numpy 함수

import numpy as np
def solution(numbers):
    return np.mean(numbers)

참고

del 함수

del 함수 - 리스트의 특정 요소 혹은 리스트 특정 범위를 삭제

최댓값 만들기

문제설명 : numbers의 원소 중 두 개를 곱해 만들 수 있는 최댓값을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.

def solution(numbers):
    m1 =max(numbers)
    index=0
    for i in numbers:
        if i == m1:
            del(numbers[index])
        index += 1
    m2 = max(numbers)
    answer = m1*m2
    return answer
    
 # 내림차순 정렬 후 첫번째, 두번째 값을 곱해주기
 def solution(numbers):
    numbers.sort(reverse=True)
    return numbers[0]*numbers[1]

list 총정리!

• 리스트 더하기, 곱하기 연산 가능
  L = [1,2,3] * 3

• 인덱스, 슬라이싱 사용가능
  L[3]
  L[2:5]

• List Comprehensions 방식으로 리스트를 만들 수 있음
  L = [i*i for i in range(10)]
  L = [i for i in L if i%3 == 0]

• in, not in 사용가능
  5 in L

추가 및 복사

.append(a) : 맨 뒤에 a 추가
.extend(a) : a 리스트합치기
.insert(n,a) : n번째에 a 추가
.copy() : 리스트 복사 => 리턴받아서 사용

제거 함수

.remove(n) : n 하나 제거
.pop() : 마지막 제거 => 인자값이 있으면 특정 인덱스 값 삭제
.clear() : 리스트값 모두 삭제(빈 리스트)
del(L[2]) : 특정 인덱스 내용 삭제
del(L) : 리스트 자체 삭제

개수, 길이, 인덱스

.count(a) : a 값의 개수 확인
len(a) : a 리스트의 길이 확인
.index() : 해당 값의 인덱스값 찾기

순서

=> 매개변수는 iterable한 변수면 OK!
a.reverse() : 리스트 a에 들어있는 값 역순으로 바꿔줌 (리턴x)
reversed() : 기존 리스트의 역순을 갖는 배열 생성 => list(reversed(기존리스트)) => 리턴

최대 최소

max() : 최대값 출력
min() : 최소값 출력
list(range(2,101,2)) : 짝수만 갖는 데이터 만들기
list(range(10,0,-1) : 10부터 1까지 역순의 데이터 만들기

중복제거 하는 방법

set(리스트)을 이용

list(set(리스트))

• 순서 바뀜
• 집합 타입으로 변경

for문 이용

• for문 돌리고, in 연산자 써서 중복제거

dictionary를 이용하여 중복제거

• 딕셔너리는 key 값이 중복 불가!
• dict.fromkeys(iterable) => 인자로 들어온 iterable 데이터를 key 값으로 해서 딕셔너리 자료형을 만들어줌

# 중복된 문자 제거한 문자열 리턴하는 문제
def solution(my_string):
    return ''.join(dict.fromkeys(my_string))

lambda를 활용한 map, filter

map(람다식, 리스트나 튜플) => 반환 값은 map객체여서 list 혹은 tuple로 형 변환해야됨
filter(함수, 리스트나 튜플) => filter는 json을 반환

def solution(array:list, height:int)->int:
   answer = len(list(filter(lambda x:x>height,array)))
   return answer

for in 딕셔너리

• 키와 값 모두 출력하고 싶을때는 이렇게 써보자!

  for 키, 값 in 딕셔너리.items():
      반복할 코드

  예시 => 옷가게 할인 받기

def solution(price):
discount_rates = {500000: 0.8, 300000: 0.9, 100000: 0.95, 0: 1}
for discount_price, discount_rate in discount_rates.items():
if price >= discount_price:
return int(price * discount_rate)

List Comprehension 문법 정리

• 기본 구조 : 표현식 + for문
  result = [표현식 for 변수 in 리스트]

• 표현식 + for문 + 조건문
  result = [표현식 for 변수 in 리스트 조건문]

• 조건문 + for문
  result = [조건문 for 변수 in 리스트]

• 중첩 for문
  result = [조건문 for 변수1 in 리스트1 for 변수2 in 리스트2 ...]

