삶은 여행

python dictionary value list append

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딕셔너리는 키/값 (key / value)으로 이루어져있다. 파이썬3.7+부터는 입력한 대로 순서가 유지된다.

내부적으로는 해시테이블로 구현되어있다.

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key는 변화하면 안되기 때문에 가변적인 list가 key값으로는 들어갈 수 없지만 tuple은 key값으로 사용할 수 있다.

value는 tuple, list 관계없이 전부 가능하다.

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딕셔너리 주요 연산 시간 복잡도

대부분의 연산이 O(1)로 처리가 가능해 우수한 자료형으로 꼽힌다.

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리스트는 내부 요소를 조회할 때 인덱스의 순서로 (list[0]과 같이) 조회하지만

딕셔너리는 key 값을 직접 입력해야 value 값을 조회할 수 있다.

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딕셔너리에는 defaultdict 라는 모듈이 있는데 딕셔너리에 값을 삽입하는 데에 있어

테크니컬적인 부분에서 유연하게 딕셔너리를 다루기에 유용하다.

딕셔너리의 defaultdict 객체

리스트에서 존재하지 않는 인덱스를 조회할 경우 IndexError가 발생하듯이

딕셔너리에서 존재하지 않는 키를 조회할 경우 KeyError가 발생하는데

KeyError의 에러 메시지를 출력하는 대신 디폴트 값을 기준으로 해당 키에 대한 딕셔너리 아이템을 생성해준다.

>>> d = defaultdict(int)
>>> d['A'] = 0
>>> d['B'] = 1
>>> d['C'] += 1

을 실행할 경우, 기존 딕셔너리 d 는 {'A' : 0 , 'B' : 1}의 형태로 키값 'C'가 존재하지 않아 4행에서 keyerror가 나와야하지만

defaultdict 객체를 이용했기 때문에 디폴트값 0을 기준으로 하여 0 + 1의 연산이 이루어져 d는 다음과 같아진다.

{'A' : 0 , 'B' : 1, 'C' : 1}

defaultdict(int)뿐만 아니라 defaultdict(list)를 이용하면 value값에 리스트를 추가할 수도 있다.

해시테이블 구조로 정리해야하는 입력값이 이중리스트로 주어졌을 때 딕셔너리에 값을 삽입할 수 있는 방법은 다음과 같다.

예시

입력치 : 리스트 [ [ '카테고리A' , 'A1'] , ['카테고리B' , 'B1'] , ['카테고리A' , 'A2'] ]

기대하는 결과값 : 딕셔너리 { '카테고리A' : ['A1' , 'A2'] , '카테고리B' : ['B1'] }

>>> for i in range(len(리스트)):
>>>     딕셔너리[리스트[i][1]] += [리스트[i][0]]

위와 같이 카테고리별로 정리한 딕셔너리에서

각 카테고리 별 요소가 몇 개나 있는지 key별 요소 개수를 확인하고 싶을 때는 다음과 같다.

>>> lengths = [len(v) for v in dictionary.values()]
>>> lengths
[2, 1]

연결리스트는 데이터 요소의 선형 집합으로, 데이터의 순서가 메모리에 물리적인 순서대로 저장되지는 않는다.

컴퓨터과학에서 배열과 함께 가장 기본이 되는 대표적인 선형 자료구조 중 하나로 다양한 추상자료형(ADT) 구현의 기반이 된다.

동적으로 새로운 노드를 삽입/삭제하기 간편하다.

연결 구조를 통해 물리 메모리를 연속적으로 사용하지 않아도 되기 때문에 관리가 쉽다.

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한 개의 노드는 실제 데이터값을 저장하는 data와 그 다음의 노드를 연결하는 next로 나뉘어져 있다.

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파이썬으로 구현해보자.

append는 연결 리스트에 노드를 새로 추가하는데, 연결리스트의 맨 마지막 위치에 노드를 추가하는 함수로 설정한다.

