[이코테] 1. 코딩 테스트 출제 경향 분석 및 파이썬 문법 부수기

* 해당 포스팅은 아래 강의를 재정리한 내용입니다.

https://youtu.be/m-9pAwq1o3w?si=pMRQhoVcGnIiADfO

 

복잡도

: 알고리즘의 성능을 나타내는 척도

• 시간 복잡도 (알고리즘 수행 시간)
• 공간 복잡도 (알고리즘 메모리 사용량)
• 일반적으로 복잡도가 낮을수록 좋은 알고리즘

 

빅오 표기법 (Big-O Notation)

: 가장 빠르게 증가하는 항만을 고려하는 표기법

빅오 표기법

 

알고리즘 수행 시간 측정

import time
start_time = time.time() # 측정 시작

# 프로그램 소스코드

end_time = time.time() # 측정 종료
print("time:", end_time - start_time) # 수행 시간 출력

 

 

자료형

수 자료형

1. 정수형 (Integer)

     : 양의 정수, 음의 정수, 0

 

2. 실수형 (Real Number)

     : 소수점 아래의 데이터를 포함하는 수 자료형

• 소수점을 붙이면 실수형 변수
• 소수부가 0이거나, 정수부가 0인 소수는 0을 생략하고 작성 가능

 

지수 표현 방식

: e나 E를 이용해 지수를 표현할 수 있음

• e / E 뒤에 오는 수는 10의 지수부를 의미
• ex) 1e9 == 10의 9제곱 == 1,000,000,000
• 지수 표현 방식은 임의의 큰 수를 표현하기 위해 자주 사용됨

 

round() 함수 (= 반올림)

: 실수 값을 제대로 비교하지 못해서 원하는 결과를 얻지 못하는 경우 사용

# 123.456 을 반올림하여 소수 둘째 자리까지만 표현하고 싶다면
print(round(123.456, 2))

123.46

 

리스트 자료형 [] (= 배열 = 테이블)

: 여러 개의 데이터를 연속적으로 담아 처리하기 위해 사용하는 자료형

# 크기가 N이고, 모든 값이 0인 1차원 리스트 초기화
n = 10
a = [0] * n
print(a)

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

 

• 파이썬의 인덱스 값은 양의 정수, 음의 정수 모두 가능
• 음의 정수를 넣으면 원소를 거꾸로 탐색

a = [1, 2, 3, 4, 5]
#    0  1  2  3  4
#   -5 -4 -3 -2 -1

 

• 리스트에서 연속적인 위치를 갖는 원소들을 가져와야 할 때는 슬라이싱(Slicing)을 이용
• 슬라이싱 [a : b]
• a이상 b미만

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 네 번째 원소만 출력
print(a[3])

# 두 번째 원소부터 네 번째 원소까지
print(a[1 : 4])

4
[2, 3, 4]

 

• 리스트에서 특정 값을 가지는 원소를 모두 제거하는 방법

a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5]
remove_set = {3, 5} # 집합 자료형

# remove_set 에 포함되지 않은 값만을 저장
result = [i for i in a if i not in remove_set]
print(result)

[1, 2, 4]

 

리스트 컴프리헨션

• 대괄호 안에 조건문과 반복문을 적용하여 리스트를 초기화
• (리스트를 초기화하는 방법 중 하나)

# 0부터 9까지의 수를 포함하는 리스트
array = [i for i in range(10)]

print(array)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 

# 0부터 19까지의 수 중에서 홀수만 포함하는 리스트
array = [i for i in range(20) if i % 2 == 1]

print(array)

# 1부터 9까지의 수들의 제곱 값을 포함하는 리스트
array = [i * i for i in range(1, 10)]

print(array)

[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

 

• 리스트 컴프리헨션은 2차원 리스트를 초기화할 때 효과적으로 사용
• 특히 N X M 크기의 2차원 리스트를 한 번에 초기화 해야 할 때 good

# 좋은 예시
n = 4
m = 3
array = [[0] * m for _ in range(n)]
print(array)

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

 

• 하지만 다음과 같이 작성하지 않도록 주의해야 함

# 잘못된 예시
array = [[0] * m] * n

# 위 코드는 전체 리스트 안에 포함된 각 리스트가 모두 같은 객체로 인식
# 길이가 m인 리스트의 '참조값'을 n번 복사하겠다는 뜻

 

