동빈나 님의 이코테 2021 강의 몰아보기 를 보면서 공부한 내용을 정리하고 있습니다. 더 자세한 내용은 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 을 참고해주세요 학습 도구로는 리플렛 을 사용하고 있고 원본 소스코드는 동빈님의 Github 에서 확인할 수 있고 스스로 공부한 소스코드는 Github 에서 확인할 수 있습니다.출제경향
온라인 저지 종류
해외
•
코드포스
•
탑코더
•
릿코드
•
코드셰프
국내
•
백준
•
코드업
◦
다양한 초급문제들 접할 수 있음
•
프로그래머스
◦
인기 IT 대기업 기출문제들
•
SW expert academy
언어의 선택
•
문제풀이방식(빠르게 푸는 것이 중요할 때) : C++ > python > Java > C > 기타
•
개발방식 : 파이썬 > 자바 > C++ > C# > C > kotlin > 자바스크립트 > 기타
◦
python 은 기본 표준 라이브러리가 너무 편리하기 때문에 유리하다.
개발환경
•
오프라인
◦
파이참
•
추천
◦
온라인 환경을 이용하되, 자신의 코드를 블로그를 통해 포스팅하면서 공부를 해나가는 것을 추천
자신만의 소스코드 관리하기
•
팀노트를 만들어서 자신이 자주 사용하는 알고리즘 코드를 라이브러리화 해서 관리한다.
•
평소에 만들어두면 온라인 코테에서 이 노트만 확인하면서 빠르게 참고할 수 있다.
최신 출제 경향
•
2-5시간 동안 몇 가지의 문제를 풀도록 알고리즘 문제들 제출
•
가장 출제 빈도가 높은 알고리즘 유형
◦
그리디 - 쉬운 난이도
◦
구현
◦
DFS/BFS 를 활용한 탐색
실제 유형 분석
2019년 주요 기업 코딩 테스트 유형 분석
•
카카오 기술블로그
◦
기출문제 풀이를 참고할 것
•
카카오/라인은 절반정도 문제를 풀면 통과한다고 알려져있음
2018년도 주요 기업 코테 유형 분석
알고리즘의 성능 평가
복잡도
복잡도 = 알고리즘의 성능을 나타내는 척도
•
시간복잡도 : 특정한 크기의 입력에 대해서 알고리즘의 수행시간을 분석
•
공간복잡도 : 특정한 크기의 입력에 대해서 알고리즘의 메모리 사용량을 분석
•
동일한 기능을 수행하는 알고리즘이 있다면, 일반적으로 복잡도가 낮을수록 좋은 알고리즘!
•
단순한 코드의 복잡도를 의미하는 것이 아니다.
•
특정한 함수의 성능적 측면에서의 복잡도를 의미한다.
◦
복잡도가 높다 = 수행시간이 길고 메모리 샤용량이 많다.
◦
복잡도가 낮다 = 수행시간이 짧고 메모리 사용향이 적다.
빅오 표기법 (Big-O Notation)
그렇다면, 복잡도는 어떻게 표기, 비교할 수 있을까?
•
가장 빠르게 증가하는 항만을 고려하는 표기법
◦
함수의 상한만을 나타내게 된다.
•
예) 연산횟수 = 3N^3 + 5N^2 + 1,000,000 인 알고리즘이 있다고 가정한다면,
◦
빅오 표기법에서는 차수가 가장 큰 항만 남기니까 O(N^3) 으로 표현이 된다.
•
N이 굉장히 큰 값으로 올라간다면 최고차항을 제외하고 나머지는 의미가 없다고 생각하는 것
시간복잡도 계산해보기
1. N개의 데이터의 합을 계산하는 프로그램
•
1~5 까지 숫자를 반복문을 통해서 합을 구한다.
•
N 개의 숫자가 5 -> 1,000,000 으로 늘어나면 합의 값 이외의 나머지는 큰 의미가 없게됨
•
따라서 시간복잡도는 N이 된다.
