5. 리스트 — 더 나아가기
기본 리스트 조작에 익숙해졌다면, 코테에서 자주 쓰는 심화 기법들을 알아봅니다. 정렬 기준을 마음대로 바꾸고, 2차원 리스트를 안전하게 만들고, 앞뒤로 빠르게 넣고 빼는 방법까지 익히면 실전에서 훨씬 강해집니다.
sort(key=...) — 정렬 기준을 내 맘대로
sort()는 기본적으로 값 자체를 기준으로 정렬하지만, key에 함수를 넘기면 "무엇을 기준으로 정렬할지"를 정할 수 있습니다. 코테 정렬 문제의 핵심이에요.
words = ["banana", "kiwi", "apple", "fig"]
words.sort(key=len) # 글자 수(길이) 기준
print(words) # 출력: ['fig', 'kiwi', 'apple', 'banana']
튜플이 담긴 리스트는 lambda로 "몇 번째 값"을 기준 삼을지 고를 수 있습니다.
pairs = [(1, 30), (2, 10), (3, 20)]
pairs.sort(key=lambda x: x[1]) # 튜플의 2번째(인덱스 1) 값 기준
print(pairs) # 출력: [(2, 10), (3, 20), (1, 30)]
key가 튜플을 돌려주면 다중 정렬이 됩니다. 앞의 기준이 같을 때만 뒤의 기준을 봐요. 값 앞에 -를 붙이면 그 기준만 내림차순이 됩니다.
people = [(80, "A"), (90, "B"), (80, "C"), (90, "D")]
people.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1])) # 점수 내림차순, 같으면 이름 오름차순
print(people) # 출력: [(90, 'B'), (90, 'D'), (80, 'A'), (80, 'C')]
2차원 리스트 올바른 초기화 — 얕은 복사 함정
3x3 짜리 0으로 채운 격자를 만들 때는 반드시 아래처럼 for 문으로 만들어야 합니다.
good = [[0] * 3 for _ in range(3)]
good[0][0] = 1
print(good) # 출력: [[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
반면 [[0]*3]*3은 겉보기엔 똑같아 보이지만 함정입니다. *3이 같은 리스트를 3번 가리키게 만들어서(얕은 복사), 한 줄만 바꿔도 세 줄이 동시에 바뀌어요.
bad = [[0] * 3] * 3
bad[0][0] = 1
print(bad) # 출력: [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]] ← 한 칸만 바꿨는데 전부 바뀜!
격자 초기화는 항상 [[0]*열 for _ in range(행)] 형태로 외워두세요.
collections.deque — 앞뒤로 빠르게 넣고 빼기
리스트로 pop(0)(맨 앞 삭제)을 하면 뒤의 원소를 전부 한 칸씩 당겨야 해서 느립니다(O(n)). 앞뒤에서 자주 넣고 빼야 한다면 deque를 씁니다. appendleft, popleft로 앞쪽 작업도 O(1)이에요.
from collections import deque
dq = deque([2, 3])
dq.appendleft(1) # 앞에 추가
dq.append(4) # 뒤에 추가
print(dq) # 출력: deque([1, 2, 3, 4])
print(dq.popleft()) # 출력: 1 (앞에서 꺼내기)
print(dq.pop()) # 출력: 4 (뒤에서 꺼내기)
print(dq) # 출력: deque([2, 3])
BFS(너비 우선 탐색)의 큐는 deque가 사실상 필수입니다.
bisect — 정렬된 리스트에 이분탐색
이미 정렬된 리스트에서 "어떤 값이 들어갈 위치"를 이분탐색으로 빠르게 찾아줍니다. bisect_left는 위치만 알려주고, insort는 정렬을 유지하며 실제로 끼워 넣습니다.
from bisect import bisect_left, insort
nums = [10, 20, 30, 40]
print(bisect_left(nums, 25)) # 출력: 2 (25가 들어갈 자리 번호)
print(bisect_left(nums, 30)) # 출력: 2 (이미 있는 값의 왼쪽 위치)
insort(nums, 25) # 정렬 유지하며 삽입
print(nums) # 출력: [10, 20, 25, 30, 40]
유용한 조작 모음
자주 쓰는 자잘한 기능들도 알아두면 코드가 짧아집니다.
arr = [1, 2, 2, 3, 2, 1]
print(arr.count(2)) # 출력: 3 (값 2가 몇 개인지)
print(arr.index(3)) # 출력: 3 (값 3이 처음 나오는 번호)
print(list(reversed(arr))) # 출력: [1, 2, 3, 2, 2, 1] (뒤집기)
print(arr[::-1]) # 출력: [1, 2, 3, 2, 2, 1] (슬라이싱으로 뒤집기)
print(sum(arr), max(arr), min(arr)) # 출력: 11 3 1
💡 코테에서
sort(key=...)의 다중 정렬과 2차원 리스트 초기화 함정은 정말 자주 발목을 잡습니다. BFS엔deque, 정렬된 데이터 탐색엔bisect가 있다는 것만 기억해도 문제 접근이 빨라집니다.