해당 포스팅은 "이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬" 책의 부록 A 부분을 참고하여 포스팅하였습니다 ✍️✍️

📌 조건문

if 조건문 1:
	조건문 1이 True일 때 실행할 코드
elif 조건문 2:
	조건문 1이 아니면서, 조건문 2가 True일 때 실행할 코드
else:
	위의 조건들 1, 2가 모두 False일 때 실행할 코드

elif (else if; 그게 아니라면~ )
if문이 나오면 elif는 여러개 나올 수 있음
else는 if 하나당 한개만 가능

✍️ 아래의 조건문들은 전부 동일한 의미
if False
if 0 (정수형에서는 0이 아니면, 전부 True)
if " "
if [ ]
if ( )
if None

비교 연산자

파이썬에서는 같은 값일 때 비교연사자는 "=="이며, 다를 때 비교 연산자는 "!="이다. 이외의 비교 연산자는 일반 수학에서의 부등호와 같으므로 생략하자.

논리 연산자

논리 연산자	설명
X and Y	X와 Y가 모두 참(True)일 때 X and Y가 참(True)이다.
X or Y	X와 Y 중에 하나만 참(True)이어도 참이다.
not X	X가 거짓(False)일 때 참이다.

파이썬의 기타 연산자

in 연산자와 not in 연산자	설명
X in 리스트/튜플/문자열/사전 ...	리스트 안에 X가 들어가 있을 때 참(True)이다.
X not in 리스트/튜플/문자열/사전 ...	문자열 안에 X가 들어가 있지 않을 때 참(True)이다.

📌 반복문

for 문

for 변수 in 리스트/문자열/튜플 등 :
	실행문

range
range(시작 값, 끝 값+1)로 써야 한다.
만약 range(k)와 같이 하나의 값만 넣으면, 자동으로 range(0, k)로 시작값이 0이 된다.

result=0

# 이 코드에서 i는 1부터 9까지의 모든 값을 돌아가면서 누적합을 구하게 된다.
for i in range(1,10):
    result+=i
print(result)  #45

while 문

while 조건문:  #조건이 참일동안 실행문들을 반복
	실행문

※ 반복문은 얼마든지 중첩하여 사용할 수 있다

break문과 continue문

for문과 while문 둘 다에 사용 가능하다.

break : 중단하기

이를 반복문 중간에 사용하면, 해당 조건이 True일 시, 해당 반복문을 빠져나간다.

nums=[1,2,3]
for x in nums:
    if x > 1 :break
        print(x)  # 1만 출력하고 반복문을 빠져나가게 된다.

continue : 스킵하기

이를 반복문 중간에 사용하면, 해당 조건이 True일 시, 해당 반복문 코드를 skip하고, next로 넘어가게 된다.

nums=[1,2,3]
for x in nums:
    if x % 2 == 0:continue
        print(x)  # 1을 print하고, 2는 skip한 뒤, 3을 print하게 된다.

📌 함수

특정한 알고리즘을 수행한 결과를 반복적으로 출력하도록 요구하는 경우, 이 알고리즘을 함수화하여 사용하면, 보다 효율적인 코드로 문제를 풀 수 있다.

기본 함수의 형태

def 함수이름():
    실행할 소스코드
    return 반환값  # 반환하고자 하는 값이 있을 때 사용. 결과값을 저장하고 종료. return이 없을 수도 있음
함수이름()    # 생성한 함수를 호출 

※ return은 결과값을 출력하지 않으며, 저장만 한다. print는 결과값을 저장하지 않으며, 출력만 한다. 따라서 만약 함수를 정의할 때 return이 없이 print로 끝이 나면, 해당 함수 호출과 동시에 결과가 출력되며, 특정 변수에 함수 호출문을 대입하였어도 해당 변수는 함수의 결과값을 저장하지 못한다.

※ 인자를 지정하여 넣어줄 경우, 매개변수의 순서가 달라도 상관이 없게된다. 반대로 말하자면, 인자를 지정하지 않고 매개변수 값을 넣어줄 경우엔 순서를 지켜서 값을 넣어주어야 한다는 것이다.

※ 함수 인자의 기본값을 설정할 수 있는데, 이때 기본값이 있는 것들은 가장 오른쪽(←) 부분에 있어야 한다. 반대로 매개변수는 왼쪽부터(→) 값을 지정해주어야 한다.

def add(a,b):
    print('함수의 결과:',a+b)
add(b=3,a=7) # 10이 출력됨

def summation(a,b=2): # 인자의 default값은 오른쪽부터 넣어야 한다.
    return a+b
print(summation(1)) # 3 출력됨 (매개변수의 값이 왼쪽부터 지정된다.)