• 중첩 List Comprehension

정렬

1. .sort() : 오름차순 정렬

• .sort(reverse = True) : 내림차순 정렬

2. sorted() : 오름차순 출력 => 기존 리스트 데이터 변경x => 괄호 안에는 iterable 자료형 입력(문자열, 리스트 등)

• sorted(정렬할 데이터)

• sorted(정렬할 데이터, reverse 파라미터)

• sorted(정렬할 데이터, key 파라미터)

• sorted(정렬할 데이터, key 파라미터, reverse 파라미터)

3. parameter

   reverse

sorted([리스트], reverse=True)

key

• 정렬을 목적으로 하는 함수를 값으로 넣기
• lambda 이용가능

예시문제
길이가 짧은것부터, 길이가 같으면 알파벳 순으로 정렬

data_list = ['but','i','wont','hesitate','no','more','no','more','it','cannot','wait','im','yours']

#중복 제거
data_list = list(set(data_list))

data_list.sort()
print(data_list)

# 길이를 기준으로 정렬
# 콜론 뒤에 있는 것을 기준으로 앞의 리스트를 정렬
data_list.sort(key=lambda x : len(x))

print(data_list)

• 두가지 이상 요소 순서대로 정렬할때는 key = lambda x: (기준1, 기준2 , ...) 방식로 사용

enumerate 함수

• enumerate => 순서와 리스트의 값을 전달하는 기능을 가집니다.
• 예제

dict1 = {'이름': '한사람', '나이': 33}
data = enumerate(dict1)
for i, key in data:
    print(i, ":", key, dict1[key]
    
# 출력결과
# 0 : 이름 한사람
# 1 : 나이 33

zip 함수

파이썬 zip( ) 함수 : 길이가 같은 리스트 등의 요소를 묶어주는 함수

문자열 함수

슬라이싱 함수 ::

• 문자열[시작인덱스 : 종료인덱스 : 증가할 수]

• 슬라이싱은 초과해도 에러가 나지 않는다!

문자열 뒤집기

문자열을 하나씩, 반대로 잘라서 다시 입력시킨후 출력
'aaa'[::-1]

모음제거

• 문제설명
  영어에선 a, e, i, o, u 다섯 가지 알파벳을 모음으로 분류합니다. 문자열 my_string이 매개변수로 주어질 때 모음을 제거한 문자열을 return하도록 solution 함수를 완성해주세요.

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문자치환함수 => replace

String.replace(찾는 문자, 바꿀문자, 바꿀 문자 개수)

def solution(my_string):
    answer = ''
    remove_string = ('a,e,i,o,u')
    for i in remove_string:
        my_string = my_string.replace(i,'')
    
    return my_string

join 함수

'구분자'.join(리스트)
리스트에 있는 요소 하나하나를 합쳐서 하나의 문자열로 바꾸어 반환하는 함수
' 'join(값) : 값을 공백으로 구분하여 string으로 반환

# join 함수 사용하기
def solution(my_string):
    return "".join([i for i in my_string if not(i in "aeiou")])

count()

문자열.count(a) => 문자열에 a가 들어있는지 세는 함수

isdigit()

• 문자열이 숫자로 이루어졌는지 판별하는 함수
  문자열.isdigit()
  => true, false 반환
• 알파벳과 숫자가 섞여있는 문자열에서 숫자를 찾아서 더해주는 코드

def solution(my_string):
    return sum(int(i) for i in my_string if i.isdigit())

짱 쉽쥬?