리스트 관련 기타 메서드

리스트 관련 메서드

 

언더바 사용

: 파이썬에서는 반복문에서 반복을 위한 변수를 별도로 사용하고 싶지 않을 때 언더바(_)를 사용

for _ in range(5):
  print("HELLO")

 

HELLO
HELLO
HELLO
HELLO
HELLO

 

문자열 자료형

• 문자열 변수를 초기화할 때는 큰따옴표(”)나 작은따옴표(’)를 사용
  • 전체 문자열이 큰따옴표 == 내부에 작은따옴표 포함 가능
  • 전체 문자열이 작은따옴표 == 내부에 큰따옴표 포함 가능
  • 혹은 백슬래시(\)를 사용해 따옴표를 포함 시킬 수 있음

data = 'Hello World'
print(data)

data = "Don't you know \\"Python\\"?"
print(data)

Hello World
Don't you know "Python"?

 

• 문자열 변수끼리 덧셈(+) 가능
• 양의 정수와의 곱셈(*) 가능
• 인덱싱, 슬라이싱 가능
  • 다만 문자열은 특정 인덱스의 값을 변경할 수는 없음 (Immutable : 변경할 수 없는)

 

튜플 자료형 ()

: 리스트와 유사한 자료형

• 하지만 튜플은 한 번 선언된 값을 변경할 수 없음
• 리스트는 대괄호[], 튜플은 소괄호()
• 리스트에 비해 상대적으로 공간 효율적

a = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

# 네 번째 원소만 출력
print(a[3])

# 두 번째 원소부터 네 번째 원소까지
print(a[1 : 4])

4
(2, 3, 4)

 

튜플을 사용하면 좋은 경우

• 서로 다른 성질의 데이터를 묶어서 관리해야 할 때
  • ex) 최단 경로 알고리즘에서는 (비용, 노드 번호)의 형태로 튜플 자료형을 사용
• 데이터의 나열을 해싱(Hashing)의 키 값으로 사용해야 할 때
  • 튜플은 변경이 불가능하기 때문에 리스트와 달리 키 값으로 사용될 수 있음
• 리스트보다 메모리를 효율적으로 사용해야 할 때

 

사전 자료형 (= 순서X key, value)

: 키(key)와 값(value)의 쌍을 데이터로 가지는 자료형

• ‘변경 불가능한(Immutable) 자료형’을 키로 사용할 수 있음
• 파이썬의 사전 자료형은 해시 테이블(Hash Table)을 이용하므로 데이터의 조회 및 수정을 O(1) 시간에 처리 가능

# dict() 함수를 이용해 사전 자료형 초기화
data = dict()

# 사전자료형이름 [key] = value
data['사과'] = 'Apple'
data['바나나'] = 'Banana'
data['코코넛'] = 'Coconut'

print(data)

if '사과' in data:
  print("'사과'를 키로 가지는 데이터가 존재합니다.")

{'사과': 'Apple', '바나나': 'Banana', '코코넛': 'Coconut'}
'사과'를 키로 가지는 데이터가 존재합니다.

 

• 사전 자료형에서는 키와 값을 별도로 뽑아내기 위한 메서드를 지원함
  • 키 데이터만 뽑아서 리스트 : keys() 함수
  • 값 데이터만 뽑아서 리스트 : values() 함수

data = dict()

data['사과'] = 'Apple'
data['바나나'] = 'Banana'
data['코코넛'] = 'Coconut'

# 키 데이터만 담은 리스트
key_list = data.keys()
# 값 데이터만 담은 리스트
value_list = data.values()

print(key_list)
print(value_list)

# 각 키에 따른 값을 하나씩 출력
for key in key_list:
  print(data[key])

dict_keys(['사과', '바나나', '코코넛'])
dict_values(['Apple', 'Banana', 'Coconut'])
Apple
Banana
Coconut

 

 

a = dict()
a['홍길동'] = 11
a['이순신'] = 22
print(a)

b = {
  '홍길동' : 11,
  '이순신' : 22
}
print(b)

