enumerate()

enumerate() 함수는 리스트(또는 튜플, 문자열 등)를 반복문에서 사용할 때, 인덱스(순서)와 값(요소)을 동시에 꺼내주는 매우 유용한 내장 함수.

기본 사용법

enumerate()는 (인덱스, 값) 형태의 튜플을 반환하므로, 반복문 for에서 변수 두 개로 받아서 사용하면 편리.

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']

# 인덱스(i)와 값(fruit)을 동시에 가져옴
for i, fruit in enumerate(fruits):
    print(i, fruit)

실행 결과:

0 apple
1 banana
2 orange

시작 번호 바꾸기 (start 옵션)

기본적으로 인덱스는 0부터 시작하지만, start 매개변수를 사용하면 시작 숫자를 바꿀 수 있습니다. 순위(1등, 2등...)를 매길 때 유용.

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']

# 1번부터 시작하도록 설정
for i, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(f"{i}등: {fruit}")

실행 결과:

1등: apple
2등: banana
3등: orange

딕셔너리로 변환하기

리스트를 {인덱스: 값} 형태의 딕셔너리로 만들고 싶을 때도 사용할 수 있음.

fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
fruit_dict = dict(enumerate(fruits))
print(fruit_dict) 
# {0: 'apple', 1: 'banana', 2: 'orange'}

요약

• for i in range(len(list)): 대신 enumerate를 쓰면 코드가 훨씬 깔끔.
• 인덱스와 값을 동시에 다뤄야 할 때는 무조건 enumerate를 사용.

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eval()

파이썬은 문자열로 된 수식을 eval() 함수로 직접 계산할 수 있습니다.

s = '1**1+2**2+3**3'
result = eval(s)
print(result)  # 30 (1^1 + 2^2 + 3^3 = 1 + 4 + 27)

# 단계별 계산 확인
print(1**1)  # 1
print(2**2)  # 4
print(3**3)  # 27

eval() 설명:

• 문자열을 파이썬 표현식으로 평가(evaluate)해서 계산합니다
• 사칙연산(+, -, *, /), 제곱(**), 괄호 등 모두 지원
• 주의: 사용자가 입력한 문자열에는 절대 사용 금지! (보안 위험)

안전한 대안:

# sympy 라이브러리 사용 (권장)
from sympy import sympify
s = '1**1+2**2+3**3'
result = sympify(s).evalf()
print(result)  # 30.0

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정규식(re 모듈)

파이썬에서 정규식을 사용하려면 import re를 먼저 해야 합니다.

1. 기본 사용법

import re

s = '1S*2D*3T'

2. 주요 함수들

re.findall(패턴, 문자열): 모든 매치 결과 리스트 반환

# 숫자만 추출
numbers = re.findall(r'\d', s)  # ['1', '2', '3']

# 숫자 + 그 뒤 문자들 (당신이 원하는 결과)
parts = re.findall(r'\d[^0-9]*', s)  # ['1S*', '2D*', '3T']

re.search(패턴, 문자열): 첫 번째 매치 결과

match = re.search(r'\dS\*', s)
print(match.group())  # '1S*'

re.match(패턴, 문자열): 맨 처음부터 매치

match = re.match(r'\d', s)  # 처음이 숫자인지 확인
print(match.group())  # '1'

3. 정규식 패턴 기호 (가장 중요한 것들)

패턴	의미	예제
\d	0-9 숫자 하나	r'\d' → ['1','2','3']
\D	숫자가 아닌 문자	r'\D' → ['S','*','D','*','T']
.	어떤 문자 하나	r'.' → 모든 한 글자
*	앞 문자 0번 이상 반복	r'\d*' → ['','','1','','2','','3','']
[^0-9]*	숫자가 아닌 문자 0번 이상	숫자 다음 비숫자들

4. 당신의 예제 완벽 해결

import re
s = '1S*2D*3T'

# 방법 1: 숫자 + 그 뒤 모든 비숫자
result = re.findall(r'\d[^0-9]*', s)
print(result)  # ['1S*', '2D*', '3T']

# 방법 2: 숫자 + 문자 + * 패턴
result = re.findall(r'\d[A-Z]\*', s)
print(result)  # ['1S*', '2D*']

5. 실전 예제들

s = "가격: 1,234원, 수량: 5개"

# 숫자만
print(re.findall(r'\d+', s))  # ['1234', '5']

# 전화번호
phone = "010-1234-5678"
print(re.findall(r'\d{3}-\d{4}-\d{4}', phone))  # ['010-1234-5678']

핵심: r'패턴'에서 r은 raw string을 의미해서 백슬래시(\)를 이스케이프 처리 안 해도 됩니다!

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Counter()

Counter는 파이썬의 collections 모듈에 들어 있는 클래스입니다.
리스트나 문자열 같은 이터러블(iterable)의 원소 개수를 자동으로 세어주는 딕셔너리입니다.

