#2 파이썬 여러가지 팁

algoexpert 공부 일지 #2

https://www.algoexpert.io/questions

 

1. 변수 T/F 이용

        
python
        

            
        
     
isPeak = arr[i-1] < arr[i] and arr[i] > arr[i+1]

 

2. range -> array

        
python
        

            
        
     
a = range(0, 4)
a[1] = 1

# 파이썬2에선 list object
# 파이썬3에선 range object를 return해서
# lazy evaluation

 

3. 부등호

        
python
        

            
        
     
if 3 < a < 4:
    a = 3.5

 

4. enumerate

        
python
        

            
        
     
a = "ABCD"
for i,j in enumerate(a):
    print(i,j)

# (0,A), (1,B), (2,C), (3,D)

 

5. 두 변수 바꾸기

        
python
        

            
        
     
a = 3, b = 4
a, b = b, a

 

6. 두 array 여집합(?) A-B 

        
python
        

            
        
     
a = [1, 2, 3, 4]
b = [1, 2, 6, 7, 9]

c = [x for x in b if not in a]

 

7. range 거꾸로 (step 말고)

        
python
        

            
        
     
for i in reversed(range(0, 3)):
	print(i)
    
# 2, 1, 0

 

8. For-Else

        
python
        

            
        
     
for i in range(3):
    if i == 4:
        break
else:
    print('dump')

# output : dump

 

9. 삼항 연산자 (ternary operator)

        
python
        

            
        
     
return True if x != 1 else False

 

10. reversed list 출력하기

        
python
        

            
        
     
# reversed(array) returns nothing
print(list(reversed(range(4))) # [3, 2, 1, 0]

 

11. 두 배열 중 같은 요소들 뽑기

        
python
        

            
        
     
def common_element(list1, list2):
    return [common for common in list1 if common in list2]

 

12. randint 알고리즘은 메르센 트위스터 기반,

random.shuffle 함수는 Fisher-Yates  | O(n)

랜덤 모듈 구현하기 : choiseokwon.tistory.com/244

        
python
        

            
        
     
import random

def shuffle(arr):
    for i in reversed(range(1, len(arr))):  # len(arr) - 1 ~ 1까지
        j = random.randit(0, i)  # 메르센 트위스터
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

 

13. timeit() 함수 걸린 시간 알아보기

        
python
        

            
        
     
def timeit(func):
    @wraps(func)
    def _time_it(*args, **kwargs):
        start = int(round(time() * 1000))
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        finally:
            end_ = int(round(time() * 1000)) - start
            print(f"총 걸린 시간: {end_ if end_ > 0 else 0} ms")
    return _time_it

# decorator 이므로, 함수 위에 @timeit


@timeit
def factorial(n, memo={0: 1, 1: 1, 2: 2}):
    if n in memo:
        return memo[n]
   else:
        x = factorial(n - 1) * n
        memo[n] = x
        return x

 

14. string으로 이루어진 list에서 가장 긴 string 뽑아내기

        
python
        

            
        
     
lists = ['xyzzyx', 'zz', 'yzzy']
print(max(lists, key=len))

 

15. 팩토리얼 memoization

        
python
        

            
        
     
# 첫 팩토리얼 계산은 일반적으로 똑같다.
# 첫 팩토리얼 계산부터 빠르게 하려면, 구현을 다르게
# 2번째 팩토리얼 함수를 부를 때 효과를 본다.
# math.factorial(n) 은 C로 작성돼서 더 빠르다.

"""
기본 매개변수에 mutable object (list, dict..)를 사용하면
함수를 부를 때 이 메모리는 계속 유지된다.

예)
factorial(3)  # memo = {0: 1, 1: 1, 2: 2, 3: 3}
factorial(4)  # 위 memo값 그대로에서, memo = {0: 1, 1: 1, 2: 2, 3:3, 4:5}

"""

def factorial(n, memo={0: 1, 1: 1, 2: 2}):
    if n in memo:
        return memo[n]
   else:
        x = factorial(n - 1) * n
        memo[n] = x
        return x

 

16. dataclass

        
python
        

            
        
     
from dataclasses import dataclass
from typing import Type, Optional

@dataclass
class Node:
    value: int
    next: Optional[Type] = None

node = Node(3)

 

17. __slots__

__dict__를 사용 못하지만, 메모리 접근 속도가 더 빠르며, 값을 변경 못함

        
python
        

            
        
     
class A:
    __slots__ = ("a", "b", "c")
    def __init__(self):
        self.a = 0
        self.b = 1
        self.c = 2