Introduction

본 포스트는 알고리즘 학습에 대한 정리를 재대로 하기 위하여 남기는 것입니다. 더불어 기본 내용은 나동빈 저의 〖이것이 취업을 위한 코딩 테스트다〗라는 교재 및 유튜브 강의의 내용에서 발췌했고, 그 외 추가적인 궁금 사항들을 검색 및 정리해둔 것입니다.

사전 자료형

개념

사전 자료형은 키와 값의 쌍으로 이루어진 자료형입니다.

앞서 다룬 자료형인 리스트나 튜플이 값을 순차적으로 저장하고, 인덱싱을 하는것 과는 대비됩니다.
사전 자료형은 키와 값의 쌍으로 데이터를 가지면서, 원하는 ‘변경 불가능한(Immutable) 자료형’을 키로 사용 가능합니다.
사전 자료형은 해시 테이블을 이용하므로 데이터 조회 및 수정에 있어서 O(1) 의 시간 처리를 할 수 있습니다.

자료의 사용에 있어서 상당히 빠른 타이밍으로 확인이 가능합니다.
표로 표현하면 아래의 형태를 구현 한다고 보시면 됩니다.

key value

사과 Apple

바나나 Banana

코코넛 Coconut

key	value
사과	Apple
바나나	Banana
코코넛	Coconut

사용 방법

data = dict()
data['사과'] = 'Apple'
data['바나나'] = 'Banana'
data['코코넛'] = 'Coconut'


data_b = {
	'홍길동' : 97,
	'이순신' : 98
}

print(data)
print(data_b)

if '사과' in data:
 print("'사과'를 키로 가지고 있는 데이터가 존재합니다.")

# 실행 결과
# {'사과': 'Apple', '바나나': 'Banana', '코코넛': 'Coconut'}
# {'홍길동': 97, '이순신': 98}
# '사과'를 키로 가지고 있는 데이터가 존재합니다.

문자열을 관리하거나 탐색하는 면에 있어서 리스트보다 훨씬 효율적이고 빠르게 조회를 수행할 수 있습니다.

사전 자료형 관련 메서드

keys() : 키 데이터만 뽑아서 리스트로 이용할 때
values() : 값 데이터만 뽑아서 리스트로 이용할 때

data = dict()
data['사과'] = 'Apple'
data['바나나'] = 'Banana'
data['코코넛'] = 'Coconut'

# 메서드 활용한 사례
key_list = data.keys() # 사전 메서드 로만 진행시 하나의 객체로 취급됩니다.
value_list = data.values()

print(key_list)
print(value_list)

key_list = list(data.keys()) # 리스트 함수를 활용하여 형변환을 할 경우 완전한 리스트로 형 변환이 되게 됩니다.
value_list = list(data.values())

print(key_list)
print(value_list)

# 각 키 값에 따른 값을 하나 씩 출력
for key in key_list:
 print(data[key]) # 특정 키를 활용해서 값을 찾아내는 방법입니다.

# 실행 결과
# dict_keys(['사과', '바나나', '코코넛'])
# dict_values(['Apple', 'Banana', 'Coconut'])
# ['사과', '바나나', '코코넛']
# ['Apple', 'Banana', 'Coconut']
# Apple
# Banana
# Coconut

집합 자료형

개념

집합은 다음과 같은 특징을 가진 자료형 입니다.
1. 중복을 허용하지 않습니다.
2. 순서가 없습니다.
집합은 리스트 혹은 문자열을 이용해서 초기화 할 수 있고, 이를 위해 set() 함수를 이용합니다.
혹은 중괄호{} 안에 각 원소를 콤마(,) 를 기준으로 구분하여 삽입함으로써 초기화 할 수 있습니다.
데이터 조회 및 수저엥 있어서 O(1)의 시간 처리가 가능합니다.

# 집합 자료형 초기화 방법 1
data = set([1, 1, 2, 3, 4, 5, 5])
print(data)

# 집합 자료형 초기화 방법 2
data = {1, 1, 2, 3, 4, 5, 5}
print(data)

# 실행 결과
# {1, 2, 3, 4, 5}
# {1, 2, 3, 4, 5}

집합 자료형의 연산

수학의 집합과 동일하게 집합 연산이 가능합니다.
합집합(A⋃B)
교집합(A⋂B)
차집합(A−B)

a = set([1, 2, 3, 4, 5])
b = set([3, 5, 7, 8, 9])

# 힙집합
print(a | b)
# 교집합
print(a & b)
# 차집합
print(a - b)

# 실행 결과
# {1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9}
# {3, 5}
# {1, 2, 4}

집합 자료형 관련 함수

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

# 새로운 원소 추가
data.add(4)
print("add 함수 사용 후 : ", data)

# 새로운 원소 여러개 추가
data.update([5, 6])
print("update 함수 사용 후 : ", data)

# 특정한 값을 갖는 원소 삭제
data.remove(3)
print("remove 함수 사용 후 : ", data)

# 실행 결과
# {1, 2, 3}
# add 함수 사용 후 :  {1, 2, 3, 4}
# update 함수 사용 후 :  {1, 2, 3, 4, 5, 6}
# remove 함수 사용 후 :  {1, 2, 4, 5, 6}

사전 자료형과 집합 자료형의 특징

리스트나 튜플은 순서가 있기 때문에 인덱싱을 통한 자료형의 값을 얻을 수 있습니다.
이에 비해 사전 자료형, 집합자료형은 순서 의 개념이 없으므로, 인덱싱으로 값을 얻을 순 없습니다. : 사전은 키 혹은 집합 원소를 이용해 O(1) 의 시간 복잡도로 조회할 수 있습니다.

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Introduction
사전 자료형
집합 자료형
사전 자료형과 집합 자료형의 특징