[Python] 코딩테스트에서 자주 사용되는 주요 라이브러리

코딩테스트를 준비하며 반드시 알아야 하는 라이브러리 6가지!

1. 내장 함수: 기본 내장 라이브러리

2. itertools: 순열과 조합

3. heapq: 힙(Heap) 기능 제공, 우선순위 큐 기능 구현

4. bisect: 이진 탐색(Binary Search) 기능 제공

5. collections: 덱(deque), 카운터(Counter) 등의 유용한 자료구조 포함

6. math: 필수적인 수학적 기능 제공(팩토리얼, 제곱근, 최대공약수(GCD), 삼각함수 관련 함수들과 파이같은 상수 포함)

 

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1. 내장 함수

 

- sum() : iterable 객체(리스트, 사전 자료형, 튜플 자료형 등)의 모든 원소의 합 반환

   result = sum([1, 2, 3, 4, 5])
   print(result) # >>> 15

 

- min() : 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 작은 값 반환

result = min(7, 3, 5, 2)
print(result) # >>> 2

 

- max() : 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 큰 값 반환

result = max(7, 3, 5, 2)
print(result) # >>> 7

 

- eval() : 수학 수식이 문자열 형식으로 들어오면 해당 수식을 계산한 결과를 반환

result = eval("(3 + 5) * 7")
print(result) # >>> 56

 

- sorted() : iterable 객체가 들어왔을 때, 정렬된 결과를 반환

   · key 속성으로 정렬 기준을 명시할 수 있음

   · reverse 속성으로 정렬된 결과 리스트를 뒤집을 지의 여부 설정할 수 있음

   · 리스트와 같은 iterable 객체는 기본으로 sort() 함수를 내장하고 있어서 sort() 함수로도 정렬 가능, 이 경우에는 리스트 객체의 내부 값이 정렬된 값으로 바로 변경됨

result = sorted([9, 1, 8, 5, 4])
print(result) # >>> [1, 4, 5, 8, 9]
result = sorted([9, 1, 8, 5, 4], reverser = True)
print(result) # >>> [9, 8, 5, 4, 1]

result = sorted([('홍길동', 35), ('이순신', 75), ('아무개', 50)], key = lambda x: x[1], reverse = True)
print(result) # >>> [('이순신', 75), ('아무개', 50), ('홍길동', 35)]

data = [9, 1, 8, 5, 4]
data.sort()
print(data) # >>> [1, 4, 5, 8, 9]

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2. itertools

: 파이썬에서 반복되는 데이터를 처리하는 기능을 포함하고 있는 라이브러리

 

- permutations : 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우(순열)를 계산

   · permutations는 클래스이므로 객체 초기화 이후에는 리스트 자료형으로 변환하여 사용해야 함

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C'] # 데이터 준비
result = list(permutations(data, 3)) # 모든 순열 구하기

print(result) # >>> [('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A, 'B'), ('C', 'B', 'A')]

 

- combinations : 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우(조합)를 계산

   · combinations는 클래스이므로 객체 초기화 이후에는 리스트 자료형으로 변환하여 사용해야 함

from itertools import combinations

data = ['A', 'B', 'C'] # 데이터 준비
result = list(combinations(data, 2)) # 2개를 뽑는 모든 조합 구하기

print(result) # >>> [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

 

- product : permutations와 같이 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우(순열)를 계산

   · 원소를 중복하여 뽑음

   · product 객체를 초기화할 때는 뽑고자 하는 데이터의 수를 repeat 속성값으로 넣어줌

   · product는 클래스이므로 객체 초기화 이후에는 리스트 자료형으로 변환하여 사용해야 함

from itertools import product

data = ['A', 'B', 'C'] # 데이터 준비
result = list(product(data, repeat = 2)) # 2개를 뽑는 모든 순열 구하기(중복 허용)

print(result) # >>> [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]

 

- combinations_with_replacement : combinations와 같이 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우(조합)를 계산

   · 원소를 중복하여 뽑음

   · combinations_with_replacement는 클래스이므로 객체 초기화 이후에는 리스트 자료형으로 변환하여 사용해야 함

from itertools import combinations_with_replacement

data = ['A', 'B', 'C'] # 데이터 준비
result = list(combinations_with_replacement(data, 2)) # 2개를 뽑는 모든 조합 구하기(중복 허용)

print(result) # >>> [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

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3. heapq

: 파이썬에서는 힙 기능을 위해 heapq 라이브러리를 제공함. heapq는 다익스트라 최단 경로 알고리즘을 포함해 다양한 알고리즘에서 우선순위 큐 기능을 구현하고자 할 때 사용됨. heapq 외에도 PriorityQueue 라이브러리를 사용할 수 있지만, 코딩테스트 환경에서는 보통 heapq가 더 빠르게 동작함.

