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[코테준비] N시간만에 끝내는 Python 코딩테스트(2018-2021년) 풀영상

[Python] 코딩테스트에 필요한 파이썬 문법 정리

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Table of Contents:

수 자료형

리스트 초기화

리스트 인덱싱과 슬라이싱

리스트 컴프리헨션

리스트 관련 기타 메서드

문자열 초기화

문자열 연산

사전 자료형 소개

사전 자료형 관련 함수

집합 자료형 소개

집합 자료형의 연산

집합 자료형 관련 함수

비교 연산자

논리 연산자

파이썬의 기타 연산자

람다 표현식(Lambda Express)

입력

출력

코딩테스트를 준비하며 반드시 알아야 하는 라이브러리 6가지

내장 함수

itertools

heapq (Min heap)

bisect

collections

math

태그

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최근글

[Python] 코딩테스트에 필요한 파이썬 문법 정리

반응형

자료형

수 자료형

정수형

실수형

#소수부가 0일 때 0을 생략 a = 5. # 5.0 # 10억의 지수 표현 방식 (최단 경로문제에서 자주 사용) a = 1e9 # 100000000.0 # 컴퓨터는 2진수 체계이기 때문에 실수 덧셈을 정확히 하지 못한다. 보통 5째 자리에서 반올림 하면된다. a = 0.3 + 0.6 print(rount(a,4))

수 자료형의 연산

a = 7 b = 3 # 나누기 a / b # 나머지 a % b # 몫 a // b # 거듭 연산자 a ** b # a의 b승

리스트 자료형

리스트 초기화

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] print(a) print(a[4]) # 빈 리스트 선언 방법 a = list() a = [] # 크기가 N이고 모든 값이 0인 1차원 리스트 초기화 n = 10 a = [0] * n # [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]
리스트 인덱싱과 슬라이싱

인덱싱

인덱스 값을 입력하여 리스트의 특정한 원소의 접근하는 것을 인덱싱이라 한다.

파이썬의 인덱스값은 양,음 정수를 모두 사용할 수 있으며 음의 정수를 넣으면 원소를 거꾸로 탐색한다.

슬라이싱

리스트의 연속적인 위치를 갖는 원소들을 가져와야 할 때 사용

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] a[-1] # 9 a[-3] # 7 a[1:4] # [2,3,4]
리스트 컴프리헨션

리스트를 초기화하는 방법 중 하나이다

대괄호안에 조건문과 반복문을 넣는 방식으로 리스트를 초기화할 수 있다.

2차원 리스트를 초기화할 때 매우 효과적으로 사용된다.

리스트 컴프리헨션과 일반소스코드 비교

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

# 1부터 9까지의 수의 제곱 값을 포함하는 리스트 array = [i*i for i in range(1,10)]
# N * M 크기의 2차원 리스트 초기화 n = 3 m = 4 array = [[0] * m for _ in range(n) ] # [[0,0,0,0],[0,0,0,0], [0,0,0,0]]
언더바(_)의 역할

특정 크기의 2차원 리스트를 초기화 할 때는 반드시 리스트 컴프리헨션을 사용

# N * M 크기의 2차원 리스트 초기화(잘못된 방법) n = 3 m = 4 array = [[0] * m] * n # [[0,0,0,0],[0,0,0,0], [0,0,0,0]] array[1][1] = 5 # [[0,5,0,0],[0,5,0,0], [0,5,0,0]] # 내부적으로 3개의 리스트가 모두 동일한 객체에 대한 3개의 레퍼런스로 인식되기 때문

리스트 관련 기타 메서드

append() O(1)

sort()

reverse()

insert() O(N)

count()

remove() O(N)

a = [1,4,3] # 리스트에 원소 삽입 a.append(2) # 오름차순 정렬 a.sort() # 내림차순 정렬 a.sort(reverse = True) # 리스트 원소 뒤집기 a.reverse() # 특정 인덱스에 데이터 추가 a.insert(2,3) # 인덱스2에 3추가 # 특정 값인 데이터 개수 세기 a.count(3) # 특정 값 데이터 삭제 (인덱스가 낮은 것 하나) a.remove(1)

특정한 값을 갖는 원소 삭제하려면?

