ch5-set-and-data-structures.md

5. set Data Structure

set 함수는 매우 유용한 데이터 구조입니다. set 함수는 같은 값을 포함하지 않도록 분별된 리스트처럼 동작합니다. 이것은 정말 많은 경우에 유용합니다. 예를 들어, 값이 중복으로 리스트에 존재하는지 확인하고 싶으면 두 가지 방법으로 확인할 수 있습니다. 하나는 for 루프를 사용하는 것이고, 아래와 같이 사용합니다

some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n']

duplicates = []

for value in some_list:
    if some_list.count(value) > 1:
        if value not in duplicates:
            duplicates.append(value)

print(duplicates)
# output : ['b', 'n']

그렇지만 set을 사용하면 더 간단하고 우아한 코드가 완성됩니다. 아래와 같이 간단하게 만들 수 있습니다.

some_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'm', 'n', 'n']

duplicates = set([x for x in some_list if some_list.count(x) > 1])
print(duplicates)

#output: set(['b', 'n'])

Set은 다른 메소드들도 가지고 있습니다. 몇 가지를 소개해드리겠습니다.

Intersection(교차)

두 셋 에서 중복된 것을 뽑아낼 수도 있습니다. 예를 들면:

valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black'])
input_set = set(['red', 'brown'])
print(input_set.intersection(valid))
#output: set(['red'])

Difference(다름)

위 예시에서 difference메소드를 사용해서 다른 값들을 뽑아낼 수 있습니다. 예를 들면,

valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black'])
input_set = set(['red', 'brown'])
print(input_set.difference(valid))
#Output: set(['brown'])

또한 { }를 사용해서 새로운 셋을 생성할 수도 있습니다.

a_set = {'red', 'blue', 'green'}
print(type(a_set))

#Output: <type 'set'>

이것 말고도 몇가지 다른 메소드들도 있습니다. 공식문서를 방문해서 빠르게 쭉 읽어보시길 추천합니다.