[Python] 코딩테스트를 위한 파이썬 문법 정리 (3) 입출력, 라이브러리

이것이 취업을 위한 코딩테스트다 with 파이썬

이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬 - YES24

5. 입출력

1) 기본 입력받기

- input() : 한 줄의 문자열 입력 받기

- 정수형 데이터로 처리하기 위해서는 int() 함수를 사용해야한다.

- list(map(int, input().split()) : 공백으로 구분되는 여러 개의 정수형 데이터 입력 받아서 리스트에 저장

 

- 예제1) 입력을 위한 전형적인 소스코드

# 데이터의 개수 입력
n = int(input())

# 각 데이터를 공백으로 구분하여 입력
data = list(map(int, input().split())

data.sort(reverse=True)
print(data)

# 입력
# 5
# 65 90 75 34 99

# 출력
# [99, 90, 75, 65, 34]

- 예제2) 공백을 기준으로 구분하여 적은 수의 데이터 입력

n, m, k = map(int, input().split())

print(n, m, k)

# 입력
# 3 5 7
# 출력
# 3 5 7

2) sys 라이브러리 사용하여 입력받기

- 입력의 개수가 많은 경우에는 input() 함수를 사용하면 시간초과가 난다. 따라서 sys라이브러리에 정의되어 있는 sys.stdin.readline() 함수를 이용한다.

import sys
sys.stdin.readline().rstrip()

- 한 줄씩 입력받기 위해 사용

- 한 줄 입력 받은 후 rstrip() 함수를 꼭 호출해야 한다. 엔터가 줄 바꿈 기호로 입력되므로 공백 문자를 제거해줘야 한다.

- 예시1) readline() 사용 소스코드 예시

 import sys
 
 # 문자열 입력받기
 data = sys.stdin.readline().rstrip()
 print(data)
 
 # 입력
 # Hello World
 # 출력
 # Hello World

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6. 주요 라이브러리의 문법과 유의점

- 표준 라이브러리 : 특정한 프로그래밍 언어에서 자주 사용되는 표준 소스코드를 미리 구현해 놓은 라이브러리

- 공식 문서 주소

https://docs.python.org/ko/3/library/index.html

The Python Standard Library

1) 내장 함수 : print(), input()과 같은 기본 입출력 기능부터 sorted() 와 같은 정렬 기능을 포함하고 있는 기본 내장 라이브러리이다. 파이썬 프로그램을 작성할 때 없어서는 안되는 필수적인 기능을 포함하고 있다.

2) itertools : 파이썬에서 반복되는 형태의 데이터를 처리하는 기능을 제공하는 라이브러리이다. 순열과 조합 라이브러리를 제공한다.

3) heapq: 힙(Heap) 기능을 제공하는 라이브러리이다. 우선순위 큐 기능을 구현하기 위해 사용한다.

4) bisect : 이진탐색(Binary Search) 기능을 제공하는 라이브러리이다.

5) collections : 덱(deque), 카운터(Counter) 등의 유용한 자료구조를 포함하고 있는 라이브러리이다.

6) math: 필수적인 수학적 기능을 제공하는 라이브러리이다. 팩토리얼, 제곱근, 최대공약수(GCD), 삼각함수 관련함수부터 파이(pi)와 같은 상수를 포함하고 있다.

 

내장 함수

- sum() : 원소의 합 반환

result = sum([1, 2, 3, 4, 5])
print(result)

# 출력 -> 15

- min() : 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 작은 값 반환

result = min(7, 3, 5, 2)
print(result)

# 출력 -> 2

- max() : 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 큰 값 반환 

result = max(7, 3, 5, 2)
print(result)

# 출력 -> 7

- eval() : 수학 수식이 문자열 형식으로 들어오면 해당 수식을 계산한 결과를 반환한다.

result = eval("(3+5)*7")
print(result)

# 출력 -> 56

- sorted() : iterable 객체가 들어왔을 때, 정렬된 결과를 반환한다. key 속성으로 정렬 기준을 명시할 수 있으며, reverse 속성으로 정렬된 결과 리스트를 뒤집을지의 여부를 설정할 수 있다.

- 예시1)

result = sorted([9, 1, 8, 5, 4])	# 오름차순으로 정렬
print(result)

result = sorted([9, 1, 8, 5, 4], reverse = True)	# 내림차순으로 정렬
print(result)

# 출력
# [1, 4, 5, 8, 9]
# [9, 8, 5, 4, 1]

- 예시2) key 속성 사용하여 정렬

result = sorted([('홍길동', 35), ('이순신', 75), ('아무개', 50)], key = lambda x: x[1], reverse = True)
print(result)

# 출력
# [('이순신', 75), ('아무개',  50), ('홍길동', 35)]

- sort() : 리스트 객체의 내부 값이 정렬된 값으로 바로 정렬

 data = [9, 1, 8, 5, 4]
 data.sort()
 print(data)
 
 # 출력
 # [1, 4, 5, 8, 9]

itertools

- permutations : 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우(순열)를 계산해준다.