# 시간복잡도를 고려해서 remove는 사용하지 않는 것을 추천 a = [1,2,3,4,5,5,5] remove_set = {3,5} # remove_set에 포함되지 않은 값만을 저장 result = [i for i in a if i not in remove_set] # [1,2,4]
문자열 자료형

문자열 초기화

data = ‘Hellow World’ data = “Don’t you know \”Python\”?” print(data) # Don’t you know “Python”?

문자열 연산

a = “Hello” b = “World” a + ” ” + b # Hello World a * 3 # HelloHelloHello # 파이썬 문자열은 내부적으로 리스트와 같이 처리 (인덱싱,슬라이싱) 사용 가능 a = “ABCDEF” a[2:4] #CD

튜플 자료형

튜플은 한 번 선언된 값을 변경할 수 없다.

리스트는 대괄호[] 를 이용하지만 , 튜플은 소괄호 ()를 이용한다

그래프 알고리즘을 구현할 때 자주사용 다익스트라 최단 경로 알고리즘 (우선순위큐 사용) (비용,노드번호) 형태로 튜플을 묶어서 관리한다.

a = (1, 2, 3, 4) a[2] = 7 # TypeError

사전 자료형

사전 자료형 소개

key와 value의 쌍을 데이터로 가지는 자료형

튜플 자료형이 사전자료형의 키로 사용되는 경우 (Q 22 블록이동하기)

사전 자료형에 특정한 원소가 있는 지 검사할 때는 ‘원소 in 사전’의 형태를 사용할 수 있다. 리스트나 튜플에 대해서도 사용할 수 있는 문법

data = dict() data[‘사과’] = ‘Apple’ data[‘바나나’] = ‘Banana’ data[‘코코넛’] = ‘Coconut’ # {‘사과’: ‘Apple’, ‘바나나’: ‘Banana’, ‘코코넛’: ‘Coconut’} if ‘사과’ in data: print(“‘사과’를 키로 가지는 데이터가 존재합니다.”)

사전 자료형 관련 함수

키 데이터만 뽑아서 리스트로 이용할 때는 keys()함수

값 데이터만을 뽑아서 리스트로 이용할 때는 values() 함수를 이용한다.

data = dict() data[‘사과’] = ‘Apple’ data[‘바나나’] = ‘Banana’ data[‘코코넛’] = ‘Coconut’ # 키 데이터만 담은 리스트 key_list = data.keys() value_list = data.values() for key in key_list: print(data[key]) # Apple Banana Coconut

집합 자료형(Set)

집합 자료형 소개

중복을 허용하지 않는다

순서가 없다

특정한 데이터가 이미 등장한 적이 있는지 여부를 체크할 때 효과적이다.

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

집합 자료형의 연산

합집합, 교집합, 차집합 연산이 있다.

# 집합 자료형 초기화 방법 a = set([1,2,3,4,5]) b = {3,4,5,6,7} a | b # 합집합 {1,2,3,4,5,6,7} a & b # 교집합 {3,4,5} a – b # 차집합 {1,2}

집합 자료형 관련 함수

data = set([1,2,3]) print(data) # 새로운 원소 추가 data.add(4) # 새로운 원소 여러 개 추가 data.update([5,6]) # 특정한 값을 갖는 원소 삭제 data.remove(3) print(data)

조건문

조건문 작성은 if ~ elif ~ else문을 이용한다.

비교 연산자

x == y x != y x > y x < y x >= y x <= y 논리 연산자 x and y x or y not x # x가 거짓일 때 참이다. 파이썬의 기타 연산자 파이썬에서는 추가적으로 'in 연산자'와 'not in 연산자'를 제공한다. 자료형 (리스트, 튜플, 문자열, 사전)에 사용된다. pass문 (조건문의 값이 참이라고 해도 아무것도 처리하고 싶지 않을 때) 조건부 표현식을 이용하면 if ~ else문을 한줄에 작성해 사용할 수 있다. 리스트에 있는 원소의 값을 변경해서 또 다른 리스트를 만들고자 할 때 매우 간결하게 사용가능 X in 리스트 # 리스트 안에 X가 들어가 있을 때 참(True)이다. X not in 문자열 # 문자열 안에 X가 들어가 있지 않을 때 참(True)이다. score = 85 if score >= 80: pass else: print(‘성적이 80점 미만입니다.’) # 1줄일 경우 줄이기 if score >= 80: result = “Success” else: result = “Fail” ## 조건부 표현식 result = “Success” if score >= 80 else “Fail” # 3항 연산자 result = score >= 80 and “Success” or “Fail” # 리스트에 있는 원소의 값을 변경해서 또 다른 리스트를 만들고자 할 때 매우 간결하게 사용가능 a = [1,2,3,4,5,5,5] remove_set = {3,5} result = [] for i in a: if i not in remove_set: result.append(i) result = [i for i in a if i not in remove_set]
반복문