2. 2중반복문을 이용하는 예제
•
5개의 데이터가 array 로 담겨있음
•
2중 for 문에서 array 를 각각 참조함
•
이때의 시간 복잡도는 O(N^2) 가 된다.
•
하지만 모든 이중 반복문의 시간복잡도가 O(N^2)인것은 아님
◦
반복문 내에서 다른 함수를 호출한다면 그 함수의 시간 복잡도까지 고려를 해야한다.
알고리즘 설계의 팁!
•
일반적으로 CPU 기반의 개인 컴퓨터나 채점용 컴퓨터에서 연산 횟수가 5억을 넘어가는 경우
◦
C언어를 기준으로 통상 1-3초가 소요되고
◦
python 을 기준으로 통상 5-15초가 소요된다.
▪
Pypy의 경우는 때때로 C언어 보다 빠르게 동작하기도 한다.
•
O(N^3) 의 알고리즘을 설계한 경우, N의 값이 5,000을 넘는다면 얼마나 걸리느냐?
◦
연산횟수 = 1250억
◦
파이썬이 1초에 5000만번의 연산을 처리할 수 있다고 가정한다면
◦
수행시간 = 1250억 / 5000만 = 2500초
◦
실제 코테에서는 파이썬의 1초당 수행시간이 2000만번 정도라고 가정하고 푸는 것이 좋다.
•
코테에서 시간제한은 보통 1 - 5초 임!
◦
문제에서 명시되어있지 않은 경우는 대략 5초정도로 가정하는 것이 좋다.
요구사항에 따라 적절한 알고리즘 설계하기
•
가장 먼저 확인해야할 내용 : 시간제한 (수행시간 요구사항)
•
시간제한이 1초인 문제, 일반적 기준은
◦
N의 범위가 500 : 시간복잡도가 O(N^3)인 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다.
◦
N의 범위가 2,000 : 시간복잡도가 O(N^2)인 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다.
◦
N의 범위가 100,000 : 시간복잡도가 O(NlogN)인 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다.
◦
N의 범위가 10,000,000 : 시간복잡도가 O(N)인 알고리즘을 설계하면 문제를 풀 수 있다.
이 부분은 문제를 풀면서 스스로 감을 찾아 나가야 한다. (아직 잘 이해 안됨)
일반적인 알고리즘 문제 해결 과정
1.
지문 읽기 + 컴퓨터적 사고
2.
요구사항(복잡도) 분석
3.
문제 해결을 위한 아이디어 찾기
4.
소스코드 설계 및 코딩
•
일반적으로 출제자들은 핵심 아이디어를 캐치한다면, 간결하게 소스코드를 작성할 수 있는 형태로 출제한다.
•
때문에 문제를 온전히 이해하고 코딩을 시작하는 것이 좋다.
import time
start_time = time.time() # 측정 시작# 프로그램 소스코드end_time = time.time() # 측정 종료print("time:", end_time - start_time) # 수행 시간 출력
Python
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자료형
•
모든 프로그래밍은 결국 데이터를 다루는 행위
◦
자료형에 대한 이해는 프로그래밍의 길에 있어서의 첫걸음!
•
파이썬의 자료형은 매우 편리하고 강력하다.
◦
정수형, 실수형, 복소수형, 문자열, 리스트, 튜플, 사전 등이 존재
◦
자료형은 필수로 알아야 하는 지식임!
정수형
•
정수를 다루는 자료형
◦
양의정수
◦
음의정수
◦
0
•
코테에서 많이 사용되는 자료형!
# 양의정수a = 1000print(a) # 1000# 음의정수a = -7print(a) # -7# 0a = 0print(a) # 0
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실수형
•
소수점 아래의 데이터를 포함하는 수 자료형
•
소수부가 0 or 정수부가 0 인 소수는 생략 가능
지수표현방식
•
파이썬에서는 e 나 E를 이용하여 지수 표현 방식을 이용할 수 있다.
•
예) 1e9 = 10의 9제곱
•
임의의 큰 수를 표현하기 위해서 자주 사용된다.
