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[Python] 코딩테스트 필수 math 함수 개념 Python의 math 모듈은 코딩테스트에서 자주 사용되는 다양한 수학적 연산을 제공합니다. 이 문서에서는 코딩테스트에서 유용하게 활용할 수 있는 math 함수들을 정리합니다. 1️⃣ 절댓값 구하기 - abs()🔹 개념abs(x) 함수는 주어진 숫자의 절댓값을 반환합니다.절댓값이란 숫자의 부호를 제거한 값을 의미합니다.🔹 예제 코드num = -15print(abs(num)) # 출력: 15 2️⃣ 최대공약수 구하기 - math.gcd()🔹 개념두 수의 **최대공약수(GCD, Greatest Common Divisor)**를 구하는 함수입니다.두 수를 나눌 수 있는 가장 큰 정수를 찾습니다.🔹 예제 코드import mathprint(math.gcd(24, 36)) # 출력: 12 3️⃣ 올.. 2025. 2. 21.
[Python] 슬라이싱 특집 - 기본부터 고급 활용까지 슬라이싱(Slicing)은 파이썬에서 리스트, 문자열, 튜플 등의 시퀀스 자료형을 효율적으로 다룰 수 있도록 해주는 강력한 기능입니다. 이를 활용하면 데이터를 쉽게 추출, 변경, 변형할 수 있으며, 메모리 사용도 최적화할 수 있습니다. 이 문서에서는 슬라이싱 개념을 기초부터 고급 활용까지 차근차근 살펴보겠습니다.  🔹 1. 기본적인 리스트 슬라이싱리스트에서 슬라이싱을 사용하면 특정 범위의 요소를 쉽게 추출할 수 있습니다. ✅ 예제 1: 기본적인 리스트 슬라이싱numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print(numbers[2:5]) # [2, 3, 4] 📌 설명:numbers[2:5]는 인덱스 2부터 4까지의 요소를 가져옵니다.종료 인덱스(5)는 포함되지 않음에 유의.. 2025. 2. 20.
[python] 리스트 컴프리헨션 - n차원 리스트 1️⃣ 2차원 리스트 평탄화하기2차원 리스트에서 모든 요소를 하나의 리스트로 변환하는 다양한 방법을 소개합니다. 🔹 개념 설명리스트 컴프리헨션을 사용하면 중첩된 for 루프를 간결하게 표현할 수 있습니다.**평탄화(Flattening)**란 다차원 리스트를 1차원 리스트로 변환하는 것을 의미합니다. 🔹 입력 예시matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]  ✅ 리스트 컴프리헨션 사용flattened = [num for row in matrix for num in row] ✅ 리스트 컴프리헨션 사용 (홀수만 포함)flattened_odd = [num for row in matrix for num in row if num % 2 == 1] ✅ 리스트 컴프리헨션 사용 (각 .. 2025. 2. 20.
[Python] 초급 개념20 - JSON 데이터 다루기 (json 모듈) JSON(JavaScript Object Notation)은 데이터를 저장하고 교환하기 위한 경량 데이터 형식입니다. 일반적으로 웹 애플리케이션에서 서버와 클라이언트 간 데이터 교환을 위해 많이 사용됩니다. JSON은 사람이 읽고 쓰기 쉽고, 기계가 파싱하고 생성하기도 간편합니다. XML과 비교했을 때 더 간결하고 직관적인 구조를 가지고 있어 API 응답, 설정 파일, 데이터 저장 등에 널리 활용됩니다. 파이썬에서는 json 모듈을 사용하여 JSON 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다.  🔹 1. JSON 데이터란?JSON은 키-값 쌍으로 이루어진 데이터 포맷으로, 대부분의 프로그래밍 언어에서 지원됩니다.예제 JSON 데이터:{ "name": "Alice", "age": 25, "city".. 2025. 2. 20.
[Python] 초급 퀴즈18 - 문자열 조작 (split, join, format, replace) 🔹 문제 1: split() 메서드다음 코드 실행 시 출력 결과를 예측하세요.text = "apple,banana,cherry"print(text.split(","))A) ['apple', 'banana', 'cherry']B) 'apple banana cherry'C) ['apple,banana,cherry']D) ['apple', ' banana', ' cherry']  🔹 문제 2: join() 메서드다음 코드 실행 시 출력 결과를 예측하세요.words = ["Hello", "Python", "World"]print(" ".join(words))A) 'Hello-Python-World'B) 'Hello Python World'C) ['Hello', 'Python', 'World']D) 'Hell.. 2025. 2. 20.
[Python] 초급 퀴즈17 - 예외 처리 (try-except, raise, finally) 🔹 문제 1: 기본적인 예외 처리다음 코드 실행 시 출력 결과를 예측하세요.try: x = 10 / 0except ZeroDivisionError: print("예외 발생: 0으로 나눌 수 없습니다.")A) 예외 발생: 0으로 나눌 수 없습니다.B) ZeroDivisionError 발생C) 0D) None  🔹 문제 2: finally 블록 실행 여부다음 코드 실행 시 출력 결과를 예측하세요.try: print("Try 블록 실행") raise ValueError("강제 예외 발생")except ValueError: print("예외 처리됨")finally: print("Finally 블록 실행")A)Try 블록 실행예외 처리됨Finally 블록 실행B)Try 블록 실.. 2025. 2. 19.