while문

i = 1 result = 0 while i <= 9: result += i i += 1 print(result) for문 range(시작값, 끝값+1 ,증감) continue break result = 0 for i in range(1,10): result += 1 print(result) scores = [90, 85, 77, 65, 97] cheating_list = {2,4} for i in range(5): if i + 1 in cheating_list: continue if scores[i] >= 80: print(i + 1, ‘번 학생은 합격입니다’.)

이중 for문

플로이드 워셜 알고리즘

다이나믹 프로그래밍

# 구구단 for i in range(2,10): for j in range(1,10): print(i, “X”, j, “=”, i*j) print()

함수

동일한 알고리즘을 반복적으로 수행해야 할 때 사용

매개변수나 return문은 존재하지 않을 수도 있다.

def add(a,b): return a + b print(add(3,7)) def add(a, b): print(‘함수의 결과:’, a+b) # 매개변수를 직접 지정해 줄 수도 있다. add(b = 3, a = 7)

global

함수 안에서 함수 밖의 변수 데이터를 변경해야 하는 경우

a = 0 def func(): global a a += 1 for i in range(10): func() print(a)

람다 표현식(Lambda Express)

특정한 기능을 수행하는 함수를 한 줄에 작성할 수 있다

람다식은 파이썬의 정렬 라이브러리를 사용할 때, 정렬 기준(Key)을 설정할 때에도 자주 사용한다.

def add(a, b): return a + b print(add(3,7)) # 람다 표현식으로 구현한 add() 메서드 print( (lambda a, b: a + b)(3,7) )

입출력

입력

map() 해당 리스트의 모든 원소에 int() 함수를 적용한다.

sys.stdin.readline() 입력을 최대한 빠르게 받아야하는 경우 readline()으로 입력하면 입력후 엔터가 줄 바꿈 기호로 인식, 공백 문자를 제거하려면 rstrip()함수를 사용해야한다.

# 데이터의 개수 입력 n = int(input()) # 각 데이터를 공백으로 구분하여 입력 data = list(map(int, input().split())) data.sort(reverse = True) print(data) # 공백을 기준으로 구분하여 적은수의 데이터 입력 n, m, k = map(int, input().split()

# 입력을 최대한 빠르게 받아야하는 경우 import sys # 문자열 입력받기 sys.stdin.readline().rstrip()

출력

print() 기본적으로 출력 이후에 줄 바꿈을 수행한다.

f-string

# 출력할 변수들 a = 1 b = 2 print(a,b)

출력 시 오류가 발생하는 소스코드 예시 (자바와 다름 주의)

# 출력할 변수들 answer = 7 print(“정답은 ” + answer + “입니다.”) # TypeError: can only concatenate str (not “int”) to str # 올바른 예 print(“정답은 ” + str(answer) + “입니다”) print(“정답은” , str(answer), “입니다”) # Python 3.6 이상 answer = 7 print(f”정답은 {answer}입니다.”)

주요 라이브러리 문법과 유의점

코딩테스트를 준비하며 반드시 알아야 하는 라이브러리 6가지

내장 함수 print(), input()과 같은 기본 입출력 기능부터 sorted()와 같은 정렬 기능을 포함하고 있는 내장 라이브러리 itertools 파이썬에서 반복되는 형태의 데이터를 처리하는 기능을 제공하는 라이브러리, 순열과 조합 라이브러리를 제공 heapq 힙(Heap) 기능을 제공하는 라이브러리. 우선순위 큐 기능을 구현하기 위해 사용한다. bisect 이진탐색/이분탐색(Binary Search) 기능을 제공하는 라이브러리 Collections 덱(deque), 카운터(Counter) 등의 유용한 자료구조를 포함하고 있는 라이브러리 math 필수적인 수학적 기능을 제공하는 라이브러리

팩토리얼, 제곱급, 최대공약수(GCD), 삼각함수, 파이(pi)