- 예시) 리스트에서 3개를 뽑아 나열하는 모든 경우

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C'] 					# 데이터 준비
result = list(permutations(data, 3))	# 모든 순열 구하기
print(result)

# 출력 -> [('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]

- combinations : 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우(조합)를 계산한다.

- 예시) 리스트에서 2개를 뽑아 순서에 상관없이 나열하는 모든 경우

from itertools import combinations

data = ['A', 'B', 'C']					# 데이터 준비
result = list(combinations(data, 2))	# 2개를 뽑는 모든 조합 구하기
print(result)

# 출력 -> [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

- product : 순열과 같이 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우(순열)를 계산한다. 원소를 중복하여 뽑는다. product 객체를 초기화할 때는 뽑고자 하는 데이터의 수를 repeat 속성값으로 넣어준다.

- 예시) 리스트에서 중복을 포함하여 2개를 뽑아 나열하는 모든 경우 출력

from itertools import product

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(product(data, repeat=2))		# 2개를 뽑는 모든 순열 구하기(중복 허용)

print(result)

# 출력
# [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]

- combinations_with_replacement : 조합과 같이 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우(조합)를 계산한다. 원소를 중복하여 뽑는다.

- 예시) 리스트에서 중복을 포함하여 2개를 뽑아 순서에 상관없이 나열하는 모든 경우를 출력

from itertools import combinations_with_replacement

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(combinations_with_replacement(data, repeat=2))		# 2개를 뽑는 모든 조합 구하기(중복 허용)

print(result)

# 출력
# [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

heapq

- 다양한 알고리즘에서 우선순위 큐 기능을 구현하고자 할 때 사용된다.

- 최소 힙으로 구성되어 있으므로 시간복잡도 O(NlogN)에 오름차순 정렬이 완료된다.

- heapq.heappush() : 원소 삽입

- heapq.heappop() : 원소 삭제

- 예제1) 힙 정렬 구현

import heapq

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

# 출력
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

- 예제2) 최대 힙 구현(내림차순 힙 정렬) -> 원소의 부호를 임시로 변경하는 방식 사용

import heapq

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

# 출력
# [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

bisect

- 정렬된 배열에서 특정한 원소를 찾아야 할 때 효과적으로 사용된다

- bisect_left(a, x) : 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 찾는 메서드

- bisect_right(a, x) : 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 찾는 메서드

from bisect import bisect_left, bisect_right

a = [1, 2, 4, 4, 8]
x = 4

print(bisect_left(a, x))
print(bisect_right(a, x))

# 출력
# 2
# 4

- 정렬된 리스트에서 값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수를 구하고자 할 때, 효과적으로 사용될 수 있다.

- 예제) left_value <= x <= right_value인 원소의 개수 계산 (시간복잡도 : O(logN))

from bisect import bisect_left, bisect_right

# 값이 [left_value, right_value]인 데이터의 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
    
# 리스트 선언
a = [1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 8, 9]

# 값이 4인 데이터의 개수 출력
print(count_by_range(a, 4, 4))

# 값이 [-1, 3] 범위에 있는 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a, -1, 3))

# 출력
# 2
# 6

collections

1) deque : 큐를 구현할 때 사용한다. 스택 혹은 큐의 자료구조의 대용으로 사용될 수 있다. 시간복잡도 : O(1)

- popleft() : 첫 번째 원소 제거

- pop() : 마지막 원소 제거

- appendleft(x) : 첫 번째 인덱스에 원소 x를 삽입

- append(x) : 마지막 인덱스에 원소 x를 삽입

from collections import deque

data = deque([2, 3, 4])
data.appendleft(1)
data.append(5)

print(data)
print(list(data)) # 리스트 자료형으로 변환

# 출력
# deque([1, 2, 3, 4, 5])
# [1, 2, 3, 4, 5]

2) counter : 리스트와 같은 iterable 객체 내부의 원소가 몇 번씩 등장했는지를 알려준다. 원소별 등장 횟수를 세는 기능이 필요할 때 사용

from collections import Counter

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

print(counter['blue'])	# 'blue'가 등장한 횟수 출력
print(counter['green'])	# 'green'이 등장한 횟수 출력
print(dict(counter))	# 사전 자료형으로 변환

# 출력
# 3
# 1
# {'red':2, 'blue':3, 'green':1}

math

- 팩토리얼, 제곱근, 최대공약수, 파이, 상수 기능 포함

- 예제)

import math

print(math.factorial(5))			# 5 팩토리얼 출력 -> 120

print(math.sqrt(7))				# 7의 제곱근 출력 -> 2.6457513110645907

print(math.gcd(21, 14))				# 21과 14의 최대 공약수 출력 -> 7

print(math.pi)					# 파이(pi) 출력 -> 3.141592653589793
print(math.e)					# 자연상수 e 출력	-> 2.718281828459045