집합(순서 없음, 논리 연산 최적화)

Python의 데이터 타입

Jason Myers

Instructor

집합 (Set)

유일함
순서 없음
가변형
수학의 집합 이론을 Python에 구현

집합 생성하기

리스트로부터 집합을 생성합니다

cookies_eaten_today = ['chocolate chip', 'peanut butter', 
   ...: 'chocolate chip', 'oatmeal cream', 'chocolate chip']

types_of_cookies_eaten = set(cookies_eaten_today)

print(types_of_cookies_eaten)

set(['chocolate chip', 'oatmeal cream', 'peanut butter'])

집합 수정하기

.add()는 단일 원소를 추가합니다

types_of_cookies_eaten.add('biscotti')

types_of_cookies_eaten.add('chocolate chip')

print(types_of_cookies_eaten)

set(['chocolate chip', 'oatmeal cream', 'peanut butter', 'biscotti'])

집합 업데이트

.update()는 다른 집합이나 리스트를 병합합니다

cookies_hugo_ate = ['chocolate chip', 'anzac']

types_of_cookies_eaten.update(cookies_hugo_ate)

print(types_of_cookies_eaten)

set(['chocolate chip', 'anzac', 'oatmeal cream',  'peanut butter', 'biscotti'])

집합에서 데이터 제거

.discard()는 값으로 안전하게 제거합니다
.pop()은 임의의 원소를 제거하고 반환합니다(비면 KeyError)

types_of_cookies_eaten.discard('biscotti')

print(types_of_cookies_eaten)

set(['chocolate chip', 'anzac', 'oatmeal cream', 'peanut butter'])

types_of_cookies_eaten.pop()
types_of_cookies_eaten.pop()

'chocolate chip'
'anzac'

집합 연산 - 공통점

.union()은 두 집합의 합집합을 반환합니다 (or)
.intersection()은 공통 원소를 찾습니다 (and)

cookies_jason_ate = set(['chocolate chip', 'oatmeal cream',
'peanut butter'])
cookies_hugo_ate = set(['chocolate chip', 'anzac'])

cookies_jason_ate.union(cookies_hugo_ate)

set(['chocolate chip', 'anzac', 'oatmeal cream', 'peanut butter'])

cookies_jason_ate.intersection(cookies_hugo_ate)

set(['chocolate chip'])

집합 연산 - 차이점

.difference()는 기준 집합에는 있고 인자에는 없는 원소를 찾습니다 (-)
기준(타깃)을 정확히 지정해야 합니다!

cookies_jason_ate.difference(cookies_hugo_ate)

set(['oatmeal cream', 'peanut butter'])

cookies_hugo_ate.difference(cookies_jason_ate)

set(['anzac'])

Ayo berlatih!

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