[알고리즘 대비 - 이코테] 1. 자료형

자료형

: 정수형, 실수형, 복소수형, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리 등

정수형 (Integer)

: 양의 정수, 0, 음의 정수

실수형 (Real Number)

: 변수에 소수점을 붙이면 실수형으로 나타낸다.

• 지수 표현 방식: e나 E를 이용한 지수 표현 방식 이용기본적으로 e, E를 이용한 지수 표기 방식을 사용하면 시스템 상에서 자동으로 실수형으로 판단한다.
• Ex. 1e9 : 10의 9제곱(1,000,000,000)
• round() : 소수점 이하 수를 반올림하여 입력 값까지 반환└ round(123.456, 2) → 123.46

수 자료형의 연산

• / : 나눠진 결과 반환 → 기본 리턴값 : 실수형
• % : 나머지 연산 결과 반환
• // : 몫 연산 결과 반환
• ** : 거듭 제곱 연산 결과 반환

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리스트(List)

: 여러 개의 데이터를 연속적으로 담아 처리하기 위해 사용하는 자료형(배열 혹은 테이블이라고도 함)

• C나 자바에서의 배열 기능 및 연결 리스트와 유사하다.
• 비어 있는 리스트 선언 시, list() 혹은 간단히 [] 를 이용한다.
• 원소는 쉼표 , 로 구분한다.
• 리스트의 원소에 접근할 떄는 인덱스 값을 괄호에 넣어서 접근한다.

리스트의 인덱싱과 슬라이싱

• 인덱싱(Indexing) : 인덱스 값을 입력하여 리스트의 특정한 원소에 접근하는 것└ (음의 정수를 넣으면 뒤에서 부터 거꾸로 접근)
• └ a[-3] : 리스트 a의 뒤에서 부터 3번째 원소에 접근
• 슬라이싱(Slicing) : 리스트에서 연속적인 위치를 갖는 원소를 가져올때 사용└ 대괄호 안에 콜론 : 을 넣어서 시작 인덱스와 끝 인덱스 설정

리스트 컴프리헨션

: 리스트 초기화 방법 중 하나

• [] 안에 조건문과 반목문을 적용하여 리스트 초기화

array = [i for i in range(10)]

print(a) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 0부터 19까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트
array = [i for i in range(20) if i % 2 == 1]

print(array) # [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

# 1부터 9까지의 수들의 제곱 값을 포함하는 리스트
array = [i * i for i in range(1, 10)]

print(array) # [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

리스트 컴프리헨션의 응용

• 2차원 리스트를 초기화할 떄 효과적으로 사용
• 특히 N x M 크기의 2차원 리스트를 한 번에 초기화 해야할 떄 매우 유용

# N x M 크기의 2차원 리스트 초기화(잘못된 방법)
n = 4
m = 3
array = [[0] * m] * n # 내부 객체가 모두 동일한 것으로 인식됨
print(array)

array[1][1] = 5
print(array)

• 💡 반복문에서 언더바( _ ) 의 사용
  : 반복을 수행하되 반복을 위한 변수의 값을 무시하고자 할 때 자주 사용한다.

# N x M 크기의 2차원 리스트 초기화
n = 4
m = 3
array = [[0] * m for _ in range(n)]
print(array)
#[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

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문자열

• 문자열 변수를 초기화할 때는 큰 따옴표 " 나 작은 따옴표 ' 를 이용한다.
• 문자열 내에 큰 따옴표 혹은 작은 따옴표를 포함시켜야 하는 경우
  • 전체 문자열 " - 내부 문자열 '
  • 전체 문자열 ' - 내부 문자열 "
  • 또는 백슬래시 \ 를 사용하여 원하는 만큼 포함

문자열 연산

• 문자열 변수에 + 를 이용하면 문자열 연결 가능
• 문자열 변수 곱하기 양의 정수도 가능
• 문자열은 인덱싱과 슬라이싱 가능
• 그러나 특정 인덱스 값은 변경 불가