# keys()는 기본적으로 dict_keys( ) 형식으로 출력됨
key_list = b.keys()
print(key_list)

# 때문에 일반적으로 아래와 같이 리스트 형식으로 만들어 사용함
key_list = list(b.keys())
print(key_list)

{'홍길동': 11, '이순신': 22}
{'홍길동': 11, '이순신': 22}
dict_keys(['홍길동', '이순신'])
['홍길동', '이순신']

 

집합 자료형

: 중복을 허용하지 않고, 순서가 없는 자료형

• 리스트 혹은 문자열을 이용해서 초기화 가능 - set() 함수 이용
• 혹은 중괄호 ({}) 안에 각 원소를 콤마 (,) 기준으로 구분하여 삽입함으로써 초기화 가능
• 데이터의 조회 및 수정을 O(1) 시간에 처리 가능

# 집합 자료형 초기화 방법 1
data = set([1, 1, 2, 3, 4, 4, 5])
print(data)

# 집합 자료형 초기화 방법 2
data = {1, 1, 2, 3, 4, 4, 5}
print(data)

# 중복된 원소들은 모두 제거되며 초기화됨
{1, 2, 3, 4, 5}
{1, 2, 3, 4, 5}

 

집합 연산

• 합집합 (A ∪ B)
• 교집합 (A ∩ B)
• 차집합 (A - B)

a = set([1, 2, 3, 4, 5])
b = set([3, 4, 5, 6, 7])

# 합집합
print(a | b)

# 교집합
print(a & b)

# 차집합
print(a - b)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
{3, 4, 5}
{1, 2}

 

data = set([1, 2, 3])
print(data)

# 새로운 원소 추가
data.add(4)
print(data)

# 새로운 원소 여러 개 추가
data.update([5, 6])
print(data)

# 특정한 값을 갖는 원소 삭제 (여러 개 삭제는 불가)
data.remove(3)
print(data)

{1, 2, 3}
{1, 2, 3, 4}
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
{1, 2, 4, 5, 6}

 

사전 자료형과 집합 자료형의 특징

• 리스트나 튜플은 순서가 있기 때문에 인덱싱을 통해 자료형의 값을 얻을 수 있음
• 그러나 사전 자료형과 집합 자료형은 순서가 없기 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없음
  • 사전의 키(Key) 혹은 집합의 원소(Element)를 이용해 조회 - O(1)의 시간 복잡도

 

 

기본 입출력

자주 사용되는 표준 입력 방법

• input() 함수 : 한 줄의 문자열을 입력 받는 함수
• map() 함수 : 리스트의 모든 원소에 각각 특정한 함수를 적용할 때 사용

# ex) 공백을 기준으로 구분된 데이터를 입력 받을 때 (리스트)
list(map(int, input().split()))

# ex) 공백을 기준으로 구분된 데이터의 개수가 많지 않다면, 다음과 같이 단순히 사용
a, b, c = map(int, input().split())

 

입력을 위한 전형적인 소스 코드

# 데이터의 개수 입력
n = int(input())

# 각 데이터를 공백을 기준으로 구분하여 입력
data = list(map(int, input().split()))

data.sort(reverse=True)
print(data)

5 #
65 90 75 34 99 #
[99, 90, 75, 65, 34]

 

입력을 위한 전형적인 소스 코드 2

# n, m, k를 공백을 기준으로 구분하여 입력
n, m, k = map(int, input().split())

print(n, m, k)

3 5 7 #
3 5 7

 

빠르게 입력 받기

• 사용자로부터 입력을 최대한 빠르게 받아야 하는 경우
• 파이썬의 경우 sys 라이브러리에 정의되어 있는 sys.stdin.readline() 메서드를 이용
  • 단, 입력 후 엔터(Enter)가 줄 바꿈 기호로 입력되므로 rstrip() 메서드를 함께 사용
  • rstrip() 함수 : 맨 오른쪽 엔터(=줄 바꿈 기호)를 제거해주는 함수

# 표준 라이브러리 내의 system 모듈 import
import sys

# 문자열 입력 받기
data = sys.stdin.readline().rstrip()
print(data)

 

자주 사용되는 표준 출력 방법

• print() 함수 : 기본 출력 함수
  • 각 변수를 콤마(,)를 이용하여 띄어쓰기로 구분하여 출력 가능
  • print()는 기본적으로 출력 이후에 줄 바꿈을 수행
  • 줄 바꿈을 원치 않는 경우 ‘end’ 속성의 값을 변경해서 이용 (default : 줄 바꿈)

# 출력할 변수들
a = 1
b = 2
print(a, b)
print(7, end=" ")
print(8, end=" ")

# 출력할 변수
answer = 7
print("정답은 " + str(answer) + "입니다.")

1 2
7 8 정답은 7입니다.