※ 함수 밖에서 변수 데이터를 변경해야 하는 경우에는, 함수에서 global 키워드를 이용하여 변수를 생성하면 된다.

a=0
def func():
    global a
    a+=1
for i in range(10):
    func()
print(a) # 10이 출력됨

lambda 함수

람다 표현식을 사용하면, 함수를 매우 간단하게 작성하여 적용할 수 있다.

# lambda [변수들]: [return할 코드문] 
print((lambda a,b: a+b)(3,7)) # 10이 출력됨

📌 입출력

입력

일반적으로 첫 번째 input으로는 데이터 개수가 주어지고, 실제 처리할 떼이터가 그 다음 input으로 들어오는 경우가 많다.

이때 input 데이터를 파이썬에는 input() 함수를 이용하여 입력받는다.

input() 함수는 한 줄의 문자열을 입력받는 함수이다.

이를 이용하여 실제로 유용하게 자주 쓰이는 입력 코드를 살펴보자.

👉 데이터가 공백으로 구분되는 여러 개의 정수 데이터를 입력받는 경우

list(map(int,input().split()))

① input()으로 문자열을 입력받음

② split()으로 공백을 기준으로 문자열들을 나누어 리스트로 바꿈

③ map으로 해당 리스트의 모든 원소에 int()를 적용

④ 최종 결과를 하나의 list()로 다시 바꿈

👉 특정 개수의 정수 데이터를 입력받는 경우

n, m, k = map(int,input().split()) # 각각의 변수에 정수 데이터를 입력받게 됨

👉 많은 입력을 빠르게 받아야 하는 경우

import sys
# rstrip은 마지막 줄바꿈 기호로 들어오는 공백 문자를 제거해주는 역할을 함
Sys.stdin.readline().rstrip() 

🍯 꿀팁 🍯

import sys
input = sys.stdin.readline

위 코드와 같이 처리하면, 기존의 input() 함수를 사용하듯이 입력을 받으면서, 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.

출력

print()를 이용하여 출력한다.

이때 주의할 점은 숫자와 문자열을 함께 출력할 경우, str()으로 숫자를 감싸 출력해주어야 한다.

a = 2
print("내가 좋아하는 숫자는 "+str(a)+"야.") # 내가 좋아하는 숫자는 2야.

이는 문자열은 문자열끼리만 더하기 연산이 가능하기 때문이다.

또한 콤마(,)를 print 함수 안에 써주면, 공백이 포함되어 출력된다.

따라서 공백을 넣고 싶지 않다면 콤마 대신 +를 이용하자.

Python 3.6이상의 버전부터는 f-string 문법을 사용할 수 있다.

a = 2
print(f"내가 좋아하는 숫자는 {a}야.") # 내가 좋아하는 숫자는 2야.

문자열 앞에 "f"를 붙이고 숫자 변수는 중괄호({})에 넣어주면 된다.

📌 주요 라이브러리의 문법과 유의점

표준 라이브러리? 특정한 프로그래밍 언어에서 자주 사용되는 표준 소스코드를 미리 구현해 놓은 라이브러리

코딩 테스트를 위해 반드시 알아야 하는 라이브러리와 핵심 기능들을 알아보자.

내장 함수

import 없이 사용할 수 있는 파이썬 자체 내장 라이브러리 함수들이다.

앞에서 설명한 input(), print() 도 내장 함수 이다.

n = sum([1,2,3,4,5]) # 리스트와 같은 iterable 객체가 들어왔을 때, 모든 원소의 합을 반환
print(n) #15
n = min(7,3,5,2)    # 2개 이상의 값 중 최소값 반환
print(n) #2
n = max(7,3,5,2)    # 2개 이상의 값 중 최대값 반환
print(n) #7
n = eval("(3+5)*7") # 문자열 형식으로 들어온 수학 수식의 계산 결과를 반환
print(n) #56
n = sorted([9,1,8,5,4]) # 오름차순으로 정렬
print(n) #[1,4,5,8,9]
n = sorted([9,1,8,5,4], reverse = True) # 내림차순으로 정렬
print(n) #[9,8,5,4,1]

*iterable 객체: 반복 가능한 객체
e.g. 리스트, 사전 자료형, 튜플 자료형

itertools

이때 이 라이브러리에서 사용하는 것은 함수가 아니라 클래스이므로, list()를 이용하여 리스트 자료형으로 변환하여 사용함을 주의하자.