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튜플

• 리스트와 유사한 개념
• 한번 선언된 값을 변경할 수 없다.
• 리스트는 [] , 튜플은 ()
• 튜플은 리스트에 비해 상대적으로 공간 효율적이다.(기능이 제한적이기 때문)

a = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

# 네 번째 원소만 출력
print(a[3]) # 4

# 두 번째 원소만 출력
print(a[1:4]) # (2, 3, 4)

💡 튜플을 사용하면 좋은 경우

• 서로 다른 성질의 데이터를 묶어서 관리해야 할 때
  • 최단 경로 알고리즘에서는 (비용, 노드 번호)의 형태로 튜플 자료형을 자주 사용
• 데이터의 나열을 해싱(Hashing)의 키 값으로 사용해야 할 때
  • 튜플은 변경이 불가능하므로 리스트와 다르게 키 값으로 사용될 수 있다.
• 리스트보다 메모리를 효율적으로 사용해야 할때

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딕셔너리

• 키(Key) 와 값(Value)의 쌍을 데이터로 가지는 자료형
  • 리스트나 튜플이 값을 순차적으로 저장하는 것과 다르다.
• 키와 값의 쌍을 데이터로 가지며, 원하는 변경 불가능한 자료형을 키로 사용할 수 있다.

💡 파이썬의 딕셔너리 자료형은 해시 테이블(Hash Table)을 이용하므로 데이터의 조회 및 수정에 있어서 O(1) 의 시간에 처리할 수 있다.

data = dict()
data['사과'] = 'Apple'
data['바나나'] = 'Banana'
data['코코넛'] = 'Coconut'

print(data)

if '사과' in data:
    print("'사과'를 키로 가지는 데이터가 존재합니다.")

# [출력]
# {'사과': 'Apple', '바나나': 'Banana', '코코넛': 'Coconut'}
# '사과'를 키로 가지는 데이터가 존재합니다.

# 딕셔너리 초기화 방법 2

b = {
        '사과' : 'Apple',
        '바나나' : 'Banana'
}

💡 리스트보다 훨씬 효율적으로 데이터 조회 가능

 

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집합

• 중복을 허용하지 않는다.
• 순서가 없다.
• 집합은 리스트 혹은 문자열을 이용해 초기화 한다.
  • set()함수 이용
• 중괄호 {} 안에 각 원소를 , 를 기준으로 구분 삽입하여 초기화
• 시간 복잡도 O(1)

# 집합 자료형 초기화 방법 1
data = set([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5])
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5}

# 집합 자료형 초기화 방법 2
data = {1, 1, 2, 3, 4, 4, 5}
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5}

💡 합집합, 교집합, 차집합 연산 가능

a = set([1, 2, 3, 4, 5])
b = set([3, 4, 5, 6, 7])

# 합집합
print(a | b) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

# 교집합
print(a & b) # {3, 4, 5}

# 차집합
print(a - b) # {1, 2}

• 집합 자료형 관련 함수

data = set([1, 2, 3])
print(data) # {1, 2, 3}

# 새로운 원소 추가
data.add(4)
print(data) # {1, 2, 3, 4}

# 새로운 원소 여러 개 추가
data.updata([5, 6])
print(data) # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 특정한 값을 갖는 원소 삭제
data.remove(3)
print(data) # {1, 2, 4, 5, 6}

💡 리스트, 튜플과 딕셔너리, 집합 자료형과의 차이점
- 순서가 없기 떄문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없다.
- 사전의 키(Key) 혹은 집합의 원소를 이용해 조회한다.

 

 

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해당 포스팅의 내용은

저)나동빈님의 『이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬』을

통해 공부한 내용을 토대로 작성하였습니다.

이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬

저자 | 나동빈

출판 | 한빛미디어

발매 | 2020.08.05.