내장 함수

result = [1,2,3,4,5] sum(result) #iterable 객체가 들어왔을 때 (반복 가능한 객체) 리스트, 사전자료형, 튜플자료형 등 min(7,3,5,2) max(7,3,5,2) result = eval( “(3+5) * 7” ) result = sorted([9,1,8,5,4]) # 오름차순 정렬 result = sorted([9,1,5,1,4], reverse=True) # 기존 객체는 변경되지 않으며 return 값이 존재한다. result.sort() # void 문이다 result가 변경된다. data = [(‘홍길동’, 35), (‘이순신’, 17), (‘아무개’, 88)] result = sorted(data, key = lambda x : x[1], reverse = True) print(result) # 위와 같은 값을 가진다. data.sort(key = lambda x: x[1], reverse = True) print(data) data = [“23”, “59”, “59”] print(“:”.join(data)) # 23:59:59

itertools

반복되는 데이터를 처리하는 기능을 포함하고 있는 라이브러리

permutations (순열)

combinations (조합)

product (중복을 허용하는 순열)

combinations_with_replacement (중복을 허용하는 모든 조합)

순열 조합 모두 클래스이므로 객체 초기화 이후 리스트 자료형으로 변환하여 사용한다.

from itertools import permutations, combinations, product, combinations_with_replacement data = [‘a’, ‘b’, ‘c’] # 데이터 준비 # 리스트에서 3개를 뽑아 나열하는 모든 경우를 출력 result = list(permutations(data,3)) # 모든 순열 구하기 print(result) result = list(combinations(data,2)) # 2개를 뽑는 모든 조합 구하기 print(result) result = list(product(data,repeat = 2)) # 2개를 뽑는 모든 순열 구하기 (중복 허용) print (result) result = list(combinations_with_replacement(data,2)) # 2개를 뽑는 모든 조합 구하기 (중복 허용) print (result) [(‘a’, ‘b’, ‘c’), (‘a’, ‘c’, ‘b’), (‘b’, ‘a’, ‘c’), (‘b’, ‘c’, ‘a’), (‘c’, ‘a’, ‘b’), (‘c’, ‘b’, ‘a’)] [(‘a’, ‘b’), (‘a’, ‘c’), (‘b’, ‘c’)] [(‘a’, ‘a’), (‘a’, ‘b’), (‘a’, ‘c’), (‘b’, ‘a’), (‘b’, ‘b’), (‘b’, ‘c’), (‘c’, ‘a’), (‘c’, ‘b’), (‘c’, ‘c’)] [(‘a’, ‘a’), (‘a’, ‘b’), (‘a’, ‘c’), (‘b’, ‘b’), (‘b’, ‘c’), (‘c’, ‘c’)]
heapq (Min heap)

힙기능을 위해 heapq 라이브러리를 제공

다익스트라 최단 경로 알고리즘등에서 우선운위 큐 기능을 구현하고자 할 때 사용 PriorityQueue 라이브러리를 사용할 수 있지만 코딩테스트 환경에서는 heapq가 더빠르게 동작함으로 heapq를 사용하자

최소 힙(min heap)으로 구성되어 있으므로 넣었다 빼는 것만으로 O(NlogN)에 오름차순 정렬이 완료된다. 보통 최소 힙 자료구조의 최상단 원소는 항상 ‘가장 작은’원소이기 때문이다

heapq.heappush() 삽입

heapq.heappop() 꺼냄

# 힙정렬(heap sort)을 heapq로 구현하는 예제 import heapq def heapsort(iterable): h = [] result = [] # 모든 원소를 차례대로 힙에 삽입 for value in iterable: heapq.heappush(h, value) # 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내어 담기 for i in range(len(h)): result.append(heapq.heappop(h)) return result result = heapsort([1,3,5,7,9,2,4,6,8,0]) print(result) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 부호를 사용하여 최대 힙(max heap) 구현 import heapq def heapsort(iterable): h = [] result = [] # 모든 원소를 차례대로 힙에 삽입 for value in iterable: heapq.heappush(h, -value) # 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내어 담기 for i in range(len(h)): result.append(-heapq.heappop(h)) return result result = heapsort([1,3,5,7,9,2,4,6,8,0]) print(result) #[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
bisect

