코테정리

https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000210881884

코딩 테스트 합격자 되기: 파이썬 편 | 박경록 - 교보문고

이 책을 가지고, 코테를 준비해보고자 한다. 

배열부터 그리디까지 12단원이니, 하루에 한단원 끝낸다는 마인드로 차근차근 정리해보고자 한다.

모든 문제를 12일안에 다 풀긴 어려우니

• 1회독은 알고 있는 개념들을 정리하고 기본적인 문제들을 풀어보자
• 2회독은 모든 문제를 내손으로 푸는 것을 중점으로 풀어보자
• 3회독은 시간복잡도와 풀이 시간을 중점으로 풀어보자

계획

• 9월 9일: 배열 https://koreatstm.tistory.com/181
• 9월 10일: 스택 https://koreatstm.tistory.com/183
• 9월 11일: 큐
• 9월 12일: 해시
• 9월 13일: 트리
• 9월 14일: 집합
• 9월 15일: 그래프
• 9월 16일: 백트래킹
• 9월 17일: 정렬
• 9월 18일: 시뮬레이션
• 9월 19일: DP
• 9월 20일: 그리디

 

준비

Pseudo Code

1. 세부 구현이 아닌 동작 중심으로 작성
2. 문제 해결 순서로 작성
3. 충분히 테스트

 

• 파이썬의 빌트인 데이터 타입은 기본 타입(정수형, 부동소수형, 문자열)과 컬렉션 타입(리스트, 딕셔너리, 튜플, 셋) 존재
• 파이썬의 데이터 타입은 emutable(기본 타입, 문자열, 튜플), mutable(리스트, 딕셔너리, 셋) 존재
• 조기반환, 보호구문, 합성 함수를 활용하면 코드의 가독성과 효율성 향상

 

컬렉션 데이터 타입

리스트

1. 리스트 인덱싱 

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[0])  # 1
print(my_list[2])  # 3

2. 리스트 슬라이싱 

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[1:4])  # [2, 3, 4]
print(my_list[:3])   # [1, 2, 3]

 

딕셔너리

1. 딕셔너리 삽입

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
my_dict["city"] = "New York"
print(my_dict)  # {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}

2. 딕셔너리 출력

print(my_dict["name"])  # Alice

3. 딕셔너리 검색

if "age" in my_dict:
    print("Age exists!")

4. 딕셔너리 수정

my_dict["age"] = 26
print(my_dict["age"])  # 26

5. 딕셔너리 삭제

del my_dict["city"]
print(my_dict)  # {"name": "Alice", "age": 26}

 

튜플

1. 튜플 초기화

my_tuple = (1, 2, 3)

2. 튜플 인덱싱

print(my_tuple[1])  # 2

3. 튜플 슬라이싱

print(my_tuple[1:3])  # (2, 3)

 

문자열

1. 문자열 초기화

my_str = "Hello"

2. 문자열 추가

my_str += " World"
print(my_str)  # Hello World

3. 문자열 삭제

my_str = "Hello World"
my_str = my_str.replace("World", "")
print(my_str)  # Hello

4. 문자열 수정

my_str = "Hello"
my_str = my_str[:2] + "y" + my_str[3:]
print(my_str)  # Helyo

 

함수

1. 함수 정의 

def my_function(x, y):
    return x + y

2. 함수 호출

result = my_function(2, 3)
print(result)  # 5

 

람다식

람다식 정의

my_lambda = lambda x, y: x + y

람다식 사용

result = my_lambda(2, 3)
print(result)  # 5

 

 

구현 노하우

조기 반환

• 함수 내에서 특정 조건이 만족되면 바로 함수를 종료하는 기법.

def process_value(value):
    if value < 0:
        return "Invalid input"
    
    # 이후에 value가 유효한 경우만 처리
    result = value * 2
    return result

 

보호 구문

• 특정 조건을 미리 방어하는 코드 패턴으로, 중복된 조건문을 줄이고 함수의 본질적인 로직을 더 강조

def calculate_discount(price, member):
    # 보호 구문: 가격이 0 이하인 경우 조기 반환
    if price <= 0:
        return 0

    # 보호 구문: 비회원일 경우 0% 할인
    if not member:
        return price

    # 메인 로직
    discount = price * 0.1
    return price - discount

 

합성 함수

• 여러 작은 함수를 결합하여 더 복잡한 기능을 처리하는 방식. 이 기법을 통해 코드를 재사용하고, 모듈화된 방식으로 문제를 해결

def double(x):
    return x * 2

def increment(x):
    return x + 1

def apply_operations(x):
    return double(increment(x))  # increment 먼저 실행 후 double 실행

result = apply_operations(3)
print(result)  # 8