 

f-string 예제

• 파이썬 3.6부터 사용 가능, 문자열 앞에 접두사 ‘f’를 붙여 사용
• 중괄호 안에 변수명을 기입하여 간단하게 문자열과 정수를 함께 넣을 수 있음

answer = 7
print(f"정답은 {answer}입니다.")

정답은 7입니다.

 

 

조건문과 반복문

조건문

: 프로그램의 흐름을 제어하는 문법

x = 15

if x >= 10:
  print("x >= 10")

if x >= 0:
  print("x >= 0")

if x >= 30:
  print("x >= 30")

x >= 10
x >= 0

 

들여쓰기(Indent)

• 파이썬에는 코드의 블록(Block)을 들여쓰기로 지정
• 탭 vs 공백 문자(space) 여러 번 → 논쟁은 지금까지도 활발함
• 파이썬 스타일 가이드라인에서는 4개의 공백 문자를 사용하는 것을 표준으로 설정하고 있음

 

조건문의 기본 형태

• if ~ elif ~ else
• elif 혹은 else 부분은 경우에 따라 생략해도 무방

조건문

 

연산자

 

• 대부분의 프로그래밍 언어는 논리 연산자로 &, ||, ! 와 같은 기호를 사용하지만, 파이썬에서는 단어 자체를 연산자로 사용하기 때문에 직관적임

# or 논리 연산자
if True or False:
  print("Yes")

Yes

 

파이썬의 기타 연산자

• 파이썬에서는 다수의 데이터를 담는 자료형을 위해 in 연산자와 not in 연산자를 제공
  • 리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리 모두 사용 가능

 

파이썬의 pass 키워드

• 아무것도 처리하고 싶지 않을 때 pass 키워드 사용
• ex) 디버깅 과정에서 일단 조건문의 형태만 만들어 놓고 조건문을 처리하는 부분은 비워 놓고 싶은 경우

score = 85

if score >= 80:
  pass # 나중에 작성할 소스코드
else:
  print('성적이 80점 미만입니다.')

print('프로그램을 종료합니다.')

프로그램을 종료합니다.

 

조건문의 간소화

: 조건문에서 실행될 소스코드가 한 줄인 경우, 굳이 줄 바꿈을 하지 않고도 간략하게 표현 가능

score = 85

if score >= 80: result = "Success"
else: result = "Fail"

print(result)

Success

 

• 조건부 표현식(Conditional Expression)은 if ~ else문을 한 줄에 작성하는 것

score = 85

# 조건부 표현식
result = "Success" if score >= 80 else "Fail"

print(result)

Success

 

파이썬 조건문 내에서의 부등식

• 다른 프로그래밍 언어와 다르게 파이썬은 조건문 안에서 수학의 부등식 그대로 사용 가능
• 예를 들어 x > 0 and x < 20 과 0 < x < 20 은 같은 결과

 

반복문

: 특정 소스코드를 반복적으로 실행하는 문법

(while문과 for문 중 어떤 것을 사용해도 상관없으나, 보통 for문이 더 간결함)

 

반복문: while문

• 1부터 9까지 모든 정수의 합 구하기 예제

i = 1
result = 0

# i가 9보다 작거나 같을 때 아래 코드를 반복적으로 실행
while i <= 9:
  result += i
  i += 1

print(result)

45

 

• 무한 루프(Infinite Loop) : 끊임없이 반복되는 반복 구문

x = 10

while x > 5:
  print(x)

10
10
10
...