Python Array[::] 사용법

arr[::], arr[1:2:3], arr[::-1] 등으로 배열의 index에 접근하는 방법을 Extended Slices라고 함

• arr[A:B:C]의 의미는, index A 부터 index B 까지 C의 간격으로 배열을 만들라는 뜻

• 만약 A가 None 이라면, 처음부터 라는 뜻이고
  B가 None 이라면, 할 수 있는 데까지 (C가 양수라면 마지막 index까지, C가 음수라면 첫 index까지가 되겠습니다.)라는 뜻입니다.
  마지막으로 C가 None 이라면 한 칸 간격

대문자, 소문자

1. 문자열 대문자로 변경하는 함수 (string.upper())

2. 문자열 소문자로 변경하는 함수 (string.lower())

3. 문자가 대문자인지 확인하는 함수 (string.isupper())
   => true, false 반환

4. 문자가 소문자인지 확인하는 함수 (string.islower())
   => true, false 반환

swapcas()

string.swapcase() : 대소문자 상호 전환.

아스키코드, 문자열

• ord() => 문자열에서 아스키코드로 변환
• chr() => 아스키코드에서 문자열로 변환

ord('a`) # 94
chr(64) # a

find 함수

string.find(찾을 문자, 시작 Index, 끝 Index)

찾는 문자가 존재 한다면 해당 위치의 index를 반환해주고
찾는 문자가 존재 하지 않는다면 -1 을 반환

split함수

string.split(구분자)

• split함수는 list를 리턴한다.

int 함수

• int() => 매개변수값을 정수로 변환
• int(x, radix)는 radix 진수로 표현된 문자열 x를 10진수로 변환하여 리턴한다. 예를 들어 2진수로 표현된 "11"의 10진수 값은 다음과 같이 구할수 있다.

int('11', 2) # => 2진수 11을 10진수로 변환해라
# 결과3

16진수로 표현된 "1A"의 10진수 값은 다음과 같이 구할수 있다.

int('1A', 16)
# 결과 : 26

bin 함수

bin(number)

• 전달받은 integer 혹은 long integer 자료형의 값을 이진수(binary) 문자열로 돌려준다.
• 앞에 '0b'가 붙음 => 접두어 빼고 싶으면 format 함수 사용하기 👇

format 함수

(2진수, 8진수, 16진수) => 접두어 빼고 나옴
b = format(value, 'b')
o = format(value, 'o')
h = format(value, 'x')

eval 함수

• 매개변수로 받은 expression (=식)을 문자열로 받아서, 실행하는 함수

startswith & endswith

파이썬에서 문자열로 이루어진 리스트, 혹은 딕셔너리에서 특정 문자가 포함된 항목을 찾을 때 활용

str = 'final exam'

# startswith(특정 문자)
result = str.startswith('final')

str = 'final exam'

# endswith(특정 문자)
result = str.endswith('final')

deque

List 보다 deque의 속도가 훨씬 빠름

• import 해야됨

from collections import deque
a = deque()

deque 함수

• q.rotate() => 음수는 왼쪽 회전, 양수는 오른쪽 회전

math 함수

import math

math.pow(x, y)

x의 y제곱

math.sqrt(x)

x의 제곱근

math.prod(iterable, *, start=1)

입력 이터러블(iterable)에 있는 모든 요소의 곱을 계산. 곱의 기본 start 값은 1.

math.factorial()

• math.facorial(x)
  x의 팩토리얼 값을 return => x는 양의 정수!

gcd(a,b)

• a와 b의 최소공약수를 구해주는 함수
• from math import gcd => 바로 gcd 사용 가능

lcm(a,b)

• 최대공배수 구해주는 함수

비트 연산자

<<
정수를 2배로 곱하기
>>
정수를 2배로 나눠줌

• 예제

print(n<<1)  #10을 2배 한 값인 20 이 출력된다.
print(n>>1)  #10을 반으로 나눈 값인 5 가 출력된다.
print(n<<2)  #10을 4배 한 값인 40 이 출력된다.
print(n>>2)  #10을 반으로 나눈 후 다시 반으로 나눈 값인 2 가 출력된다.