•
최단경로 알고리즘에서는 도달할 수 없는 노드에 대해서 최단 거리를 무한(INF) 로 설정하곤 한다.
•
이때 가능한 값이 10억 미만이라면, 무한(INF) = 1e9 가 되는 셈
# 실수a = 1e9print (a) # 실수형으로 표현된다.a = int(1e9)
print (a) # 정수형으로 표현된다.
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실수형 더 알아보기
•
오늘날 가장 널리 쓰이는 IEEE754 표준에서는 실수형을 저장하기 위해서 4바이트, 8바이트의 고정된 크기의 메모리를 할당
•
컴퓨터 시스템은 실수 정보를 표현하는 정확도에 한꼐를 가진다.
•
예를들어서 10진수 체계에서는 0.3 + 0.6 = 0.9 로 딱 떨어지는 결과값을 가지지만
◦
2진수 체계에서는 0.9 를 정확하게 표현할 수 있는 방법이 없다.
◦
컴퓨터는 최대한 가깝게 표현하려고 노력하겠지만, 미세한 오차가 발생할 수 밖에 없다.
## 0.9 값의 정확도 체크a = 0.3 + 0.6print(a)
if a == 0.9:
print(True)
else:
print(False)
# result0.8999999999999999False
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이러한 표현상 한계를 해결하기 위해서는 어떻게 하지?
round() 함수 이용하기
•
권장되는 방법임
•
예) 123.456 -> round(123.456, 2) = 123.456
수 자료형의 연산
•
사칙연산과 나머지 연산자가 자주 사용되는데
•
나누기 연산자 (/) 는 나눠진 결과를 실수형으로 반환!
•
나머지 연산자 (%) 는 나머지를 반환
◦
예) 짝수 or 홀수 검사 등에 이용될 수 있다.
•
몫을 얻기 위해서는 (//) 연산자를 사용하면 됨
•
거듭제곱 연산자 (**) 등 다양한 연산자들이 존재함
# 수의 연산a = 7b = 3print(a / b)
print(a % b)
print(a // b)
print(a ** b) # 거듭제곱print(a ** 0.5) # 제곱근# result2.3333333333333335
123432.6457513110645907
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리스트
•
여러 개의 데이터를 연속적으로 담아 처리하기 위해 사용하는 자료형
•
array, linked list 와 유사한 기능 제공
•
리스트 대신에 배열 또는 테이블이라고 부르기도 한다.
간단한 사용법 - 초기화/인덱싱/슬라이싱
## 초기화array = [70, 4, 10, 2, 11]
print(array)
## 인덱싱print(array[3])
### 양수 인덱싱print(array[2]) # 10### 음수 인덱싱print(array[-2]) # 2print(array[-0]) # 1## 슬라이싱 > 파이썬에서 기본 제공함print(array[2:4]) # 10, 2
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list comprehension 리스트 컴프리헨션 - 데이터와 함께 초기화
## list comprehension - forlooparray = [i for i in range(10)]
print(array)
## list comprehension - if### 0 - 19 중 홀수만 포함하는 리스트array = [i for i in range(20) if i % 2 == 1]
print(array)
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list comprehension vs normal code
### list comprehensionarray = [i for i in range(20) if i % 2 == 1]
print(array)
### normal codearray = []
for i in range(20):
if i % 2 == 1:
array.append(i)
print(array)
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2차원 리스트를 초기화할 때 특히 간편
## 2차원 배열 초기화하기# array = [[0] * m for _in range(n)]array = [[0] * 4 for _ in range(3)]
print(array) # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]
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주의할점!
