악곱 == 악성곱슬

튜플(tuple) 자료형

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튜플은 리스트와 비슷하지만 차이점이 있다

• 튜플은 한 번 선언된 값을 변경할 수 없다.
• 소괄호를 이용한다

a = (1, 2, 3, 4)
print(a)
>>> (1, 2, 3, 4)
a[2] = 7
>>> "TypeError: 'tuple' object does not support item assignment"

튜플 자료형은 그래프의 알고리즘을 구현할 때 자주 사용된다.

다익스트라(Dijkstra) 최단 경로 알고리즘처럼 최단 경로를 찾아주는 알고리즘 내부에서는 우선순위 큐를 이용하는데 해당 알고리즘에서 우선순위 큐에 한 번 들어간 값은 변경되지 않는다.

자신이 알고리즘을 잘못 작성함으로써 변경하면 안되는 값이 변경되고 있지는 않은지 체크할 수 있다.

튜플은 리스트에 비해 공간 효율적이다.

일반적으로 각 원소의 성질이 서로 다를 때 주로 사용한다.

다익스트라의 경우 “비용”과 “노드 번호” 라는 서로 다른 성질의 데이터를 (비용, 노드번호)의 형태로 묶어서 관리하는 것이 국룰이다.

사전(Dictionary) 자료형

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키(Key), 값(Value)의 쌍을 데이터로 가지는 자료형이다.

파이썬의 사전 자료형은 내부적으로 해시 테이블(Hash Table)을 이요하므로 데이터의 검색 및 수정에 있어서 O(1)의 시간에 처리한다.

키-값 쌍으로 구성된 데이터를 처리함에 있어서 리스트보다 훨~씬 빠르다는 점이 중요하다.

data = dict()
data['사과'] = 'apple'
data['바나나'] = 'banana'
print(data)
>>> {'사과': 'apple', '바나나': 'banana'}

언제 사전 자료형이 유용한가?

→ 1~10,000,000 범위의 번호를 갖는 학생이 있고, 100명을 선택한다고 가정한다. 크기100의 dictonary를 만들기 vs 크기10,000,000의 리스트 만들기

사전자료형은 데이터 1000만 개를 담을 필요가 없기 때문에 훨씬 적은 메모리 공간을 사용할 수 있음.

if '사과 in data:     # in을 사용해 데이터 존재여부 판별

파이썬에서 리스트, 문자열, 튜플 등 순차적인 정보를 담는 자료형을 iterable 자료형이라고 한다. in은 모든 interable자료형에 사용이 가능하다.

사전 자료형 관련 메서드

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키, 값을 별도로 뽑아내기 위한 함수 등

data = dict()
data['삼성전자'] = '90000'
data['SK하이닉스'] = '150000'
data['현대차'] = '250000'

# keys(): 키 데이터만 담은 리스트 반환
key_list = data.keys()
# values(): 값 데이터만 담은 리스트 반환
value_list = data.values()

집합(Set) 자료형

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집합의 특성(중요)

• 중복을 허용하지 않는다.
• 순서가 없다.

순서가 없다는 특성 때문에 리스트와 튜플과 다르게 인덱싱이 되지 않는다.

집합 자료형에는 key가 존재하지 않고 값 데이터만 담게 된다.

특정 원소가 존재하는지 검사하는 연산의 시간 복잡도는 O(1)이다. 사전자료형과 같다.

# 초기화 방법 1: set()
data = set([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5])
print(data)
>>> {1, 2, 3, 4, 5}

# 방법 2: 중괄호
data = {1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5}
print(data)
>>> {1, 2, 3, 4, 5}

집합 자료형의 연산

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집합연산이므로 합집합, 교집합, 차집합 등 집합연산이 가능하다.

a = set([1, 2, 3, 4, 5])
b = set([3, 4, 5, 6, 7])

# 합집합: |
print(a | b)
>>> {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}

# 교집합: &
print(a & b)
>>> {3, 4, 5}

# 차집합: -
print(a - b)
>>> {1, 2}

집합 자료형 관련 메서드

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data = set([1, 2, 3])

# 값을 추가: add()
data.add(4)
print(data)
>>> {1, 2, 3, 4}

# 값을 여러개 추가: update()
data.update([5, 6])
print(data)
>>> {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# 해당 값을 삭제: remove()
data.remove(3)
print(data)
>>> {1, 2, 4, 5, 6}