permutations는 iteratble 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우(순열)를 계산

from itertools import permutations
d = ['A','B','C']
r = list(permuatations(d,2)) #d에서 2개를 뽑아 나열하는 모든 순열을 계산
print(r)

combinations는 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우(조합)를 계산

from itertools import combinations
d = ['A','B','C']
r = list(combinations(d,2)) #d에서 2개를 뽑아 나열하는 모든 조합을 계산
print(r)

product는 permutations과 비슷하나, 이미 뽑은 원소를 다시 뽑을 수 있다. 객체 초기화는 해당 데이터 수를 repeat속성에 넣어줌으로써 진행된다.

from itertools import product
d = ['A','B','C']
r = list(product(d,2)) #d에서 2개를 뽑아 나열하는 모든 순열을 계산(중복 허용)
print(r)

combinations_with_replacement는 combinations과 비슷하나, 이미 뽑은 원소를 다시 뽑을 수 있다.

from itertools import combinations_with_replacement
d = ['A','B','C']
r = list(combinations_with_replacement(d,2)) #d에서 2개를 뽑아 나열하는 모든 조합을 계산(중복 허용)
print(r)

heapq

힙(Heap) 기능을 제공.

파이썬의 힙은 최소 힙으로 구성되어 있으므로 단순히 원소들을 전부 힙에 넣었다가 빼는 것만으로 시간복잡도 O (NlogN)에 오름차순 정렬이 완료된다.

이러한 힙정렬을 구현하는 코드를 예제를 통해 살펴보자.

import heapq

def heapsort(iter):
    h = []
    res = []
    # 모든 원소를 차례대로 힙에 삽입
    for value in iter:
        heapq.heappush(h, value)
    # 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내어 담기
    for i in range(len(h)):
        res.append(heapq.heappop(h))
    return res
res = heapsort([1,3,5,7,9,2,4,6,8,0])
print(res)  #[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

파이썬은 최대 힙을 제공하지 않으므로, 내림차순 정렬을 하고자 할 때에는 원소들의 부호를 임시로 변경하여 사용한다.

import heapq

def heapsort(iter):
    h = []
    res = []
    # 모든 원소를 차례대로 힙에 삽입
    for value in iter:
        heapq.heappush(h, -value)
    # 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내어 담기
    for i in range(len(h)):
        res.append(-heapq.heappop(h))
    return res
res = heapsort([1,3,5,7,9,2,4,6,8,0])
print(res)  #[9,8,7,6,5,4,3,2,1,0]

bisect

이진 탐색을 쉽게 구현하게 도와주는 라이브러리

bisect_left(a, x): 리스트 a의 정렬된 순서 상에서 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 찾는 함수

bisect_right(a, x): 리스트 a의 정렬된 순서 상에서 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 찾는 함수

from bisect import bisect_left, bisect_right
a = [1,2,4,4,8]
x = 4

print(bisect_left(a,x))  # 2 반환
print(bisect_right(a,x)) # 8 반환

위 함수들을 이용하여 정렬된 리스트에서 특정 범위안에 속하는 원소들의 개수를 빠르게 구할 수 있다.

from bisect import bisect_left, bisect_right

# [left_index, right_index]에 속하는 원소 개수를 반환하는 함수
def count_by_range(a, left_value, right_value):
    right_index = bisect_right(a, right_value)
    left_index = bisect_left(a, left_value)
    return right_index - left_index

a = [1,2,3,3,3,3,4,4,8,9]
print(count_by_range(a,4,4)) # 2 반환
print(count_by_range(a,1,3)) # 6 반환

collections

유용한 자료구조를 제공하는 라이브러리

기본 리스트 연산은 맨 뒤 원소를 기준으로 적용되므로, 맨 앞 쪽을 기준으로 적용하고자 할 때는 시간 복잡도가 O(N)이다. 이때 deque를 이용하면 O(1)로 같은 작업을 수행할 수 있다.

deque는 스택이나 큐의 기능을 모두 포함한다고 할 수 있다.

from collections import deque

popleft() # 첫 번째 원소를 제거
pop()     # 마지막 원소를 제거
appendleft(x) # 첫 번째 인덱스에 x를 삽입
append(x)     # 마지막 인덱스에 x를 삽입

Counter는 iterable 객체가 주어졌을 때, 해당 객체 내부에서 특정 원소가 몇 번씩 등장했는지 알려준다.

from collections import Counter

counter = Counter(['red','blue','red','green','blue','blue'])

print(counter['blue']) # 'blue'가 등장한 횟수 출력

math

자주 사용되는 수학적인 기능을 포함하는 라이브러리이다.

팩토리얼, 제곱근, 최대공약수 등을 계산해주는 기능이 포함되어 있다.

import math

math.factorial(n) # n!을 반환
math.sqrt(n)      # n의 제곱근을 반환
math.gcd(a,b)     # a와 b의 최대 공약수를 반환
math.pi           # 파이(pi) 반환
math.e            # 자연상수 e 반환