240425 TIL #382 파이썬 자료 구조

김춘복·2024년 4월 25일

TIL python

TIL : Today I Learned

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382/494

Today I Learned

오늘은 파이썬 자료 구조에 대해 공부했다.

Python 자료 구조

Stack

파이썬에서 스택은 리스트를 이용해 간단히 구현이 가능하다.
push는 append(), pop은 pop() 함수를 사용하면 된다.

a = [1,2,3,4,5]
a.append(6)
a.append(7)
print(a.pop()) # 7
print(a.pop()) # 6

Queue

파이썬에서 큐 역시 리스트를 이용해 간단히 구현이 가능하다.
put은 append()로, get은 pop(0) 함수를 사용하면 된다.

b = [1,2,3,4,5]
b.append(6)
print(b.pop(0)) # 1
print(b.pop(0)) # 2

Tuple

값의 변경이 불가능한 리스트
변경되지 않아야될 데이터, 즉 상수 데이터를 저장해둬야할 때 사용한다.
선언시 [ ]가 아니라 ( )를 사용해야 한다.

c = (1,2,3,4,5)
print(c*2)
print(len(c))
# c[0] = 3 수정시 에러 발생

Set

값의 중복과 순서가 없는 집합
set 객체 선언을 통해 생성한다.
union, intersection, difference와 같은 집합 연산이 가능하다.

d = set([1,2,3])
d.add(4)
d.remove(1)
d.update([1,2,5])
print(d)
e = set([1,3,5,7,9])
print(d.union(e)) # 합집합 {1, 2, 3, 4, 5, 7, 9}
print(d.intersection(e)) # 교집합 {1, 3, 5}
print(d.difference(e)) # 차집합 {2, 4}

Dictionary(Dict)

key-value 쌍으로 이루어진 java로 치면 hashMap같은 자료구조.

country_code = {"america" : 1, "korea" : 82, "japan" : 81, "china" : 86}
print(country_code.items()) # dict_items([('america', 1), ('korea', 82), ('japan', 81), ('china', 86)])
print(country_code.keys()) # dict_keys(['america', 'korea', 'japan', 'china'])
print(country_code.values()) # dict_values([1, 82, 81, 86])
country_code["german"] = 49
print(country_code) # {'america': 1, 'korea': 82, 'japan': 81, 'china': 86, 'german': 49}

Collections

list, tuple, dict에 대한 python의 built-in 확장 자료구조

# 종류
from collections import deque
from collections import Counter
from collections import OrderedDict
from collections import defaultdict
from collections import namedtuple

Deque

stack과 queue를 지원하는 모듈로 list에 비해 훨씬 빠르고 효율적인 자료 저장 방식을 지원한다.
rotate, reverse와 같은 linked list의 특성을 지원한다.
기존 list 형태의 함수를 모두 지원한다.

from collections import deque
deque_list=deque()
for i in range(5):
  deque_list.append(i)
print(deque_list) # deque([0, 1, 2, 3, 4])
deque_list.appendleft(10)
print(deque_list) # deque([10, 0, 1, 2, 3, 4])

Ordered Dict

Dict와 다르게 데이터를 입력한 순서대로 dict를 반환한다.
(하지만, python 3.6이후로 dict도 입력한 순서를 보장하여 출력하기때문에 이후 버전은 의미 x)
dict의 값을 value나 key를 기준으로 sort할 때 사용가능하다.

Default Dict

dict type의 값에 기본값을 지정해 신규 값 생성시 사용하는 자료구조
기존 dict와 거의 유사하지만 존재하지 않는 키에 접근할 대 에러를 발생하지 않고 기본값을 반환한다.
아래의 예시에서 그냥 dict를 사용하면 존재하지 않는 키에 접근할 때 에러를 반환했을 것이다.

from collections import defaultdict

text = "apple banana cherry banana apple"

# defaultdict를 사용하여 문자 출현 빈도 세기
char_counts = defaultdict(int)
for char in text:
    char_counts[char] += 1
print(char_counts)
# defaultdict(<class 'int'>, {'a': 8, 'p': 4, 'l': 2, 'e': 3, ' ': 4, 'b': 2, 'n': 4, 'c': 1, 'h': 1, 'r': 2, 'y': 1})

Counter

Sequence type(문자열, 리스트 같은 해시 가능한 객체)의 요소들의 개수를 셀 수 있는 딕셔너리 서브 클래스
위의 Default Dict에서 사용한 word counter의 기능도 손쉽게 사용 가능하다.
set의 연산을 지원한다.
아래의 예에서 data에 있는 요소들의 개수를 세고 이를 딕셔너리 형태로 반환한다. 특정 값의 빈도를 쉽게 파악할 수 있다.

from collections import Counter

data = ["apple", "banana", "cherry", "banana", "apple"]

# Counter를 사용하여 데이터의 요소들의 개수 세기
data_counter = Counter(data)
print(data_counter) # Counter({'apple': 2, 'banana': 2, 'cherry': 1})

Named Tuple

각 요소에 이름을 지정할 수 있는 튜플의 일종
튜플의 불변성을 가지면서도 각 요소에 명시적인 이름을 부여해 인덱스로만 접근하는 것 보다 가독성을 높인다.

from collections import namedtuple

# 네임드 튜플 정의
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])

# 네임드 튜플 인스턴스 생성
p = Point(3, 4)

# 이름으로 요소에 접근
print(p.x)  # 3
print(p.y)  # 4