python list, dictionary comprehension
리스트 컴프리핸션 tmp = [x for x in range(10)] # # tmp = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] # 딕셔너리 컴프리핸션 tmp = {x:x+1 for x in range(3)} # # tmp = {0:1, 1:2, 2:3} #
python heapq
설명 heapq 모듈은 이진 트리(binary tree) 기반의 최소 힙(min heap) 자료구조 python에서 제공하는 heapq는 min-heap (최소힙)을 기본으로 제공한다. ex) [70,50,80,50] -> [50,50,80,70]이 된다. 알고리즘 문제를 풀다보면 단순 List의 append, pop을 사용하다가 시간초과(효율성검사)되는 경우가 발생.. 그럴때, heapq를 쓰면 시간복잡도가 나아지는지 효율성검사 통과하게됨. 사용법 선언 import heapq List -> heap 변경 import heapq a = [1,2,3] heapq.heapify(a) heap push, pop import heapq heapq.heappush(1,a) # push 1 , [1,2,3] -> ..
python collections
import collections # 주로 쓰는 함수, 리스트 내 원소를 Key, 반복된 횟수를 Value로 Dict를 반환 a = [1,1,2,3,3,3] collections.Counter(a) # Counter의 첫 문자 c는 대문자여야함. >>> Counter{1:2, 2:1, 3:3} # 출력값에서 key만 가져오고싶을때, import collections a = [1,1,2,3,3,3] p = collections.Counter(a) # Counter의 첫 문자 c는 대문자여야함. print(list(p)) # 출력값에서 value만 가져오고싶을때, import collections a = [1,1,2,3,3,3] p = collections.Counter(a) # Counter의 첫 문자 c..