## 2차원 배열 초기화하기# array = [[0] * m for _in range(n)]array = [[0] * 4 for _ in range(3)]
print(array) # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]# 요소 1개의 값을 바꿀 경우, 그 요소에만 해당함array[1][1] = 5print(array) # [[0, 0, 0, 0], [0, 5, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]## != array = [[0] * m] * n# array = [[0] * m] * n 와 같이 초기화할 경우, 전체 리스트 안에 포함된 각 리스트가 모두 같은 객체로 인식된다. 주소값도 같이 복사하기 때문!array = [[0] * 4] * 3print(array) # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]# 요소 1개의 값을 바꾸어도 다른 row 도 같이 바뀐다. -> 배열 1개를 단순히 복사했기 때문에 모두 주소값이 같음array[1][1] = 5print(array) # [[0, 5, 0, 0], [0, 5, 0, 0], [0, 5, 0, 0]]
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언더바 사용하기 in python
## 언더바 사용하기 in python# 반복 변수의 값을 무시하기 위해서# 케이스 1. 1 - 9까지 자연수 더하기# 매번 합을 더해야하기 때문에 변수가 필요하다.summary = 0for i in range (10):
summary += i;print(summary)
# 케이스 2. 단순히 내부적으로 반복만 할 경우# 변수가 필요 없는 반복의 경우는 언더바를 사용해서 변수를 생갹할 수 있다.for _ in range (10):
print("Hello, Algorithm!")
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list 관련 매소드
사용해보기
## 매소드 사용해보기array = [100, 5, 20, 3, 87]
# appendarray.append(127)
print(array) # [100, 5, 20, 3, 87, 127]# insertarray.insert(2, 60)
print(array) # [100, 5, 60, 20, 3, 87, 127]# removearray.remove(87)
print(array) # [100, 5, 60, 20, 3, 127]# reversearray.reverse()
print(array) # [127, 3, 20, 60, 5, 100]# sort, sort(reverse = True)array.sort()
print(array) # [3, 5, 20, 60, 100, 127]array.sort(reverse=True)
print(array) # [127, 100, 60, 20, 5, 3]# countprint(array.count(127)) # 1
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문자열 자료형
•
큰따옴표 or 작은 따옴표 사용하여 초기화
•
두개 같이 사용해야할 경우
◦
” ’’ ”
◦
’ “” ’
◦
” ” ”
## 문자열data = "hello, python!"print(data) # hello, python!## 튜플data = 'hello, "python"'print(data) # hello, "python"
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문자열의 연산
•
덧셈시 : 문자열이 더해져서 연결된다.
•
곱셈시 : 같은 문자열이 여러번 더해짐
•
인덱셍 / 슬라이싱 가능!
◦
단, 특정 인덱스의 값을 변경 불가 -> immutable!
### 문자열의 덧셈a = "Hello"b = "World"print(a + " " + b) # Hello Worlda = "String"print(a*3) # StringStringStringa = "ABCDEF"print(a[2:3]) # C# 특정 인덱스 값 변경 불가a[2] = 'Z'print(a)
# Traceback (most recent call last):# File "main.py", line 158, in <module># a[2] = 'Z'# TypeError: 'str' object does not support item assignment# exit status 1
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튜플 자료형
•
리스트와 유사, 하지만 차이점 존재
•
한번 선언된 값은 변경 불가
•
소괄호를 사용한다.
•
리스트에 비해서 공간 효율적
# 튜플a = (1, 2, 3, 4, 5)
## indexingprint(a[3]) # 4## slicingprint(a[1:4]) # (2, 3, 4)## 원소변경불가a[3] = 100print(a)
# Traceback (most recent call last):# File "main.py", line 178, in <module># a[3] = 100# TypeError: 'tuple' object does not support item assignment# exit status 1
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튜플을 사용하면 좋은 경우
•
서로 다른 성질의 데이터를 묶어서 관리해야할 때
◦
예) 최단경로 알고리즘 : (비용, 노드번호)의 형태로 튜플 자료형을 자주 사용함
◦
예) 학생정보 : (학번, 이름) 등
•
데이터의 나열을 해싱의 키 값으로 사용해야할 때
◦
튜플은 변경 불가하므로 리스트와 다르게 키값으로 사용이 가능!
•
리스트보다 메모리를 더 효율적으로 사용해야할 때
사전 자료형
•
키-값을 쌍으로 가지는 자료형
◦
앞서 다루었던 리스트, 튜플이 값을 순차적으로 저장하는 것과는 대비됨
•
원하는 변경불가능한 자료형을 키 값으로 사용할 수 있다.
