a = [1, 2, 3, 4, 5]
# 출력값 : 5
print(a[4])
# 빈 리스트 선언 방법 1
a = list()
# 빈 리스트 선언 방법 2
a = []
# 리스트의 크기가 N이고, 모든 값이 0인 1차원 리스트 초기화
# 출력값 : [0, 0, 0, 0, 0]
n = 5
a = [0] * n
print(a)
# 뒤에서 첫 번째 원소 출력, 출력값 : 5
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(a[-1])
# 두 번째 원소 값 변경, 출력값 : [1, 3, 3, 4, 5]
a[1] = 3
print(a)
a[시작 인덱스 : 끝 인덱스 -1]
# 출력값 : [1, 2]
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(a[0 : 1])
# 0부터 10까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트
# 출력값 : [1, 3, 5, 7, 9]
a = [i for i in range(11) if i % 2 == 1]
print(a)
# 1부터 9까지의 수의 제곱 값을 포함하는 리스트
# 출력값 : [1, 4 ,9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
a = [i * i for i in range(10)]
print(a)
# N * M 크기의 2차원 리스트 초기화
# 출력값 : [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]
n = 3
m = 4
a = [[0] * m for _ in range(n)]
print(a)
아래와 같이 a[1][1]의 값만 5로 변경하고자 한건데, 3개의 리스트의 인덱스 1번 값이 전부 5로 바뀌었다. 이는 내부적으로 포함된 3개의 리스트가 모두 동일한 객체에 대한 3개의 레퍼런스로 인식되기 때문이다.
→ 따라서, 특정한 크기를 가지는 2차원 리스트 초기화 시, 리스트 컴프리헨션
을 이용해야 한다.
# N * M 크기의 2차원 리스트 초기화 (잘못된 방식)
# 출력값 : [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]
n = 3
m = 4
a = [[0] * m] * n
print(a)
# 출력값 : [[0, 5, 0, 0], [0, 5, 0, 0], [0, 5, 0, 0]]
a[1][1] = 5
print(a)
메소드명 | 사용법 | 설명 | 시간 복잡도 |
---|---|---|---|
append() | 변수명.append() | 리스트에 원소를 하나 삽입 시 사용 | O(1) |
sort() | 변수명.sort(), 변수명.sort(reverse = True) | 기본 정렬 기능으로 오름차순으로 정렬함 | O(NlogN) |
reverse() | 변수명.reverse() | 리스트 원소의 순서를 모두 뒤집음 | O(N) |
insert() | 변수명.insert(삽입할 위치 인덱스, 삽입할 값) | 특정한 인덱스 위치에 원소 삽입 시 사용 | O(N) |
count() | 변수명.count(특정 값) | 특정한 값을 가지는 데이터의 개수를 셀 때 사용 | O(N) |
remove() | 변수명.remove(특정 값) | 특정한 값을 갖는 원소를 제거하는데, 값을 가진 원소가 여러 개면 하나만 제거함 | O(N) |
# 기본 리스트
a = [1, 4, 3]
# 원소 삽입, 출력값 : [1, 4, 3, 2]
a.append(2)
# 오름차순 정렬, 출력값 : [1, 2, 3, 4]
a.sort()
# 특정 인덱스에 데이터 추가, 출력값 : [1, 2, 3, 3, 4]
a.insert(2, 3)
# 특정 값인 데이터 개수 세기, 출력값 : 2
a.count(3)
# 특정 값 데이터 삭제, 출력값 : [2, 3, 3, 4]
a.remove(1)
# 리스트 원소 뒤집기, 출력값 : [4, 3, 3, 2]
a.reverse()
a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5]
remove_set = {3, 5}
# remove_set에 포함되지 않은 값만 저장
# 출력값 : [1, 2, 4]
result = [i for i in a if i not in remove_set]
print(result)