열만을 걸러내고, 2) 그 순수 텍스트 문자열 안에 존재하는 단어가 총 몇개인지 출력하는 프로그램을 작성하시오.\n",
    "  - HTML 태그는 다음 조건을 가지는 것이다.\n",
    "    - < 로 시작하여 >로 끝난다.\n",
    "    - 예를 들어, 아래와 같은 HTML 내용 내에 한 줄이 있다고 가정하자.\n",
    "    \n",
    "    ```\n",
    "    <label for=\"keep_signed\">로그인 유지</label> \n",
    "    ```\n",
    "    - 위 소스에서 HTML 태그를 제외한 순수 텍스트 문자열은 아래와 같다.\n",
    "    \n",
    "    ```\n",
    "    로그인 유지 \n",
    "    ```\n",
    "    \n",
    "    - 한편, 아래와 같은 HTML 한 줄이 있다고 가정하자.\n",
    "    \n",
    "    ```\n",
    "    <link rel=\"stylesheet\" href=\"/common/css/xe.min.css?20150910092654\" />\n",
    "    ```\n",
    "    \n",
    "    - 위 소스는 HTML 태그로만 구성된 것이며 걸러낼 수 있는 순수 텍스 문자열은 존재하지 않는다.\n",
    "    \n",
    "  - 단어를 나누는 기준은 오로지 공백문자 (whitespace)이다.\n",
    "    - 즉, 위 순수 텍스트 문자열인 \"로그인 유지\"에서 분리한 단어는 \"로그인\"과 \"유지\"이다.\n",
    "  - 다음은 URL로 지정된 웹페이지를 특정 문자열로 가져오는 코드이다. \n",
    "    - 즉, 숙제 코드는 아래 코드로 부터 시작해야 한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import urllib2\n",
    "\n",
    "source = urllib2.urlopen(\"http://cse.kut.ac.kr/\").read()\n",
    "\n",
    "print source # 추후 숙제 답안 제출 때엔 왼쪽 라인은 주석처리할 것"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "anaconda-cloud": {},
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.4"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 1
}