from itertools import combinations
from collections import Counter
def solution(orders, course):
answer = []
for c in course:
temp = []
for order in orders:
combi = combinations(sorted(order), c)
#조합 함수. 순서 없이(중복 없이) 리스트에서 C개 요소를 선택하여 리스트로 리턴
temp += combi
counter = Counter(temp) #Counter() : 문자열이나, list 의 요소를 카운팅하여 많은 것부터 딕셔너리형태로 리턴한다 ex) {'s':2}
if len(counter) != 0 and max(counter.values()) != 1:
answer += [''.join(i) for i in counter if counter[i] == max(counter.values())]
return sorted(answer)
순열이란 몇 개를 골라 순서를 고려해 나열한 경우의 수를 말한다. 즉, 서로 다른 n 개 중 r 개를 골라 순서를 정해 나열하는 가짓수이며 순열이라는 의미의 영어 ‘Permutation’의 첫 글자 P를 따서 nPr로 표시한다.
순열은 순서를 고려하기 때문에 [A, B, C]의 리스트에서 2개의 원소를 골라 순서를 정해 나열하면
[(A, B), (A, C), (B, A), (B, C), (C, A), (C, B)] 가 나오게 된다. 즉 순열에서는 (A, B)와 (B, A)는 다른 것이다.
import itertools
arr = ['A', 'B', 'C']
nPr = itertools.permutations(arr, 2)
print(list(nPr))
결과 : [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]
조합이란 서로 다른 n개 중에서 r개(n≥r) 취하여 조를 만들 때, 이 하나하나의 조를 n개 중에서 r개 취한 조합이라고 한다.
조합은 순서를 고려하지 않기 때문에 [A, B, C]의 리스트에서 2개의 원소를 골라 나열하면
[(A, B), (A, C), (B, C)] 가 나오게 된다. 조합은 (A, B)와 (B, A)는 같은 것으로 취급한다.
import itertools
arr = ['A', 'B', 'C']
nCr = itertools.combinations(arr, 2)
print(list(nCr))
결과 : [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]
동일한 개수로 이루어진 iterable한 객체들을 인수로 받아 묶어서 iterator로 반환
z = zip([1, 2, 3], ('A', 'B', 'C'))
print(next(z)) # (1, 'A')
print(next(z)) # (2, 'B')
print(next(z)) # (3, 'C')
iterable한 객체를 인수로 받아서 원소가 모두 참이면 True, 아니면 False를 반환
a = all([1, 2, 3]) # True
a = all([0, 1, 2]) # False
iterable한 객체를 인수로 받아서 원소가 하나라도 참이면 True, 아니면 False를 반환
a = any([0, 1, 2]) # True
a = any([0, False, []] # False
iterable한 객체들을 인수로 받아 하나의 iterator로 반환
c1 = [1, 2]
ca = ['A', 'B']
c = itertools.chain(c1, ca)
print(next(c)) # 1
print(next(c)) # 2
print(next(c)) # A
print(next(c)) # B]
조합을 구현해야하는 알고리즘 문제를 풀면서 for문을 중첩해서 풀기 보다 다른 방법이 없을까 싶어서 찾던 중 itertools를 활용하여 간단하게 구현하는 것을 알게되었다.