 

반복문: for문

• 특정한 변수를 이용하여 ‘in’ 뒤에 오는 데이터(리스트, 튜플 등)에 포함되어 있는 원소를 첫 번째 인덱스부터 차례대로 하나씩 방문

## for문의 구조 ##
for 변수 in 리스트:
  실행할 소스코드

 

 

array = [9, 8, 7, 6, 5]

for x in array:
  print(x)

9
8
7
6
5

 

• for문에서 연속적인 값을 차례대로 순회할 때는 range()를 주로 사용
  • range(시작 값, 끝 값+1) : 이상, 미만
  • 인자를 하나만 넣으면 자동으로 시작 값은 0

result = 0

# i는 1부터 9까지의 모든 값을 순회
for i in range(1, 10):
  result += i

print(result)

45

 

파이썬의 continue 키워드

: 반복문에서 남은 코드의 실행을 건너뛰고, 다음 반복을 진행하고자 할 때 사용

• ex) 1부터 9까지의 홀수의 합을 구하고 싶은 경우

result = 0

for i in range(1, 10):
  if i % 2 == 0:
    continue
  result += i

print(result)

25

 

파이썬의 break 키워드

: 반복문을 즉시 탈출하고자 할 때 사용

• ex) 1부터 5까지의 정수를 차례대로 출력하고 싶은 경우

i = 1

while True:
  print("현재 i의 값:", i)
  if i == 5:
    break
  i += 1

현재 i의 값: 1
현재 i의 값: 2
현재 i의 값: 3
현재 i의 값: 4
현재 i의 값: 5

 

• 학생들의 합격 여부 판단 예제1) 점수가 80점만 넘으면 합격

scores = [90, 85, 77, 65, 97]

for i in range(5):
  if scores[i] >= 80:
    print(i + 1, "번 학생은 합격입니다.")

1 번 학생은 합격입니다.
2 번 학생은 합격입니다.
5 번 학생은 합격입니다.

 

• 학생들의 합격 여부 판단 예제2) 특정 번호의 학생은 제외하기

scores = [90, 85, 77, 65, 97]
cheating_student_list = {2, 4}

for i in range(5):
  if i + 1 in cheating_student_list:
    continue # 부정행위를 저지른 학생은 합격 제외
  if scores[i] >= 80:
    print(i + 1, "번 학생은 합격입니다.")

1 번 학생은 합격입니다.
5 번 학생은 합격입니다.

 

• 중첩된 반복문: 구구단 예제

for i in range(2, 10):
  for j in range(1, 10):
    print(i, "X", j, "=", i*j)
  print() # 한 단이 끝날 때마다 빈 줄을 생성

2 X 1 = 2
2 X 2 = 4
2 X 3 = 6
2 X 4 = 8
2 X 5 = 10
2 X 6 = 12
2 X 7 = 14
2 X 8 = 16
2 X 9 = 18

3 X 1 = 3
3 X 2 = 6
3 X 3 = 9
3 X 4 = 12
3 X 5 = 15
3 X 6 = 18
3 X 7 = 21
3 X 8 = 24
3 X 9 = 27

...

9 X 1 = 9
9 X 2 = 18
9 X 3 = 27
9 X 4 = 36
9 X 5 = 45
9 X 6 = 54
9 X 7 = 63
9 X 8 = 72
9 X 9 = 81

 

 

함수와 람다 표현식

함수(Function)

: 특정한 작업을 하나의 단위로 묶어 놓은 것

• 내장 함수 : 파이썬이 기본적으로 제공하는 함수
• 사용자 정의 함수 : 개발자가 직접 정의하여 사용할 수 있는 함수

# def를 사용하여 함수 정의
def 함수명(매개변수):
	실행할 소스코드
	return 반환 값

 

• 더하기 함수 예시

def add(a, b):
  print('함수의 결과:', a + b)
  return a + b

print(add(3, 7))

함수의 결과: 10
10

 

• 파라미터의 변수를 직접 지정할 수 있음
• 매개변수의 순서가 달라도 상관X

def add(a, b):
  print('함수의 결과:', a + b)

add(b = 3, a = 7)

함수의 결과: 10

 

global 키워드

: 함수 바깥에 선언된 변수를 바로 참조할 수 있게 해주는 키워드

a = 0

def func():
  global a
  a += 1

for i in range(10):
  func()

print(a)

10

 