이진탐색을 쉽게 구현할 수 있도록 하는 라이브러리

‘정렬된 배열’에서 특정한 원소를 찾아야 할 때 매우 효과적으로 사용

bisect_left(a,x) 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 찾는 메서드

bisect_right(a,x) 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 찾는 메서드

‘정렬된 리스트’에서 ‘값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수’를 구하고자 할 때 사용

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 #’정렬된 리스트’에서 ‘값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수’를 구하고자 할 때 사용 def count_by_range(a, left_value, right_value): right_index = bisect_right(a, right_value) left_index = bisect_left(a, left_value) return right_index – left_index # 리스트 선언 a = [1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 8, 9] # 값이 4인 데이터 개수 출력 print(count_by_range(a, 4, 4)) # 2 # 값이 [-1, 3] 범위에 있는 데이터 개수 출력 print(count_by_range(a, -1, 3)) # 6

collections

유용한 자료구조를 제공하는 표준 라이브러리

deque 스택, 큐를 구현할 때 사용하는 라이브러리 가장 앞 원소추가, 가장 앞 원소제거에서 O(1)의 시간복잡도를 가진다 인덱싱, 슬라이싱 등은 사용할 수 없다. from collections import deque data = deque([2,3,4]) data.appendleft(1) data.append(5) data.pop() data.popleft() print(data) # deque([2, 3, 4]) print(list(data)) # [2, 3, 4]
Counter 등장 횟수를 세는 기능을 제공 리스트와 같은 iterable 객체가 주어졌을 때, 해당 객체 내부의 원소가 몇 번씩 등장했는지를 알려준다. 원소별 등장 횟수를 세는 기능이 필요할 때 짧은 코드로 이를 구현할 수 있다. from collections import Counter counter = Counter([‘red’, ‘blue’, ‘green’, ‘blue’, ‘blue’]) print(counter[‘blue’]) # ‘blue’가 등장한 횟수 출력 print(dict(counter)) # 사전 자료형으로 변환 list,set도 가능하고 두개가 같은 값을 가진다 # 3 # {‘red’: 1, ‘blue’: 3, ‘green’: 1}

math

수학적인 기능을 포함하고 있는 라이브러리

팩토리얼, 제곱근, 최대공약수(GCD) , Pi

import math print(math.factorial(5)) # 5 팩토리얼 출력 print(math.sqrt(7)) # 7의 제곱근 출력 print(math.gcd(21,14)) # 21과 14의 최대 공약수 , 7 print(math.pi) # 파이 출력 print(math.e) # 자연상수 출력

#1 Python 코딩테스트 대비 여러 Tip 정리

https://www.youtube.com/watch?v=m-9pAwq1o3w&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC&index=2

이 포스트는 위의 영상을 보고 제가 필요하다고 생각된 부분을 정리한 포스팅 입니다.

– 실수형 데이터의 경우, 컴퓨터 특성상 4바이트나 8바이트로 실수를 표현하기 때문에 근사치를 표현하여 정확하게 떨어지지 않는 경우가 많다.

– 따라서 round() 함수를 사용해서 소수점 반올림을 하는 방법이 권장된다.

a = 123.456 print(round(a, 2)) # 123.46

리스트를 초기화 할 때 리스트 컴프리헨션을 활용해서 초기화 하면 편함

# 1차원 리스트 array = [0]*3 # [0,0,0] # 2차원 리스트 N * M N, M = 3,5 array = [[0]*M for _ in range(N)] # [[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]] # 잘못된 예시 array= [[0]*M]*N # 위의 경우와 값은 동일하나 내부적으로 M*[0]의 리스트(임의의 주소값을 갖는 객체로 인식함) # 를 N의 길이만큼 참조하여 복사된 주소값을 가지게 됨

– 자주 사용하는 리스트 관련 함수 시간복잡도.

remove 함수는 특정한 값을 갖는 원소를 하나만 제거 한다. 모든 원소를 제거 하고 싶다면 아래와 같은 방법을 사용하자.

a =[1,2,3,4,5,5,5] remove_set = {3,5} result = [i for i in a if i not in remove_set] print(result) # [1,2,4]
– 문자열은 특정한 인덱스의 값을 변경할 수 없다.(immutable)

– 튜플은 ( ) 를 사용하고 값을 변경할 수 없다.(immutable)

– 튜플은 리스트에 비해 공간 효율적임.