 

- 파이썬의 힙은 최소 힙으로 구성되어 있음. 보통 최소 힙 자료구조의 최상단 원소는 항상 '가장 작은' 원소

 

- heapq.heappush() : 힙에 원소 삽입

- heapq.heappop() : 힙에서 원소 꺼내기

 

- 힙 정렬 : 최소 힙이므로, 단순히 원소를 힙에 전부 넣었다가 빼는 것 만으로도 시간복잡도 O(NlogN)에 오름차순 정렬이 완료됨.

# 힙 정렬 heapq로 구현하는 예제

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 꺼내어 담기
    for i 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]

 

- 최대 힙 구현하여 내림차순 힙 정렬 구현

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 꺼내어 담기
    for i 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]

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4. bisect

: 파이썬에서는 이진 탐색을 쉽게 구현할 수 있도록 bisect 라이브러리를 제공함. '정렬된 배열'에서 특정한 원소를 찾아야할 때 매우 효과적으로 사용됨.

 

- bisect_left(a, x): 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 찾는 메서드 (O(logN))

- bisect_right(a, x): 정렬된 순서를 유지하도록 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 찾는 메서드 (O(logN))

from bisect import bisect_left, bisect_right

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

print(bisect_left(a, X)) # >>> 2
print(bisect_right(a, X)) # >>> 4

 

- '정렬된 리스트'에서 '값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수'를 구하고자 할 때, 효과적으로 사용됨

from bisect import bisect_left, bisect_right

# 값이 [left_value, right_value]인 데이터의 개수를 반환하는 함수
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
    
# 리스트 선언
a = [1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 8, 9]

# 값이 4인 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a, 4, 4)) # >>> 2

# 값이 [-1, 3] 범위에 있는 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a, -1, 3)) # >>> 6

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5. collections
: 파이썬의 collections 라이브러리는 유용한 자료구조를 제공하는 표준 라이브러리. 

 

- deque

: 보통 파이썬에서는 deque를 사용해 큐를 구현함

: 리스트 자료형과 다르게 인덱싱, 슬라이싱 등의 기능은 사용할 수 없음.

: 연속적으로 나열된 데이터의 시작 부분이나 끝 부분에 데이터를 삽입하거나 삭제할 때 매우 효과적임.

   · popleft() : 첫 번째 원소 제거

   · pop() : 마지막 원소 제거

   · appendleft(x) : 첫 번째 인덱스에 원소 x를 삽입

   · append(x) : 마지막 인덱스에 원소 x를 삽입

: 큐 자료구조를 이용할 때, append()와 popleft() 사용하기

from collections import deque

data = deque([2, 3, 4])
data.appendleft(1)
data.append(5)

print(data) # >>> deque([1, 2, 3, 4, 5])
print(list(data)) # >>> [1, 2, 3, 4, 5]

 

- Counter

: 리스트와 같은 iterable 객체가 주어졌을 때, 해당 객체 내부의 원소가 몇 번씩 등장했는지 알려줌

from collections import Counter

counter = Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])

print(counter['blue']) # >>> 3
print(counter['green']) # >>> 1
print(dict(counter)) # >>> {'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}

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6. math

: 자주 사용되는 수학적인 기능을 포함하고 있는 라이브러리.

 

- factorial(x) : x! 값 반환

import math

print(math.factorial(5)) # >>> 120

 

- sqrt(x) : x의 제곱근 반환

import math

print(math.sqrt(7)) # >>> 2.6457513110645907

 

- gcd(a, b) : a와 b의 최대공약수 반환

import math

print(math.gcd(21, 14)) # >>> 7

 

- 파이(pi), 자연상수 e

import math

print(math.pi) # 3.141592653589793
print(math.e) # 2.718281828459045