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내장 함수
- sum
result = sum([1,2,3,4,5]) # 15- min
result = min(7,3,5,2) # 2- max
result = max(7,3,5,2) # 7- eval
result = eval("(3+5) * 7") # 56- sorted
result = sorted([9,1,8,5,4]) # [1,4,5,8,9]
result = sorted([9,1,8,5,4], reverse=True) # [9,8,5,4,1]
result = sorted([('홍길동', 35), ('이순신', 75), ('아무개', 50)], key=lambda x: x[1], reverse=True) # [('이순신', 75), ('아무개', 50), ('홍길동', 35)]- sort - 내부 값이 바로 변경됨
data = [9,1,8,5,4]
data.sort() # [1,4,5,8,9]
itertools
- permutations
from itertools import permutations
result = list(permutations(data, 3)) # 3개 뽑는 모든 순열- combinations
from itertools import combinations
result = list(combinations(data, 2)) # 2개 뽑는 모든 조합- product - 중복 포함 permutations
from itertools import product
result = list(product(data, repeat=2)) # 2개 뽑는 모든 순열 (중복 포함)- combinations_with_replacement - 중복 포함 combinations
from itertools import combinations_with_replacement
result = list(combinations_with_replacement(data, repeat=2)) # 2개 뽑는 모든 조합 (중복 포함)
heapq
- 우선순위 큐 기능을 구현할 때
- 시간 복잡도:
import heapq
heap.heappush(리스트, value) # 오름차순
heap.heappop(리스트)
heap.heappush(리스트, -value) # 내림차순
heap.heappop(리스트)
bisect
- left_value ≤ x ≤ right_value 원소의 개수 구하기
- 시간 복잡도:
from bisect import bisect_left, bisect_right
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
collections
- deque
- 인덱싱과 슬라이싱 불가
- 데이터 삽입, 삭제:
from collections import deque
data.appendleft(x)
data.append(x)
data.popleft()
data.pop()- Counter
from collections import Counter
counter = Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])
counter['red'] # 2
counter['blue'] # 3
counter['green'] # 1
dict(counter) # {'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}
math
- factorial
import math
math.factorial(5) # 120- sqrt
import math
math.sqrt(7) # 2.645751...- gcd
import math
math.gcd(21, 14) # 7- pi & 자연상수 e
import math
math.pi # 3.141592...
math.e # 2.718281...
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