◦
해당 키 값으로 자료에 접근함
•
해시테이블을 이용하므로 데이터의 조회, 수정에 있어서 O(1) 의 시간 안에 처리가 가능하다…!
## 초기화 1data = dict()
data['apple'] = '사과'data['banana'] = '바나나'data['coconut'] = '코코넛'print(data) # {'apple': '사과', 'banana': '바나나', 'coconut': '코코넛'}## 초기화 2second_data = {
97 : '홍길동',
98 : '고길동'}
print(second_data) # {97: '홍길동', 98: '고길동'}if 'apple' in data:
print('해당 키는 존재합니다.') # 해당 키는 존재합니다.
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사전 자료형 관련 매소드
•
key 만 뽑을 때 : keys()
•
value 만 뽑을 때 : values()
### methodsprint(data.keys()) # dict_keys(['apple', 'banana', 'coconut'])print(data.values()) # dict_values(['사과', '바나나', '코코넛'])for key in data.keys():
print(key)
# apple# banana# coconutvalues = data.values()
values_list = list(data.values()) # ['사과', '바나나', '코코넛']print(values_list)
for value in values_list:
print(value)
# 사과# 바나나# 코코넛
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집합 자료형
•
중복 허용 안됨
•
순서 없음
•
초기화
◦
리스트, 문자열을 이용해서 초기화 가능
▪
set() 이용
◦
중괄호({}) 안에 각 원소를 콤마 기준으로 구분하여 삽입함으로써 초기화
•
데이터 조회 및 수정에 있어서 O(1) 시간안에 처리 가능
## 집합 자료형data = set([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6])
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5, 6} -> 중복제거data = {1, 2, 3, 4, 5}
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5}### 연산 : 합, 교, 차a = set([1, 2, 3, 4, 5])
b = {3, 4, 5, 6, 7, 7}
# 합집합print(a | b) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}# 교집합print(a & b) # {3, 4, 5}# 차집합print (a - b) # {1, 2}
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관련 함수
### 관련함수data = {1, 2, 3, 4, 5}
# add()data.add(100)
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5, 100}# update()data.update({34, 9})
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5, 100, 34, 9}# remove()data.remove(100)
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5, 34, 9}
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사전 & 집합 자료형의 특징
•
리스트, 튜플은 순서가 있기 때문에 인덱싱을 통해 자료형의 값을 얻을 수 있음
•
사전 자료형, 집합 자료형은 순서가 없기 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없음
◦
사전의 키 or 집합의 원소를 이용해 O(1)의 시간 복잡도로 조회함
기본 입출력
자주 사용되는 표준 입력 방법
•
input() : 한 줄의 문자열 입력
•
map() : 리스트의 모든 원소에 각각 특정한 함수를 적용
# 자주 사용되는 표준 입력 방법word = input()
print(word)
# test# testprint(map(int, input().split()))
# hello python nice to meet you# <map object at 0x7f6cf4c6c550>print(list(map(int, input().split())))
# 1 100 43 29 70# [1, 100, 43, 29, 70]## 입력받는 데이터의 개수가 정해져 있다면a, b, c = map(int, input().split())
print(a)
print(b)
print(c)
# 1 100 45# 1# 100# 45
Python
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빠르게 입력받기 - sys.stdin.readline()
•
이진탐색, 정렬 등에서는 입력받는데 걸리는 시간이 초과되어 실패하기도 한다.
import sys
data = sys.stdin.readline().rstrip()
print(data)
Python
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기본 출력
print()
•
각 변수를 콤마를 이용하여 띄어쓰기로 구분하여 출력 가능
•
기본적으로 출력 이후 줄바꿈
◦
원하지 않으면 end 속성을 이용할 것
a = 1b = 2print(a, b)
print(7, end=" ")
print(8)
answer = 7
print("the answer is " + str(answer) + "!")
Python
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f-string
•
python 3.6 이상부터 사용가능
# f-stringprint(f"the answer is {answer} !")
Python
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조건문
다른 프로그래밍 언어와 비슷한 부분은 별도로 적지 않도록 했습니다.