• 단순히 전역 변수의 값을 그대로 출력하는 단순한 작업에서는 global 키워드를 붙이지 않아도 가능 (값을 변경하거나 새로운 값을 대입하는 등의 작업은 불가)

a = 10

def func():
  print(a)

func()

10

 

• 근데 전역 변수가 리스트일 경우 내부 함수 호출을 통한 값 변경/추가는 가능

array = [1, 2, 3, 4, 5]

def func():
  array.append(6)
  print(array)

func()

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

 

여러 개의 반환 값

• 파이썬에서 함수는 여러 개의 반환 값을 가질 수 있음

def operator(a, b):
  add_var = a + b
  subtract_var = a - b
  multiply_var = a * b
  divide_var = a / b
  return add_var, subtract_var, multiply_var, divide_var

# 7과 3의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈의 값이 차례로 a, b, c, d에 들어감
a, b, c, d = operator(7, 3)
print(a, b, c, d)

10 4 21 2.3333333333333335

 

람다 표현식

: 특정한 기능을 수행하는 함수를 한 줄에 작성하는 식

def add(a, b):
  return a + b

# 일반적인 add() 메서드 사용
print(add(3, 7))

# 람다 표현식으로 구현한 add() 메서드
# (lambda 매개변수, 매개변수: 반환값)(실제 매개변수, 실제 매개변수)
print((lambda a, b: a + b)(3, 7))

python3 $file
10
10

 

람다 표현식 예시: 내장 함수에서 자주 사용되는 람다 함수

array = [('홍길동', 50), ('이순신', 32), ('아무개', 74)]

def my_key(x):
  return x[1]

print(sorted(array, key=my_key))

# my_key()는 한 번만 사용되고 말 함수이므로 작성하지 않고 람다 함수로 간편하게 대체 가능
print(sorted(array, key=lambda x: x[1]))

python3 $file
[('이순신', 32), ('홍길동', 50), ('아무개', 74)]
[('이순신', 32), ('홍길동', 50), ('아무개', 74)]

 

람다 표현식 예시: 여러 개의 리스트에 적용

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 각각의 원소에 함수를 적용하고자 할 때 사용되는 map()와 함께 사용
# 각각 순서에 맞는 원소끼리 더한 결과가 result에 담김
result = map(lambda a, b: a + b, list1, list2)

print(list(result))

python3 $file
[7, 9, 11, 13, 15]

 

실전에서 유용한 표준 라이브러리

파이썬 표준 라이브러리

 

자주 사용되는 내장 함수

# sum()
result = sum([1, 2, 3, 4, 5])
print(result)

# min(), max()
min_result = min(7, 3, 5, 2)
max_result = max(7, 3, 5, 2)
print(min_result, max_result)

# eval()
result = eval("(3+5)*7")
print(result)

python3 $file
15
2 7
56

 

 

# sorted()
result = sorted([9, 1, 8, 5, 4])
reverse_result = sorted([9, 1, 8, 5, 4], reverse=True)
print(result)
print(reverse_result)

# sorted(), with key
array = [('홍길동', 35), ('이순신', 75), ('아무개', 50)]
# 람다식에서 x[1], 즉 두 번째 원소 기준으로 큰 값부터(=reverse) 정렬
result = sorted(array, key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(result)

python3 $file
[1, 4, 5, 8, 9]
[9, 8, 5, 4, 1]
[('이순신', 75), ('아무개', 50), ('홍길동', 35)]

 

Counter

: 파이썬 collections 라이브러리의 Counter는 등장 횟수를 세는 기능을 제공

• 리스트와 같은 반복 가능한(iterable) 객체가 주어졌을 때 내부의 원소의 등장 횟수를 세줌

from collections import Counter

counter = Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])

print(counter['blue']) # 'blue'가 등장한 횟수
print(counter['green']) # 'green'이 등장한 횟수
print(dict(counter)) # 사전 자료형으로 반환

python3 $file
3
1
{'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}

 

최대 공약수와 최소 공배수

import math

# 최소 공배수(LCM)를 구하는 함수
def lcm(a, b):
  return a * b // math.gcd(a, b)

print(math.gcd(21, 14)) # 최대 공약수(GCD) 계산
print(lcm(21, 14)) # 최소 공배수(LCM) 계산

python3 $file
7
42