[파이썬] 코딩 테스트를 위한 파이썬 라이브러리

 

표준 라이브러리란 특정한 프로그래밍 언어에서 자주 사용되는 표준 소스코드를 미리 구현해 놓은 라이브러리를 의미한다. 온라인 코딩 테스트에서는 대부분 표준 라이브러리 사용을 허용하고 있으므로, 자주 쓰이는 라이브러리를 미리 공부해 놓는 것이 좋다. 

 

 

주요 라이브러리

• 내장 함수
  - print(), input() 등의 기본 입출력과 sorted() 같은 정렬 기능 외 기타 등등
• itertools
  - 반복되는 형태(iterable)의 데이터를 처리하는 순열, 조합 등의 기능 제공
• heapq
  - 힙(heap) 기능을 제공하여 우선순위 큐 기능 구현에 사용되는 라이브러리
• bisect
  - 이진 탐색(binary search) 기능 제공
• collections
  - deque, Counter 등의 유용한 자료구조 제공
• math
  - 팩토리얼, 제곱근, 최대공약수(GCD), 삼각함수 등의 수학적 기능 제공

 

 

다음은 각 라이브러리의 주요 함수들의 기본 사용법이다. 

 

내장 함수

# sum(): 파라미터로 받은 iterable 객체의 모든 원소의 합 반환
result = sum([1, 2, 3, 4, 5])	# 15

# min(): 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 작은 값을 반환
result = min(7, 3, 5, 2)	# 2

# max(): 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 큰 값을 반환
result = min(7, 3, 5, 2)	# 7

# eval(): 문자열 형식으로 들어온 수학 수식을 계산한 결과 반환
result = eval("(3 + 5) * 7")	# 56

# sorted(): 파라미터로 받은 iterable 객체를 정렬한 결과 반환
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]

# 특정 기준에 따라서 정렬하기
# 점수에 따라 오름차순 정렬
score_list = [('홍길동', 35), ('이순신', 75), ('아무개', 50)]
result = sorted(score_list, key = lambda x: x[1])

 

 

itertools

itertools에서 제공하는 클래스 중에 코딩 테스트에서 가장 많이 사용되는 클래스는 permutations와 combinations이다. 

 

permutations는 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우(순열)를 계산해준다. 

# data 객체에서 3개의 원소를 뽑아 나열하는 모든 경우(순서O 중복X)
from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(permutations(data, 3))
# [('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')]

 

combinations는 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우(조합)를 계산해준다. 

# data 객체에서 2개의 원소를 뽑는 모든 경우(순서X 중복X)
from itertools import combinations

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(combinations(data, 2))
# [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

 

product는 permutations와 같이 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우(순열)를 계산한다. 다만 다른 점은 product는 뽑는 원소의 중복을 허용한다. 

# data 객체에서 2개의 원소를 뽑아 나열하는 모든 경우(순서O 중복O)
from itertools import product

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(product(data, repeat = 2))
# [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]

 

combinations_with_replacement는 combinations와 같이 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우(조합)를 계산한다. 다만 다른 점은 원소의 중복을 허용한다. 

# data 객체에서 2개의 원소를 뽑는 모든 경우(순서X 중복O)
from itertools import combinations_with_replacement

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(combinations_with_replacement(data, 2))
# [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

 

 

heapq

heapq 라이브러리는 힙(heap) 기능을 제공한다. 힙에 원소를 삽입할 때는 heapq.heappush()를 이용하고, 힙에서 원소를 꺼내고자 할 때는 heapq.heappop()을 이용한다. 다음은 힙 정렬(heap sort)를 구현한 예시이다. 

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 꺼내기
  for _ in range(len(h)):
    result.append(heapq.heappop(h))
  return result

result = heapsort([1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0])
print(result) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 

파이썬에서는 별도로 최대 힙(max heap)을 제공하지 않으므로 최대 힙을 구현할 때 원소의 부호를 임시로 변경하는 방식을 사용한다. 최대 힙을 이용하여 내림차순 힙 정렬을 구현한 예는 다음과 같다. 

import heapq

# 최대 힙을 이용한 내림차순 힙 정렬
def heapsort(iterable):
  h = []
  result = []
  # 모든 원소를 차례대로 힙에 삽입
  for value in iterable:
    heapq.heappush(h, -value)
  # 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내기
  for _ in range(len(h)):
    result.append(-heapq.heappop(h))
  return result

result = heapsort([1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0])
print(result) # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

 

 

bisect

bisect 라이브러리는 정렬된 배열에서 특정한 원소를 찾아야 할 때 효과적이다. bisect_left()와 bisect_right()는 시간 복잡도 O(logN)에 동작한다. 

from bisect import bisect_left, bisect_right

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

# 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스 반환
bisect_left(a, x)  # 2
# 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스 반환
bisect_right(a, x) # 4

 

# 정렬된 리스트에서 값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수 구하기
from bisect import bisect_left, bisect_right

# 값이 [l_value, r_value]인 원소의 개수를 반환하는 함수
def count_by_range(a, l_value, r_value):
  l_index = bisect_left(a, l_value)
  r_index = bisect_right(a, r_value)
  
  return r_index - l_index

 

 

collections

collections에서 제공하는 deque는 큐를 구현할 때 유용하다. 그밖에 등장 횟수를 세는 기능을 제공하는 Counter 등을 제공한다. 

# deque를 이용한 원소 삽입 삭제
from collections import deque

data = deque([2, 3, 4])
data.appendleft(1)  # 제일 왼쪽에 1 삽입
data.append(5)  # 제일 오른쪽에 5 삽입
data.pop()  # 제일 오른쪽 원소(5) 삭제
data.popleft()  # 제일 왼쪽 원소(1) 삭제

# Counter 간단 사용법
from collections import Counter

data = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
counter = Counter(data)
dict(counter) # {'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}

 

 

math

from math

math.factorial(x) # x의 팩토리얼 반환
math.sqrt(x)  # x의 제곱근 반환
math.gcd(a, b)  # a와 b의 최대 공약수 반환

 

 

 

참고 자료: 이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with Python (나동빈 저, 한빛미디어)