1.기본 개념

from collections import Counter

Counter(데이터)

👉 결과는 {원소: 개수} 형태의 딕셔너리처럼 동작합니다.

2.기본 사용법

✅ 리스트에서 개수 세기

from collections import Counter

arr = ["a", "b", "a", "c", "b", "a"]
count = Counter(arr)
print(count)

결과:

Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1})

✅ 문자열에서 사용

Counter("banana")

결과:

Counter({'a': 3, 'n': 2, 'b': 1})

👉 문자 하나하나를 자동으로 셉니다.

3.주요 기능 정리

🔹 1. 특정 값 개수 확인

count["a"]

👉 "a"의 개수 반환
(없는 값은 0 반환 — 에러 안 남 👍)

🔹 2. 가장 많이 나온 값 찾기

count.most_common()

결과:

[('a', 3), ('b', 2), ('c', 1)]

상위 n개만

count.most_common(1)

결과:

[('a', 3)]

🔹 3. Counter 덧셈

Counter("aab") + Counter("bbc")

결과:

Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

👉 개수끼리 더함

🔹 4. Counter 뺄셈

Counter("aab") - Counter("ab")

결과:

Counter({'a': 1})

👉 음수는 자동 제거

🔹 5. 교집합 (&)

Counter("aab") & Counter("abb")

결과:

Counter({'a': 1, 'b': 1})

👉 최소값 기준

🔹 6. 합집합 (|)

Counter("aab") | Counter("abb")

결과:

Counter({'a': 2, 'b': 2})

👉 최대값 기준

4.딕셔너리와의 차이점

일반 dict	Counter
키가 없으면 KeyError	키가 없으면 0
직접 개수 증가 필요	자동 카운트
연산 기능 없음	+, -, &,

5.시간복잡도

• 생성: O(n)
• 조회: O(1)
• most_common(): O(n log n) (정렬 때문)

6.언제 쓰면 좋을까?

✔ 빈도수 계산
✔ 최빈값 찾기
✔ 동명이인 처리
✔ 문자열 분석
✔ 해시 기반 문제 풀이

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순열

permutations는 코딩테스트에서 정말 자주 나오는 핵심 도구라서, 한 번 제대로 정리해두면 계속 써먹을 수 있어요 👍

🧩 permutations 정리

파이썬의 itertools 모듈에 포함된 함수입니다.

👉 순열 = 순서가 있는 경우의 수

✅ 1️⃣ 기본 사용법

from itertools import permutations

permutations(iterable, r)

• iterable: 리스트, 문자열 등
• r: 뽑을 개수 (생략 시 전체 길이)

✅ 2️⃣ 예제

from itertools import permutations

arr = [1, 2, 3]

result = list(permutations(arr, 2))
print(result)

결과:

[(1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 3), (3, 1), (3, 2)]

👉 순서가 다르면 다른 경우로 취급

✅ 3️⃣ 문자열 사용

from itertools import permutations

result = list(permutations("abc", 2))

결과:

[('a','b'), ('a','c'), ('b','a'), ...]

✅ 4️⃣ 전체 순열

list(permutations([1,2,3]))

결과:

[(1,2,3), (1,3,2), (2,1,3), (2,3,1), (3,1,2), (3,2,1)]

👉 3! = 6개

✅ 5️⃣ 문자열로 변환

from itertools import permutations

for p in permutations("123", 2):
    print(''.join(p))

출력:

12
13
21
23
31
32

✅ 6️⃣ 중복 제거 (중요 ⭐)

s = "011"

result = set()
for p in permutations(s):
    result.add(int(''.join(p)))

print(result)

👉 "011" → 중복 발생 → set으로 제거

✅ 7️⃣ 길이별 순열 (코테 핵심 패턴)

from itertools import permutations

s = "173"
result = set()

for i in range(1, len(s)+1):
    for p in permutations(s, i):
        result.add(int(''.join(p)))

print(result)

👉 모든 자리수 조합 생성

⚡ 시간복잡도

• 순열 개수: n! / (n-r)!
• 전체 순열: n!

👉 n이 커지면 매우 빠르게 폭발 ⚠️

❗ 주의사항

1. 결과는 튜플

(1,2)  # 리스트 아님

2. generator 형태

permutations(arr, 2)

👉 바로 list로 감싸거나 반복문 사용

3. 중복 요소 주의

permutations("011")

👉 같은 값 여러 번 나옴

🔥 permutations vs combinations

구분	permutations	combinations
순서	중요	중요 X
예	(1,2) ≠ (2,1)	(1,2) = (2,1)

🎯 언제 쓰냐?

✔ 모든 경우의 수 탐색
✔ 문자열 재배열
✔ 숫자 조합 생성
✔ 브루트포스 문제

💡 한 줄 핵심

👉 “순서까지 고려한 경우의 수 = permutations”

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