[Python] 튜플과 리스트

튜플 : 괄호 () 안에 값과 쉼표를 사용해 생성한다., 불변 시컨스 타임

튜플의 예 : ('a','b','c')

 

1.네임드 튜플

파이썬의 표준 모듈 중 collections에는 네임드 튜플이라는 시컨스 데이터 타입이 있다. 

네임드 튜플이란? 튜플 항목을 인덱스 위치 뿐만 아니라 이름으로도 참조할 수 있다.

>>> import collections
>>> Person = collections.namedtuple('Person', ('name','age','gender'))
>>> p = Person('hijoo',1,'w')
>>> p
Person(name='hijoo', age=1, gender='w')
>>> p[0]
'hijoo'
>>> p.name
'hijoo'

===================================

 

리스트 : 크기를 동적으로 조정할 수 있는 배열, 가변 데이터 타입

(일반적으로 데이터에 접근하거나 노드를 삽입할때 배열이 연결리스트보다 시간복잡도가 더 간단하기 때문에 배열을 쓰도록 하자!)

(1) 리스트 끝에서 항목을 추가하거나 제거할 때 : append(), pop()  -> O(1)

(2) 리스트 항목 검색해야 하는 remove(), index() -> O(n)

insert()도 시간복잡도 O(n)

 

따라서 리스트는 항목을 순서대로 정렬하며 보관하면, 빠른 검색을 제공할 수 있다.

(만약 검색이나 멤버십 테스트 같은 경우에는 셋이나 딕셔너리와 같은 컬렉션 타입을 선택하도록 하자)

 

☑︎ 리스트의 간단한 명령어들 예제

>>> example = ['apple','orange']
>>> example.append('grape')
>>> example
['apple','orange','grape']
>>> example.extend('mango')
>>> example
['apple', 'orange', 'grape', 'm', 'a', 'n', 'g', 'o']
>>> example.remove('grape')
>>> example
['apple', 'orange', 'm', 'a', 'n', 'g', 'o']
>>> del example[0]
>>> example
['orange', 'm', 'a', 'n', 'g', 'o']

☑︎ 리스트 명령어들의 시간복잡도

연산	시간복잡도
인덱스 [] 접근	O(1)
인덱스 할당	O(1)
append	O(1)
pop	O(1)
pop(i)	O(n)
insert(i, 항목)	O(n)
del 연산자	O(n)
삽입	O(n)
슬라이스 [x:y] 조회	O(k)
슬라이스 삭제	O(n)
슬라이스 할당	O(n+k)
reverse()	O(n)
연결	O(k)
sort	O(n log n)
곱하기	O(nk)