PYTHON 자료구조

Python의 자료구조에는 크게 4가지가 있다.

1. List 

List는 Python의 기본 자료구조에 속한다.

앞뒤에 주소가 달리는 형태로 이루어져 있는데, JAVA에서 배열과 같은 형태로 데이터를 저장한다.

List는 다음과 같이 만들어 진다.

리스트이름 = [요소1, 요소2, 요소3, .... ]

리스트는 순서가 있는 값들의 집합으로써, 데이터에 하나하나 이름을 붙이지 않고 번호를 통해 각각의 데이터에 접근한다.

즉, 인덱싱을 통해 데이터에 접근한다.

print(data1[0])

>> 10

List의 장점은 data type이 없다는 것이다.

즉, List는 숫자형 데이터, 문자형 데이터를 둘 다 저장 가능하다.

lists =[ 1,100, 'python']

print(lists)

>> [1, 100, 'python']

리스트 연산

1) 리스트 슬라이싱

data2 = ["사과", "배", "포도", "딸기", "토마토", "메론"]

print(data2[2:4])

>>  ['포도', '딸기']

2) 리스트 병합

data1 + data2

>> [10, 20, 30, 40, 50, 60, '사과', '배', '포도', '딸기', '토마토', '메론']

3) 리스트 데이터 추가 및 삭제

lists =[ 1,100, 'python']

lists.append('py')

print(lists)

>> [1, 100, 'python', 'py']

lists.insert(1, '0.5')

print(lists)

lists.remove('py')

print(lists)

>>

[1, '0.5', 100, 'python', 'py']

[1, '0.5', 100, 'python']

4) 최대값 최소값 구하기

data_list = [10,20,30,40,50,60,70]

print(min(data_list))

print(max(data_list))

>>

10

70

5) 데이터 정렬

data_list = [50,20,40,30,10,60,90]

data_list.sort()

>> [10, 20, 30, 40, 50, 60, 90]

2. TUPLE ( 튜플 )  

튜플은 순서가 있는 자료 구조이며,  저장방식은 리스트와 같지만, 데이터의 직접 변경이 불가능하다는 점에서 리스트와 다르다.

즉, append, insert등의 함수가 사용불가하고, data[0] = 100과 같이 인덱싱을 통한 데이터 변경이 불가하다.

하지만, 튜플은 리스트에 비해 접근 속도가 빠르다는 장점이 있기 때문에 함수의 매개변수, 리턴값으로 자주 사용한다.

튜플은 다음과 같이 만들어 진다.

튜플이름 = (요소1, 요소2, 요소3, .... )

data = ('사과', '배', '포도', '토마토', '딸기')

print(data)

>>  ('사과', '배', '포도', '토마토', '딸기')

튜플 연산

1) 튜플 슬라이싱

data = (100, 200, 100, 300, 100, 500)

print(data[2:4])

>>  (100, 300)

2) 튜플 병합

fruit = ('사과', '배', '포도', '토마토', '딸기')

total_data = fruit + data

print(total_data)

>> ('사과', '배', '포도', '토마토', '딸기', 100, 200, 100, 300, 100, 500)

3) 튜플 데이터 반복

print(data * 2)

>>(100, 200, 100, 300, 100, 500, 100, 200, 100, 300, 100, 500)

3. SET ( 세트 )  

세트는 우리가 수학에서 배웠던 집합의 개념이다.

순서가 없고, 중복을 허용하지 않는다. 

변경가능한 객체이므로, 데이터를 추가하거나 삭제가 가능하지만, 인덱스가 없으므로, 인덱싱과 연산은 불가하다.

세트은 다음과 같이 만들어 진다.

세트이름 = {항목1, 항목2, 항목3, 항목4 .... }

data = {100,200,300,400,500,600}

print(data)

>> {100, 200, 300, 400, 500, 600}

세트 연산

1)데이터 추가.

data = {100,200,300,400,500,600}

data.add(700)

print(data)

>> {100, 200, 300, 400, 500, 600, 700}

2)데이터 업데이트

data = {100}

data.update([200,300])

print(data)

>> {200, 100, 300}

3)데이터 삭제

data.remove(300)

print(data)

>> {200, 100}

4)세트 데이터 초기화

data.clear()

print(data)

>> set()

SET - 집합연산

1)교집합

A = {100,200,300,400,500}

B = {100,150,200,250,300}

print(A.intersection(B))

>> {200, 100, 300}

2)차집합

print(A.difference(B))

>> {400, 500}

3)합집합

print(A.union(B))

>> {100, 200, 300, 400, 500, 150, 250}

4. DICTIONARY ( 딕셔너리 )

사전이라는 의미의 딕셔너리는 데이터를 key와 value로 나누어 담고 있다.

딕셔너리는 set과 같이 순서가 없지만, 검색속도가 빠르다는 장점이 있다.

딕셔너리는 다음과 같이 만들어 진다.

딕셔너리이름 = { "key1" : value1, "key2" : value2, "key3" : value3, .... }

data = {"사과" : 300, "배" : 200, "포도" : 500, "딸기" : 700}

print(data)

>> {'사과': 300, '배': 200, '포도': 500, '딸기': 700}

딕셔너리 연산

1)항목검색

data = {"사과" : 300, "배" : 200, "포도" : 500, "딸기" : 700}

print(data["사과"])

print(data.get("사과"))

>> 300

300

2)항목추가

data["메론"] = 1000

print(data)

>> {'사과': 300, '배': 200, '포도': 500, '딸기': 700, '메론': 1000}

3)항목삭제

data.pop("사과")

print(data)

>> {'배': 200, '포도': 500, '딸기': 700, '메론': 1000}

4)항목정렬

print(sorted(data))

print(sorted(data.values()))

>> ['딸기', '메론', '배', '포도']

[200, 500, 700, 1000]