[Python] 초급 퀴즈16 - 파일 입출력 (open, with, read/write) 🔹 문제 1: 파일 읽기다음 코드 실행 시 출력 결과를 예측하세요.with open("test.txt", "w") as f: f.write("Hello, Python!")with open("test.txt", "r") as f: content = f.read() print(content)A) Hello, Python!B) FileNotFoundError 발생C) NoneD) SyntaxError 발생  🔹 문제 2: 파일 쓰기 모드다음 코드 실행 후 test.txt의 내용은?with open("test.txt", "w") as f: f.write("Line 1\n") f.write("Line 2\n")with open("test.txt", "w") as f: f.wri.. 2025. 2. 19.
[Python] 초급 퀴즈15 - 딕셔너리 메서드, 키/값 접근, 집합 연산 🔹 문제 1: 딕셔너리 키 접근다음 코드 실행 시 출력 결과를 예측하세요.my_dict = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}print(my_dict.get('d', 40))A) NoneB) 40C) KeyError 발생D) 10  🔹 문제 2: 딕셔너리 값 수정다음 코드 실행 후 my_dict의 값을 예측하세요.my_dict = {'x': 5, 'y': 10}my_dict['y'] += 5my_dict['z'] = 20A) {'x': 5, 'y': 10, 'z': 20}B) {'x': 5, 'y': 15, 'z': 20}C) {'x': 5, 'y': 5, 'z': 20}D) {'x': 5, 'z': 20}  🔹 문제 3: 집합 연산다음 코드 실행 시 출력 결과를 예측하세요.set1 .. 2025. 2. 19.
[Python] 초급 개념19 - collections 모듈 활용 파이썬의 collections 모듈은 기본 데이터 구조보다 더욱 효율적인 컨테이너 자료형을 제공합니다. 주요 컨테이너로는 요소 개수를 쉽게 셀 수 있는 Counter, 기본값을 자동으로 설정하는 defaultdict, 빠른 삽입과 삭제가 가능한 deque, 필드명을 지원하는 namedtuple, 순서를 유지하는 OrderedDict, 여러 딕셔너리를 하나로 묶는 ChainMap 등이 있습니다. 이러한 도구들은 코드의 가독성을 높이고, 보다 최적화된 데이터 구조를 구현하는 데 유용합니다.  🔹 1. Counter - 요소 개수 세기Counter는 리스트, 문자열 등의 요소 개수를 쉽게 셀 수 있는 자료구조입니다. 내부적으로는 딕셔너리 형태로 데이터를 저장하며, 각 요소를 키로, 개수를 값으로 설정하여 자.. 2025. 2. 19.
[Python] 초급 개념18 - enumerate와 zip 활용 파이썬에서는 enumerate()와 zip() 함수를 활용하여 반복문을 보다 효율적으로 작성할 수 있습니다. enumerate()는 리스트나 튜플과 같은 순회 가능한(iterable) 객체의 인덱스와 값을 동시에 반환하며, zip()은 여러 개의 iterable을 병렬로 묶어 처리할 때 사용됩니다.  🔹 1. enumerate() 함수란?enumerate() 함수는 반복문에서 현재 항목의 인덱스를 함께 가져올 때 유용합니다. ✅ 예제 1: 리스트에서 인덱스와 값을 함께 출력fruits = ["사과", "바나나", "체리"]for index, fruit in enumerate(fruits): print(f"{index}: {fruit}")출력 예시:0: 사과1: 바나나2: 체리 📌 설명:enume.. 2025. 2. 19.
[Python] 초급 개념17 - lambda 함수와 map(), filter(), reduce() 파이썬에서는 **익명 함수(lambda 함수)**를 사용하여 간결한 코드 작성을 할 수 있습니다. 또한, map(), filter(), reduce() 함수를 활용하면 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.이러한 기능은 데이터 변환, 필터링 및 누적 연산 등에 자주 활용됩니다.  🔹 1. lambda 함수란?lambda 함수는 한 줄로 작성하는 익명 함수입니다. def 키워드를 사용하지 않고, 간단한 연산을 수행하는 경우 유용합니다. ✅ 예제 1: lambda 기본 사용add = lambda x, y: x + yprint(add(3, 5))출력 예시:8 📌 설명:lambda x, y: x + y는 두 개의 인자를 받아 더한 값을 반환합니다.add(3, 5)를 호출하면 8이 출력됩니다.  🔹 2. .. 2025. 2. 19.
[Python] 초급 개념16 - random 모듈 활용 random 모듈은 난수를 생성하는 다양한 기능을 제공합니다. 랜덤 숫자를 생성하거나 리스트에서 무작위로 값을 선택하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.랜덤 기능은 게임 개발, 데이터 샘플링, 보안 및 시뮬레이션과 같은 다양한 분야에서 활용됩니다.  🔹 1. random.randint() - 랜덤 정수 생성정해진 범위에서 랜덤 정수를 생성할 때 randint(a, b)를 사용합니다. ✅ 예제 1: 랜덤 정수 생성import randomnum = random.randint(1, 10)print("랜덤 정수:", num)출력 예시:랜덤 정수: 7 📌 설명:random.randint(1, 10)은 1에서 10 사이의 랜덤 정수를 반환합니다.실행할 때마다 다른 값이 출력될 수 있습니다.  🔹 2. rand.. 2025. 2. 19.
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