field = [
['O', 'X', 'O', 'X', 'O'],
['X', 'O', 'X', 'O', 'X'],
['O', 'O', 'O', 'X', 'X'],
['X', 'X', 'X', 'O', 'O'],
['X', 'X', 'O', 'X', 'X'],
]

위와 같은 2차원 리스트가 존재할 때 인덱스 0, 0부터 2, 2까지 슬라이싱은 arr[0:2][0:2]가 아니다.

행으로 나누어서 1차원 리스트를 슬라이싱 한 것을 합쳐야 한다.

# 리스트 컴프리헨션 사용
field2x2 = [row[0:2] for row in field[0:2]]

# for문을 이용한 접근
for row in field[0:2]:
  row[0:2] # do something

[내장 함수]

sorted : O(NlogN)

리스트의 탐색, 중간 요소 추가, 삭제 : O(N)

min, max : O(N)

eval : 문자열 자체를 코드로 실행한다고 생각하면 된다

enumerate : 인덱스와 요소로 이루어진 튜플을 반환한다. for문에서 사용함. start를 이용해 시작 인덱스를 지정할수도 있다

[itertools - 순열과 조합]

iterable한 객체만 인자로 넘겨줄 수 있다

# 중복 없는 순열
from itertools import permutations
# 중복 없는 조합
from itertools import combinations
# 중복 있는 순열 / 각 집단에서 추출
from itertools import product
# 중복 있는 조합
from itertools import combinations_with_replacement as com

permutations : 순열. O(N!)

combinations : 조합

product : 중복을 허용하는 순열. repeat 인자를 통해 앞의 리스트의 반복 횟수를 지정할 수 있다

combinations_with_replacement : 중복을 허용하는 조합

클래스로 반환되기 때문에 리스트나 튜플로 형변환을 해주어야 한다. 반환된 값들은 튜플로 구성되어있다.

[heapq - 힙, 우선순위 큐]

대표적으로 다익스트라 알고리즘에 사용된다.

최소 힙으로 구현되어 있기 때문에 최대힙으로 사용할 때는 push, pop 실행시 부호를 바꿔주면 된다

[bisect - 이진 탐색]

[collections]

deque : 원소를 앞뒤에 모두 추가하거나 제거할 수 있어서 스택/큐 두가지 모두 응용 가능하다. 주로 큐를 이용한 BFS 구현에 자주 이용됨. rotate라는 메소드 이용시 옛날 전화 다이얼을 돌리듯이 원소들을 밀거나 땡길수 있음

Counter : 원소의 등장 횟수를 센다. 리스트의 count와 비슷하다고 볼 수도 있는데 다른점은 딕셔너리처럼 key-value 형태로 보관이 된다. 

most_common 메소드를 추가로 사용하면 데이터가 많은(value값이 높은)순으로 정렬 된 배열을 리턴한다.

인자로 자연수를 넘기면 그 숫자만큼 리턴시켜준다.

from collections import Counter

e_lst = ['red', 'blue', 'green', 'red', 'blue', 'yellow']
e_tuple = tuple(e_lst)

lst_cnt = Counter(e_lst)
tuple_cnt = Counter(e_tuple)

# red 원소의 발생횟수 조회 -> 딕셔너리처럼 key값으로 조회
print('Red:', lst_cnt['red'], tuple_cnt['red'])
print('Blue:', lst_cnt['blue'], tuple_cnt['blue'])

[math]

팩토리얼, 제곱근, 최대공약수(GCD), 삼각함수 등.

파이썬 3.9 이상 최소공배수는 lcm, 미만은 (a*b)//gcd(a,b)로 구할수 있다

divmod : 2개의 수를 받아서 몫과 나머지를 튜플 형태로 반환해준다.

eval : 실행 가능한 문자열을 입력으로 받아 문자열을 실행한 결과값을 돌려준다.

보통 입력받은 문자열로 파이썬 함수나 클래스를 동적으로 실행하고 싶을 때 사용한다.

eval('1+2') # 3
eval("'hi' + 'a'") # 'hia'
eval('divmod(4, 3)') # (1, 1)

filter : 첫 번째 인자로 함수명, 두 번째 인자로 해당 함수에 차례로 들어갈 반복 가능한 자료형을 받는다.

그리고 두 번째 인자인 반복 가능한 자료형 요소가 첫 번째 함수에 입력되었을 때 반복값이 참인 요소만 묶어서 돌려준다

# 아래 세 코드는 기능이 완벽히 동일하다

def positive(l): 
    result = [] 
    for i in l: 
        if i > 0: 
            result.append(i) 
    return result

print(positive([1,-3,2,0,-5,6]))
# [1, 2, 6]

def positive(x):
    return x > 0

print(list(filter(positive, [1, -3, 2, 0, -5, 6])))
# [1, 2, 6]

list(filter(lambda x: x > 0, [1, -3, 2, 0, -5, 6]))
# [1, 2, 6]

zip : 동일한 개수로 이루어진 자료형을 묶어준다

list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6]))
# [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]))
# [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

list(zip("abc", "def"))
# [('a', 'd'), ('b', 'e'), ('c', 'f')]

s1 = set([1, 2, 3]) # 1, 2, 3
s2 = set(["Hello"]) # 'e', 'H', 'l', 'o'

set 키워드를 붙여서 만들 수 있다.

중복을 허용하지 않으면서 순서가 없기때문에 앞선 자료형들과 달리 index를 통한 접근이 불가능하다.

접근을 하려면 리스트나 튜플로 변환 후 접근해야한다.

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
s2 = set([4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 교집합
s1 & s2 # {4, 5, 6}
s1.intersection(s2) # {4, 5, 6}

# 합집합
s1 | s2 # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
s1.union(s2) # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

# 차집합
s1-s2 # {1, 2, 3}
s1.difference # {1, 2, 3}

s2-s1 # {8, 9, 7}
s2.difference # {8, 9, 7}

[집합 자료형 관련 함수들]

add : 1개의 값을 추가한다

update : 여러개의 값을 추가한다

remove : 특정 값을 제거한다

Key-Value를 한쌍으로 갖는다.

# 딕셔너리 쌍 추가
a = {1: 'a'}
a[2] = 'b'
# {1: 'a', 2: 'b'} 자동으로 추가가 된다.

# 딕셔너리 요소 삭제
del a[1]
# {2: 'b'}

Key에 리스트는 사용할 수 없지만 튜플은 사용 가능하다.

[딕셔너리 관련 함수들]

keys : key값만 모아서 dict_keys로 반환시켜준다

values : value값만 모아서 dict_values로 반환시켜준다

items : key-value를 쌍으로 묶어서 dict_items로 반환시켜준다

get : key에 직접 접근해 value를 반환받는것과 동일하다. 하지만 직접 접근할때 해당 key가 존재하지 않으면 오류가 발생하는것과 달리 get은 None을 반환한다

in : 해당 key가 딕셔너리 안에 존재하면 True, 없으면 False 반환