[이것이 취업을 위한 코딩 테스트다] 코딩 테스트를 위한 파이썬 문법

이미 알고 있는 내용은 생략되었고, 모르고 있거나 기억하면 도움될 내용들만 정리함.

1. 리스트 컴프리헨션

1) 2차원 리스트(행렬) 초기화

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

2) 특정 값을 포함하지 않는 리스트 초기화

a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5]
remove_set = [3, 5] # 리스트, 튜플, 집합 모두 다 가능
result = [i for i in a if i not in remove_set]
print(result)
# [1, 2, 4]

3) 2차원 리스트(행렬) 90도 회전

def rotate_a_matrix_by_90_degree(a):
  row_length = len(a)
  column_length = len(a[0])
  
  res = [[0] * row_length for _ in range(column_length)]
  for r in range(row_length):
    for c in range(column_length):
      res[c][row_length - 1 - r] = a[r][c]
      
  return res

a = [[1, 2, 3, 4],
     [5, 6, 7, 8],
     [9, 10, 11, 12]]

print(rotate_a_matrix_by_90_degree(a))
# [[9, 5, 1],
#  [10, 6, 2],
#  [11, 7, 3],
#  [12, 8, 4]]

2. 리스트 관련 기타 메서드

메서드명	설명	시간 복잡도
append()	원소 한개 삽입	O(1)
sort()	오름차순 정렬, 내림차순 정렬(reverse=True)	O(NlogN)
reverse()	원소 순서를 뒤집어 놓음	O(N)
insert(위치, 값)	특정 인덱스에 원소 삽입	O(N)
count()	특정 값의 개수 출력	O(N)
remove()	특정 원소 값 제거(여러개면 하나만)	O(N)

3. sys.readline().rstrip()

입력 개수가 많을 때 input()을 사용하면 시간 초과가 발생하므로, sys.stdin.readline()을 사용

import sys
data = sys.stdin.readline().rstrip()
print(data)

4. eval()

문자열 형식의 수식을 계산한 결과를 반환하는 함수

result = eval("(3+5) * 7")
print(result)
# 56

5. itertools

파이썬에서 반복되는 데이터를 처리하는 기능을 포함하고 있는 라이브러리

1) permutations(순열) : r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우

from 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')]

2) combinations(조합) : r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우

from itertools import combinations

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(combinations(data, 2))
print(result)
# [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

6. heapq

우선순위 큐 기능을 구현하고자 할 때 사용되는 라이브러리

• 파이썬은 최소 힙(Min Heap)으로 구성되어 있으므로 단순이 원소를 힙에 넣었다가 빼는 것만으로도 오름차순으로 정렬됨
  
• 시간복잡도 : O(NlogN)
  
• PriorityQueue 라이브러리보다 빠름

1) 오름차순 정렬

import heapq
def heapsort(iterable):
    h = []
    result = []
    # 모든 원소를 힙에 삽입
    for value in iterable:
        heapq.heappush(h, value)
    # 힙에 삽입된 원소를 꺼내기
    for i in range(len(h)):
        result.append(heapq.heappop(h))
    return result

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

2) 내림차순 정렬(원소 부호 변경)

import heapq
def heapsort(iterable):
    h = []
    result = []
    for value in iterable:
        heapq.heappush(h, -value)
    for i in range(len(h)):
        result.append(-heapq.heappop(h))
    return result
arr = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
print(heapsort(arr))
# [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

7. bisect

이진 탐색을 위한 라이브러리

• ‘정렬된 배열’에서 특정 원소를 찾아야할 때 매우 효과적으로 사용됨
• 시간 복잡도 : O(logN)
• bisect_left : 정렬된 순서를 유지하면서, 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스 출력
• bisect_right : 정렬된 순서를 유지하면서, 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스 출력

1) 정렬된 리스트에 새로운 데이터를 삽입하려하는 경우 삽입될 위치 찾기

from bisect import bisect_left, bisect_right

a = [1, 2, 4, 4, 8]
x = 4

print(bisect_left(a, x)) # 2
print(bisect_right(a, x)) # 4

2) 정렬된 리스트에서 값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수 찾기

from bisect import bisect_left, bisect_right

def count_by_range(a, left_value, right_value):
    right_index = bisect_right(a, right_value)
    left_idex = bisect_right(a, left_value)
    return right_index - left_idex

a = [1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 8 ,9]

print(count_by_range(a, 4, 4)) # 2
print(count_by_range(a, -1, 3)) # 6

8. collections

유용한 자료구조를 제공하는 표준 라이브러리

• 주로 사용되는 클래스 : deque, Counter

1) deque : 스택 또는 큐의 기능을 모두 포함하고 있음

• 큐(Queue)
  • popleft() : 첫 번째 원소 제거
  • appendleft(x) : 첫 번째 인덱스에 원소 x 삽입
• 스택(Stack)
  • pop() : 마지막 원소 제거
  • append(x) : 마지막 인덱스에 원소 삽입

• 리스트와 비교

  	리스트	deque
  가장 앞쪽에 원소 추가	O(N)	O(1)
  가장 뒤쪽에 원소 추가	O(1)	O(1)
  가장 앞쪽에 원소 제거	O(N)	O(1)
  가장 뒤쪽에 원소 제거	O(1)	O(1)

from collections import deque

data = deque([2, 3, 4])
data.appendleft(1)
data.append(5)
print(list(data)) 
# [1, 2, 3, 4, 5]

2) Counter : 등장 횟수를 세는 기능을 제공하는 클래스

• iterable 객체가 주어졌을 때, 해당 객체 내부의 원소가 몇 번씩 등장 했는지를 알려줌

from collections import Counter

counter = Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])

print((counter['blue'])) # 3
print((counter['green'])) # 1
print(dict(counter)) # {'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}

9. math

자주 사용되는 수학적인 기능을 포함하고 있는 라이브러리

1) factorial(x) : 팩토리얼 계

import math
print(math.factorial(5)) # 5! = 120

2) sqrt(x) : 제곱근 계산

import math
print(math.sqrt(7)) # 2.46XXX

3) gcd(a, b) : 최대 공약수 계산

import math
print(math.gcd(21, 14)) # 7

4) pi, e

import math
print(math.pi) # 3.14XXX
print(math.e) # 2.7XXX