튜플을 사용하면 좋은 예

1. 서로 다른 성질의 데이터를 묶을 때

2. 데이터의 나열을 해싱의 키 값으로 사용할 때

3. 리스트보다 메모리를 효율적으로 사용해야 할 때

– dict는 O(1) 시간 복잡도를 가짐.

key 만 원할 때 keys

value만 원할 때 values

– 집합 자료형

– 모든 작업에서 O(1)

– set( ) 함수 이용하거나 { } 이용

– 중복 X 순서 X

집합 자료형 연산

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 함수

data = set([1,2,3]) print(data) # {1,2,3} # 원소 추가 data.add(4) print(data) {1,2,3,4} # 원소 여러 개 추가 data.update([5,6]) print(data) {1,2,3,4,5,6} # 특정 값 갖는 원소 삭제 data.remove(6) print(data) {1,2,3,4,5} # 없는 값 remove 할 시 에러 발생 data.remove(7)

– 입력 받기

a = input() # 문자열 형태로 입력 됨 b = int(input()) # int 형태로 변환 c = list(map(int, input().split())) # 공백을 기준으로 a, b ,c = map(int, input().split()) # 입력이 3개로 주어진 경우 # 빠른 입력 받기 import sys data = sys.stdin.readline().rstrip() print(data)

유용한 표준 라이브러리

–

– 자주 사용 되는 내장함수

result = sum([1,2,3,4,5]) print(result) # 15 min_result = min(7,3,5,2) min_result = max(7,3,5,2) print(min_result , max_result) # 2 7 result = eval(“(3+5)*7″) print(reuslt) # 56

# sorted() result = sorted([9,1,8,5,4]) reverse_result = sorted([9,1,8,5,4],reverse=True) print(result) # [1,4,5,8,9] print(reverse_result) # [9,8,5,4,1] # sorted() with key array = [(‘홍길동’, 35), (‘이순신’, 75), (‘아무개’, 50)] result = sorted(array, key=lambda x: x[1], reverse=True) print(result) # [(‘이순신’, 75), (‘아무개’, 50), (‘홍길동’, 35)]
천만 , 1억 단위를 넘어갔을 경우 시간 초과 판정 날 경우가 많다.

#[(‘A’, ‘A’), (‘A’, ‘B’), (‘A’, ‘C’), (‘B’, ‘A’), (‘B’, ‘B’), (‘B’, ‘C’), (‘C’, ‘A’), (‘C’, ‘B’), (‘C’, ‘C’)] #[(‘A’, ‘A’), (‘A’, ‘B’), (‘A’, ‘C’), (‘B’, ‘B’), (‘B’, ‘C’), (‘C’, ‘C’)]
Counter 객체를 활용하여 내부 원소 등장 횟수 구하기

from collections import Counter counter = Counter([‘red’,’blue’,’red’,’green’,’blue’,’blue’]) print(counter[‘blue’]) print(counter[‘green’]) print(dict(counter)) ”’ 3 1 {‘red’: 2, ‘blue’: 3, ‘green’: 1} ”’

import math # 최소 공배수(LCM)를 구하는 함수 def lcm(a,b): return a * b // math.gcd(a, b) a = 21 b = 14 print(math.gcd(a,b)) print(lcm(a,b)) ”’ 7 42 ”’

재귀 사용시

import sys sys.setrecursionlimit(10 ** 6)

Python 코딩테스트 대비 문법들 정리

매번 알고리즘 문제를 풀 때, 필요한 개념을 그때그때 구글에 검색하는 식으로 여태까지 풀었습니다.

그러다 보니 매번 검색하게 되고, 정작 머리에는 하나도 안 남더라고요…

그래서 공부를 해야겠다 마음먹은 와중에 너무 깔끔하게 정리된 블로그 글이 있어서

코딩테스트를 풀 때 참고하고 싶어 필요한 부분만 제 블로그에 정리 글을 쓰게 되었습니다. 문제 시 비공개 처리하겠습니다!

참고한 블로그 글입니다!

https://covenant.tistory.com/141?category=874690

https://covenant.tistory.com/142?category=874690

1. 입력, 출력 방법

(1) 입출력 가속

input(), print()를 쓰다 보면 시간 초과가 나는 경우가 종종 있어서 조금이라도 시간을 단축하기 위해 사용합니다.

import sys N = int(sys.stdin.readline()) sys.stdout.write(N)

이런 식으로 사용할 수 있고, sys를 쓰는게 귀찮다면

from sys import stdin, stdout input = stdin.readline print = stdout.write N = int(input()) print(N)

이렇게 사용할 수 있습니다.

