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[이코테 2021] 알고리즘 경향 분석 및 파이썬 문법 - 3

[이코테 2021] 알고리즘 경향 분석 및 파이썬 문법 - 3

모든 예시 코드는 Repl을 이용해서 확인해본다.

함수

  • 함수(Function)란 특정한 작업을 하나의 단위로 묶어 놓는 것

  • 불필요한 소스코드의 반복을 줄인다.

  • 함수의 종류

    • 내장 함수: 기본적으로 제공 함수
    • 사용자 정의 함수: 함수를 사용자가 직접 정의해서 사용한다.

  • ex)

    def 함수명(매개변수):
    실행할 소스코드
    return 반환 값

  • 파라미터의 변수를 직접 지정 가능

    def add(a,b):
    print('함수의 결과:', a+b)
add(b=3, a=7)
  • global 키워드 (전역변수) : 함수 내에서 선언해줘야 한다.
    • 가져온 상태에서 산술 연산 가능 / array가 생성되면 추가하는 것 가능
a = 10
array = [1,2,3,4,5]
def func():
    global a, array
    a += 1
    array.append(6)
    print(a, array)

func()
  • 파이썬은 함수 안에서 여러 개의 반환 값을 가질 수 있다.
    • 여러 개의 반환 값을 Packing 이라고 한다.
    • 반환 값을 차례 대로 받는 결과(a, b, c, d)를 Unpacking이라고 한다.
def operator(a,b):
    add_var = a+b
    subtract_var = a-b
    multiply_var = a*b
    divide_var = a/b
    return add_var, subtract_var, multiply_var, divide_var

a, b, c, d = operator(5, 3)
print(a, b, c, d)

람다 표현식

  • 함수를 더 간단하게 작성할 수 있다.

    • 특정한 기능을 수행하는 함수를 한 줄에 작성할 수 있다.
    • 예제는 같은 계산 과정을 가진 함수와 람다식이다.
    def add(a,b):
  return a+b
  print(add(3,7))

print((lambda a, b: a+b)(3,7))

  • 람다 표현식 예시-1

    def add(a,b):
  return a+b

print(add(3,7))

print((lambda a, b: a+b)(3,7))

  • 람다 표현식 예시-2 (조건있는 정렬을 수행할 때 쓰인다.)

    array = [('a', 50), ('b', 32),('c', 74)]

def my_key(x):
    return x[1]

print(sorted(array, key=my_key))
print(sorted(array, key=lambda x: x[1]))

  • 람다 표현식 예시-3

    list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

result = map(lambda a, b: a+b, list1, list2)
print(list(result))

실전에서 유용할 표준 라이브러리

내장함수 : 기본 입출력 ~ 정렬 함수까지 기본 함수 제공
itertools : 반복되는 형태의 데이터를 처리하기 위한 기능 제공
(순열과 조합 라이브러리는 코테에 자주 쓰인다!) heapq : 힙(heap) 자료구조를 제공합니다. - 우선순위 큐
bisect : 이진 탐색(Binary Search) 기능을 제공합니다.
collections : 덱(deque), 카운터(Counter)등의 자료 구조 포함
math : 필수적인 수학적 기능 제공

  • 자주 사용되는 내장함수

    • sum()
    • min(), max()
    • eval()
    • sorted()
    • sorted() with key, lambda

  • 순열과 조합

    • 순열 : 순서를 고려해서 선택했을 때 (permutations)
    from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']

result = list(permutations(data,3)) # 3개를 뽑는 순열의 수
print(result)
    • 조합 : 순서를 고려하지 않고 선택했을 때 (combinations)
    from itertools import combinations

data = ['A', 'B', 'C']

result = list(combinations(data,2)) # 2개를 뽑는 조합의 수
print(result)
    • 중복 순열 & 중복 조합 (product & combinations_with_replacement)
    from itertools import product # 중복 순열
from itertools import combinations_with_replacement # 중복 조합

data = ['A', 'B', 'C']

result = list(product(data, repeat=2)) # 2개를 뽑는 모든 순열의 수 (중복)
print(result)
result = list(combinations_with_replacement(data, 2)) # 2개를 뽑는 모든 조합의 수(중복)
print(result)

  • Collections

    • Counter() : 리스트와 같은 반복 가능한(iterable) 객체가 주어졌을 때
      내부의 원소가 몇 번씩 등장했는지를 알려줍니다.
    • counter를 dict으로 호출하면 각각 중복 개수가 몇 개인지 알려줍니다.
    from collections import Counter

counter = Counter([1, 2, 3, 3, 2, 4, 1, 4])

print(counter[3])
print(counter[2])
print(counter)
print(dict(counter))

  • math

    • 최대 공약수 & 최소 공배수 : gcd(a, b), lcm(a, b)
    import math

# def lcm(a, b):
#     return a*b // math.gcd(a,b)
# 최소 공배수는 두 수의 곱 나누기 최대 공약수

a = 21
b = 14

print(math.gcd(a, b))
print(math.lcm(a,b))

참고