Counter:Counter는 most_common() 메서드를 통해 가장 자주 등장하는 요소를 쉽게 찾을 수 있습니다.elements() 메서드를 사용하여 카운트된 요소를 반복적으로 가져올 수 있습니다.subtract() 메서드를 사용하여 다른 Counter 객체나 iterable의 카운트를 감소시킬 수 있습니다.딕셔너리 (dict):딕셔너리에는 기본적인 삽입, 삭제, 검색 기능만 있으며, 카운트를 세는 것과 관련된 특수한 메서드는 없습니다.사용자가 필요에 따라 키의 값을 수동으로 증가시키거나 감소시켜야 합니다. from collections import Counterelements = ['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'a']counter = Counter(elements)print(co..

인덱스를 사용하지 않고 리스트의 요소를 직접 사용하는 방법을 설명할게요. 기본적으로 파이썬의 for 루프는 리스트의 각 요소를 직접 반복할 수 있게 해줍니다.인덱스를 사용하는 경우# 인덱스를 사용한 예answer = ['a', 'b', 'c', 'd']for i in range(len(answer)): print(answer[i]) # 인덱스를 사용하여 각 요소에 접근여기서는 range(len(answer))를 사용하여 인덱스를 생성한 후, answer[i]를 통해 각 요소에 접근합니다.인덱스를 사용하지 않는 경우# 인덱스를 사용하지 않은 예answer = ['a', 'b', 'c', 'd']for letter in answer: print(letter) # 각 요소를 직접 사용여기서는 f..

1. 내장함수 : 기본 입출력, 정렬1) sum()2) min().max()3) eval() :식을 계산해서 나타냄 4) sorted() : 리스트 정렬  2. intertools  : 반복되는 형태의 데이터를 처리 ex)순열,조합1) 순열 : 서로 다른 n개에서 서로 다른 r개를 택하여 일렬로 나열from itertools import permutationsdata = ['A','B','C']result = list(permutations(data,3))print(result) 2) 조합 : 서로 다른 n개에서 순서 상관없이 서로 다른 r개 선from itertools import combinationsdata = ['A','B','C']result = list(combinations(data,2))p..

복잡도 낮추기-시간 복잡도: 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘의 수행시간 분석-공간 복잡도: 특정한 크기의 입력에 대하여 알고리즘의 메모리 사용량 분석 python : 통상 5~15초 가량의 시간이 소요됨.코테에서 시간 제한은 통상 1~5초시간 제한이 1초인 문제 기준 N의 범위시간 복잡도500O(N^3)2000O(N^2)100,000O(NlogN)10,000,000O(N)  알고리즘 문제 해결 과정1. 지문 읽기 및 컴퓨터적 사고2. 요구사항(복잡도) 분석3. 문제 해결을 위한 아이디어 찾기4. 소스코드 설계 및 코딩 수행 시간 측정 소스코드 예제import timestart_time = time.time() #측정 시작##프로그램 소스 코드 ##end_time = time.time() #측정 종료..