맨 뒤까지 즉 node.next == None 일 때까지 쭉 진행한 다음에 새 노드를 삽입해야한다.

find_data는 내가 찾고 싶은 값을 입력해서 그 값이 연결리스트 안에 있는지 없는지 확인하는 함수로 사용할 것이다.

딕셔너리로 치면 in 정도..?

찾고 싶은 값이 내부에 없으면 -1을 반환한다.

Delete_with_index는 내가 원하는 index에 있는 값을 삭제하는 함수이다.

0->1->2->3->4 의 연결리스트가 있을 때, delete_with_index(3)을 하면 3번 인덱스 위치에있는 3이 삭제되는 것.

노드를 지운다고는 하지만 del 등의 기능을 사용하는 건 아니고,

그 노드의 전 노드와 후 노드를 연결하는 식의 작업이기 때문에 prev_node 변수를 통해 이 전 노드를 기억하고

next_node 변수를 통해 이 후의 노드와 연결해준다.

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delete_with_index와 마찬가지로 새로 한 노드를 추가한 뒤에 여태까지 있던 prev, next와 손잡게 해주는 방식인데,

원래 연결리스트에 아무것도 없는 상태에서 추가하는 경우를 고려하여 조건분기가 조금 더 복잡해져있다.

연결리스트 내부를 확인할 수 있는 show_all 함수를 위와같이 만들고

실행해주면 다음과 같은 결과를 확인해볼 수 있다.

class Node:
    def __init__(self, data, next=None):
        self.data = data
        self.next = next

class singly_linked_list:
    def __init__(self):
        self.head = None
        self.count = 0

    def append(self, node):
        if self.head == None:
            self.head = node
        else:
            temp = self.head
            while temp.next != None:
                temp = temp.next
            temp.next = node
    
    def find_data(self, num):
        temp = self.head
        #temp는 None이거나 node 둘 중 하나. temp.data와 temp.next 사용 가능
        idx = 0
        while temp:
            if temp.data!=num:
                idx += 1
                temp = temp.next
            else:
                return idx
        return -1 #if cannot find, return -1
    
    def show_all(self):
        temp = self.head
        printout = ""
        while temp:
            printout += str(temp.data)
            if temp.next:
                printout += "->"
            temp = temp.next
        return printout

    def delete_with_index(self, idx):
        temp = self.head
        i = 0 
        prev_node = None
        next_node = self.head.next
        if idx==0:
            self.head = next_node
        else:
            while i < idx:
                if temp.next:
                    prev_node = temp
                    temp = next_node
                    next_node = next_node.next
                else:
                    break
                i += 1
            if i==idx:
                prev_node.next = next_node
            else: print(-1)

    def insert_with_index(self, idx, node):
        temp = self.head
        i = 0 
        prev_node = None
        if idx==0:
            if self.head:
                # next_node = self.head
                # node.next = next_node
                # return node
                # 원리상으론 삽입이 가능하나, node에 붙이기만 했지 원래 self객체에 반환이 안되는거라 아래로 구현.

                next_node = self.head
                self.head = node
                self.head.next = next_node
            else: 
                self.head = node
        else:
            while i < idx:
                if temp:
                    prev_node = temp
                    temp = temp.next
                else: break
                i += 1
            if i==idx:
                prev_node.next = node
                node.next = temp
            else: print(-1)
        

s = singly_linked_list()
s.append(Node(3))
s.append(Node(2))
s.append(Node(1))
s.append(Node(4))
print(s.show_all())
print(s.find_data(1))
s.delete_with_index(2)
s.insert_with_index(2, Node(5))
s.insert_with_index(8, Node(5))
print(s.show_all())

데크 구조(덱 구조, deque)는 양쪽에서 삭제와 삽입을 모두 처리할 수 있으며, 스택과 큐의 특징을 모두 갖고 있는 구조인데

이를 구현할 때도 이중연결리스트(Doubly Linked List)로 구현하는 것이 편리하다고 한다.

파이썬에서는 collections 모듈에서 deque라는 이름으로 import하면 바로 사용할 수 있다.