이때 주의할 점은 문자열을 입력받을 때 뒤에 strip()을 넣어주세요!

안그러면

까지 같이 입력받을 수 있습니다.

(2) 2차원 배열 입력받기

테스트 케이스가

3

1 2 3

4 5 6

7 8 9

이런 식으로 되어 2차원 배열을 입력 받아야 한다면

MAP = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]
(3) 정수와 배열이 같은 줄에 들어오는 경우

테스트 케이스가

3 10 20 30

3 7 5 12

이런식으로 앞에 배열의 개수가 있고 뒤에 배열이 있는 경우는

N, *arr = map(int, input().split())

이렇게 따로 나눌 수 있습니다.

(4) 문자열을 한 글자씩 배열에 저장하는 경우

테스트 케이스가

3

AAAA

ABCA

AAAA

이고, 한 글자씩 배열에 담아서 사용하고 싶을 때 다음과 같은 방법을 사용합니다.

arr = [list(input()) for _ in range(N)]
이렇게 담으면

arr = [[‘A’, ‘A’, ‘A’, ‘A’] [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘A’] [‘A’, ‘A’, ‘A’, ‘A’]]
다음과 같이 저장됩니다.

2. 진법 계산

(1) 10진수 -> 2, 8, 16진수

bin(42) # ‘0b101010’ oct(42) # ‘0o52’ hex(42) # ‘0x2a’

(2) 2, 8, 16진수 -> 10진수

int(‘0b111100’, 2) # 60 int(‘0o74’, 8) # 60 int(‘0x3c’, 16) # 60

3. 문자열

(1) 문자열 거꾸로 하기

alph = “ABCD” alph[::-1] # alph = “DCBA”

결과는 “DCBA”가 됩니다.

(2) 아스키코드 변환

# 문자열 -> 아스키코드 print ord(‘A’) # 65 # 아스키코드 -> 문자열 print chr(65) # A

4. 리스트

(1) 리스트 초기화

가로가 N, 세로가 M인 그래프 배열을 초기화할 때 다음과 같이 사용합니다.

N, M = map(int, input().split()) arr = [[0] * N for _ in range(M)]
(2) 리스트 요소를 거꾸로 하기

arr = [1, 2, 3] arr.reverse() # arr = [3, 2, 1]
(3) 리스트 내의 특정한 값의 개수

arr = [1, 2, 3] arr.count(1) # 1

(4) 리스트 정렬

리스트의 요소가 리스트인 경우 lambda를 통해서 우선순위를 결정합니다.

다음은 첫 번째 요소를 기준으로 정렬하고 첫번째 요소가 같을 경우, 두 번째 요소를 기준으로 정렬한다는 의미입니다.

arr.sort() # 오름차순 arr.sort(reverse=True) # 내림차순 arr.sort(key=lambda x:(x[0], x[1]))

5. 삼항 연산자

if 내의 조건이 맞다면 a, 틀리면 b

res = a if a > b else b

6. 리스트 변환 (문자열 변환)

(1) 문자열 -> 리스트

num_str = “1,3,2” print(num_str.split(‘,’)) # [‘1’, ‘3’, ’12’]
split()을 사용하면 , 기준으로 리스트로 변환할 수 있습니다.

(2) 리스트 -> 문자열

num_list = [‘1’, ‘3’, ‘2’] ‘,’.join(num_list) # ‘1,3,2’

join()을 사용하면 , 이 리스트 요소에 배치되는 문자열로 변환할 수 있습니다.

7. 값이 알파벳인지 숫자인지 판별하기

(1) 알파벳 확인

“a”.isalpha() # True “3”.isalpha() # False

판별하고 싶은 문자 뒤에 isalpha()를 붙이면, 알파벳일 경우 True, 아닐 경우 False

(2) 숫자 확인

“3”.isdigit() # True “a”.isdigit() # False

판별하고 싶은 문자 뒤에 isalpha()를 붙이면, 숫자일 경우 True, 아닐 경우 False

8. 2차원 배열 뒤집기

board = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] new_board = list(map(list, zip(*board))) print(new_board) # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

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