•
프로그램의 흐름 제어
•
기본사용법
◦
if .. elif … els e
•
비교연산자
◦
특정한 두 값을 비교할 때
◦
==, !=, >, <, >=, <=
•
같음연산자와 대입연산자는 다르다
◦
= vs. ==
•
논리연산자
◦
and, or, not X
◦
다른 언어들은 보통 !, != 처럼 수 연산자를 사용한다.
•
포함여부
◦
in
◦
not in
◦
리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리 에서 모두 사용 가능하다!
•
pass
◦
아무것도 처리하고 싶지 않을 때 pass keyword 사용할 수 있다.
◦
형태만 만들어두고 나중에 구현하고 싶을때 사용할 수 있음
간소화
•
실행될 소스코드가 단순히 한 줄인 경우, 굳이 줄바꿈을 안해도 간략하게 표현 가능하다.
•
조건부 표현식
◦
if - else 를 한줄에 작성할 수 있다.
score = 80result = "PASS" if score >= 90 else "FAIL"
print(result)
Python
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부등식
•
대수학에서의 부등식을 그대로 사용 가능!
x = 5### other languageif x > 0 and x < 20:
print(True)
### in pythonif 0 < x < 20:
print(True)
Python
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반복문
다른 프로그래밍 언어와 비슷한 부분은 별도로 적지 않도록 했습니다.
•
특정 소스코드를 반복적으로 실행하고자 할때 사용
•
소스코드의 길이 : while > for
•
무한루프 사용 주의 : 빠져나가는 코드가 있는지?
•
for
◦
리스트, 튜플 등의 데이터를 차례대로 하나씩 방문
◦
연속적인 값을 차례대로 순회할 떄 : range() 사용
▪
range(start, end+1)
▪
range(n) = range(0, n)
•
continue
◦
남은 코드의 실행을 건너뛰고 다음 반복으로 진행하고자 할 때
•
break
◦
반복문을 즉시 탈출
•
중첩 반복문, 2중 for문
## 예시 - 특정 번호의 학생 제외하기scores = [90, 100, 100, 35]
cheating_students = {1, 2}
for i in range(len(scores)):
if i in cheating_students:
continue else:
print(i+1, " 번 학생은 합격입니다.")
Python
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함수
•
특정한 작업을 하나의 단위로 묶어 놓은 것
•
종류
◦
내장함수 : 파이썬이 기본 제공
◦
사용자 정의 함수 : 개발자가 정의
•
매개변수 : 함수 내부에서 사용할 변수
•
반환 값 : 함수에서 처리된 결과를 반환
•
파라미터의 변수를 직접 지정 가능
•
global keyword
◦
함수 바깥에 선언된 변수를 바로 참조
•
여러개의 반환값
◦
단순하게 여러개의 값을 한꺼번에 return 가능
# 매개변수 직접지정def hello(a, b):
print(a, b)
hello(a = "Hello", b = "Python")
# global keyword# 값을 변경할 경우에만 영향a = 10def func():
global a
a += 1 print(a)
func()
# 값을 변경하지 않을 경우 문제없음def func_1():
print(a)
func_1()
# 여러개의 반환값# 패킹 & 언패킹def result(a, b):
add = a + b
sub = a - b
mul = a * b
div = a / b
return add, sub, mul, div
a, b, c, d = result(3, 7)
print(a, b, c, d)
Python
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람다 표현식
•
특정한 기능 수행 함수를 한줄로 작성 가능하다.
