Algorithm 문제 해결에 Python을 사용해야 하는 이유 10가지

Algorithm 문제 해결에 Python을 사용해야 하는 이유 10가지를 정리해 보았다.

1. Integer limit이 없다.
2. Permutation, combination 함수가 제공된다.
   from itertools import permutations from itertools import combination
3. List, String에서 slicing이 유용하다.
4. for-else 구문 (for문에 한 번도 걸리지 않을 때)
   for i in data: if i > 10: break else: print('All items are lower than 10.')
5. Multiple return values
   return a, b, c
6. Chained comparision
   if a < b < c:
7. Swapping variables
   x, y = y, x
8. 내장 함수 map 제공
   # map(변환 함수, 순회 가능한 데이터)
# list의 특정 요소에 lambda식을 적용하여 순회 및 출력
users = [{'mail': 'gregorythomas@gmail.com', 'name': 'Brett Holland', 'sex': 'M'}
for sex_kor in map(lambda u: "남" if u["sex"] == "M" else "여", users):
    print(sex_kor)
9. 내장 함수 reduce 제공
   # reduce(집계 함수, 순회 가능한 데이터[, 초기값])
from functools import reduce
users = [{'mail': 'gregorythomas@gmail.com', 'name': 'Brett Holland', 'sex': 'M'}
# 나이 합계
reduce(lambda acc, cur: acc + cur["age"], users, 0)
# 이메일 목록
reduce(lambda acc, cur: acc + [cur["mail"]], users, [])
10. 자료 구조가 다양하고 변환이 쉬움 : List, Set, Dictionary
    a = []
a = list()
b = set()
c = {}
c = dict()

Tips

# 입출력
import sys
input = sys.stdin.read().split()

# test할 때
import sys
sys.stdin = open('input.in', 'r')
sys.stdout = open('output.out', 'w')

# 프로그램 종료
import sys
sys.exit()

# 2차원 list 초기화 (N*M)
arr = [[0 for col in range(M))] for row in range(N)]

# sorted를 이용한 정렬
student_tuples = [
    ('john', 'A', 15),
    ('jane', 'B', 12),
    ('dave', 'B', 10),
]
sorted(student_tuples, key=lambda student: student[2]) # sort by age

# Stack
stack = []
stack.append(1)
stack.append(2)
stack.pop() # 2

# Queue (Double )
from collections import deque
queue = deque()
queue.append(1)
queue.append(2)
queue.popleft() # 1

# pow식
x^y mod p = pow(x, y, p)

# list 초기화
import math
arr = [-math.inf] * 1000

# python 스럽게 string reverse 하기
reverse_sentence = sentence[::-1]

• Compiler는 Python3보다 Pypy3가 빠르다.