[백준 2108] 통계학 (Python/파이썬)

문제

수를 처리하는 것은 통계학에서 상당히 중요한 일이다. 통계학에서 N개의 수를 대표하는 기본 통계값에는 다음과 같은 것들이 있다. 단, N은 홀수라고 가정하자.

1. 산술평균 : N개의 수들의 합을 N으로 나눈 값
2. 중앙값 : N개의 수들을 증가하는 순서로 나열했을 경우 그 중앙에 위치하는 값
3. 최빈값 : N개의 수들 중 가장 많이 나타나는 값
4. 범위 : N개의 수들 중 최댓값과 최솟값의 차이

입력

첫째 줄에 수의 개수 N(1 <= N <= 500,000)이 주어진다. 단, N은 홀수이다. 그 다음 N개의 줄에는 정수들이 주어진다. 입력되는 정수의 절댓값은 4,000을 넘지 않는다.

출력

첫째 줄에는 산술평균을 출력한다. 소수점 이하 첫째 자리에서 반올림한 값을 출력한다.

둘째 줄에는 중앙값을 출력한다.

셋째 줄에는 최빈값을 출력한다. 여러 개 있을 때에는 최빈값 중 두 번째로 작은 값을 출력한다.

넷째 줄에는 범위를 출력한다.

테스트 케이스

테스트 케이스 1

5
1
3
8
-2
2

2
2
1
10

테스트 케이스 2

1
4000

4000
4000
4000
0

테스트 케이스 3

5
-1
-2
-3
-1
-2

-2
-2
-1
2

테스트 케이스 4

3
0
0
-1

0
0
0
1

풀이

사전 자료구조와 카운팅 정렬을 이용하여 문제를 해결하였다.

1. 산술 평균 : 카운팅 정렬로 만든 배열을 통해 sum과 n을 구하여 구함
2. 중앙 값 : 카운팅 정렬로 만든 배열의 중앙값 출력
3. 최빈 값 : 사전 자료구조를 정렬하여 조건에 맞게 출력
4. 범위 : 카운팅 정렬로 만든 배열의 마지막값 - 첫 값

import sys

ndict = {i:0 for i in range(-4000,4001)}
# n 의 갯수
numOfN = int(sys.stdin.readline().rstrip())

# 사전 자료구조를 만들어서 개수를 구함
for i in range(numOfN):
    inp = int(sys.stdin.readline().rstrip())
    ndict[inp] += 1

nlist = []
# 카운팅 정렬으로 값을 넣어줌
for [key, value] in ndict.items():
    for _ in range(value):
        nlist.append(key)

# 최빈 값을 구하기 위한 리스트
orderByCommon = sorted(ndict.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True)

# 산술 평균
print(round(sum(nlist)/numOfN))
# 중앙 값
print(nlist[numOfN//2])
# 최빈 값
if len(orderByCommon) > 1:
    if orderByCommon[0][1] == orderByCommon[1][1]:
        print(orderByCommon[1][0])
    else: print(orderByCommon[0][0])
else:
    print(orderByCommon[0][0])
# 범위
print(nlist[-1]-nlist[0])