•
이름없는 함수라고도 불림
## 람다# 비교def func(a, b):
return a + b
print(func (3, 7))
print((lambda a, b: a + b)(3, 7))
# 예시 1) 한번쓰고 마는 함수, 짧은 함수array = [
('홍길동', 50),
('이순신', 32),
('아무개', 74)
]
def my_key(x):
return x[1]
print(sorted(array, key=my_key))
print(sorted(array, key=lambda x: x[1]))
# [('이순신', 32), ('홍길동', 50), ('아무개', 74)]# [('이순신', 32), ('홍길동', 50), ('아무개', 74)]# 예시 2) 여러개의 리스트에 연산적용list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]
result = map(lambda a, b: a + b, list1, list2)
print(list(result))
Python
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유용한 표준 라이브러리
내장함수
•
기본 입출력 ~ 정렬까지 기본적 함수들 제공
## 자주 사용하는 내장함수# sum()result = sum([1, 2, 3, 4, 5])
print(result)
# min(), max()array = [1, 200, 3, 6, 43]
print(min(array))
print(max(array))
# eval()result = eval("(3+5)*7")
print(result)
# sorted()array = [9, 23, 54, 100, 12]
result = sorted(array)
result_reverse = sorted(array, reverse=True)
print(result)
print(result_reverse)
# sorted() with keyarray = [
('hong', 45),
('ming', 17),
('rod', 74)
]
result = sorted(array, key=lambda x: x[1])
print(result)
result = sorted(array, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(result)
# [('ming', 17), ('hong', 45), ('rod', 74)]# [('rod', 74), ('hong', 45), ('ming', 17)]
Python
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itertools
•
반복되는 형태의 데이터 처리를 위한 필수적인 기능
•
순열, 조합 라이브러리
•
순열
◦
nPr
◦
서로 다른 n개에서 서로 다른 r개를 선택하여 일렬로 나열
◦
{‘A’, ‘B’, ‘C’} 에서 세개를 선택하여 나열하는 경우 : ABC, ACB, BAC, BCA, CAB, CBA
•
조합
◦
nCr
◦
서로 다른 n개에서 순서에 상관없이 서로 다른 r개를 선택하는 것
◦
{‘A’, ‘B’, ‘C’} 에서 두 개 뽑는 경우 : AB, AC, BC
# 순열from itertools import permutations
data = ['A', 'B', 'C']
result = list(permutations(data, 3))
print(result)
# [('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]# 조합from itertools import combinations
result = list(combinations(data, 2))
print(result)
# [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]# 중복순열from itertools import product
result = list(product(data, repeat=3))
print(result)
# [('A', 'A', 'A'), ('A', 'A', 'B'), ('A', 'A', 'C'), ('A', 'B', 'A'), ('A', 'B', 'B'), ('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'A'), ('A', 'C', 'B'), ('A', 'C', 'C'), ('B', 'A', 'A'), ('B', 'A', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'B', 'A'), ('B', 'B', 'B'), ('B', 'B', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('B', 'C', 'B'), ('B', 'C', 'C'), ('C', 'A', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'A', 'C'), ('C', 'B', 'A'), ('C', 'B', 'B'), ('C', 'B', 'C'), ('C', 'C', 'A'), ('C', 'C', 'B'), ('C', 'C', 'C')]# 중복조합from itertools import combinations_with_replacement
result = list(combinations_with_replacement(data, 2))
print(result)
# [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]
Python
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collections
•
덱, 카운터 등 유용한 자료구조 포함
•
counter
◦
등장 횟수를 세는 기능 제공
◦
내부 원소가 몇 번씩 등장했는지 보여줌
# counterfrom collections import Counter
counter = Counter([1, 4, 4, 2, 3, 6, 4])
print(counter[4])
print(counter[1])
print(dict(counter))
# 3# 1# {1: 1, 4: 3, 2: 1, 3: 1, 6: 1}
Python
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math
•
필수적인 수학적 기능을 제공함
•
팩토리얼, 제곱근, 최대공약수 (GCD), 삼각함수 관련 함수 ~ 파이(pi) 와 같은 상수도 포함
# mathimport math
# 최대 공약수 & 최소공배수def lcm(a, b):
return a * b // math.gcd(a, b)
a = 21b = 14print(math.gcd(21, 14))
print(lcm(21, 14))
# 7# 42
Python
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heapq
•
힙 자료구조를 제공
•
우선순위 큐 기능을 구현하기 위해 사용
bisect
•
이진탐색 료