수학 공식

서로 다른 n개 중 m개를 뽑는 경우의 수 공식

set함수

• set() => 집합 자료형 {}
• 괄호 안에 리스트 혹은 문자열 입력해서 만들 수 있음

set의 특징

• 중복 허용x
• 순서x

교집합

s1 = set([1,2,3,4,5,6])
s2 = set([4,5,6,7,8,9])
s3 = s1 & s2
print(s3)	#result : {4,5,6}

합집합

s3 = s1 | s2
print(s3)	#result : {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

차집합

s3 = s1 - s2
print(s3)	#result : {1, 2, 3}

s3 = s2 - s1
print(s3)	#result : {8, 9, 7}

대칭 차집합

set1 = set([1,2,3,4,5,6])
set2 = set([3,4,5,6,8,9])

print(set1 ^ set2)

{1, 2, 8, 9}

집합 관련 함수

###1) 값 1개 추가히기(add)
이미 만들어진 set 자료형에 값을 추가할 수 있다.

s1 = set([1,2,3])
s1.add(4)
print(s1)	#result : {1, 2, 3, 4}

2) 값 여러개 추가하기(update)

s1 = set([1,2,3])
s1.update([4,5,6])
print(s1)	#result : {1, 2, 3, 4, 5, 6}

3) 특정 값 제거하기(remove)

s1 = set([1,2,3])
s1.remove(2)
print(s1)	#result : {1, 3}

Counter 클래스

• collections모듈의 Counter 클래스
• 리스트, 튜플에서 각 데이터가 등장한 횟수를 사전 형식으로 돌려줌

기본 예시

from collections import Counter
colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
cnt = Counter(colors)
print(cnt)
>> Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'green': 1})

most_common()

• 등장한 횟수를 내림차순으로 정맇

>>> numbers = [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5]
>>> from collections import Counter
>>> cnt = Counter(numbers)
>>> cnt.most_common()
[(4, 3), (3, 2), (5, 2), (1, 1), (2, 1)]

상위 n개의 결과 도출

>>> cnt.most_common(3)
[(4, 3), (3, 2), (5, 2)]

최빈값

from collections import Counter

def modefinder(numbers):   #numbers는 리스트나 튜플 형태의 데이터
    c = Counter(numbers)
    mode = c.most_common(1)
    return mode[0][0]

• 최빈수가 2개 이상 존재할 때

from collections import Counter

def modefinder(numbers):
    c = Counter(numbers)
    order = c.most_common()
    maximum = order[0][1]

    modes = []
    for num in order:
        if num[1] == maximum:
            modes.append(num[0])
    return modes

permutaion

• 순열(순서를 고려)

import itertools
arr = ['A', 'B', 'C]
nPr = itertools.permutaions(arr, 2)

combination

• 조합(순서 고려x)

import itertools
arr= ['A', 'B', 'C']
nCr = itertools.combinations(arr, 2)

DFS

• 경로 탐색

• 네트워크 유형

• 조합 유형

• 재귀함수

BFS

• queue

DP 동적계획

• 수행시간 단축 알고리즘
• 정수 삼각형
• 메모리를 사용해서 중복 연산을 줄이고 중복 연산을 줄여서 수행 속도를 개선

기억하며 풀기

• DFS/BFS로 풀 수 있지만 경우의 수가 너무 많은 경우
  • 500만개
• 경우의 수 중 중복이 많을 때

hash

• key, value

• 전화번호부

• 다양한 자료형으로 데이터 관리 가능

• 모든 데이터 타입으로 접근 가능

• String 기반으로 데이터 관리

String 알고리즘

1. 문자열 단순 구현

• "".equals()
• length()
• toUpperCase()
• toLowerCase()
• indexOf() => 문자열 있는지 판단
• substring(1, 3) => 1부터 3까지 추출
• replace(a,b) => a를 b로 바꾸기
• compareTo => 알파벳 순서 비교하기 => 뒤가 작으면 -, 뒤가 크면 +, 같으면 0
• startswith()
• endswith()
• contains

Greedy

• 현재 시점에 가장 좋은 선택을 하는 알고리즘

• 경주마 알고리즘

• 탐욕스러운 선택 조건

• 정렬 => 현재 최적