ct 정리

hash() 하나만 찾아야 할 때 유용 ex: 마라톤 미완주자

from collections import Counter
Counter: 딕셔너리 형태로 key가 몇 개 (value) 있는지 자동처리

sorted(옵션): reverse=True, key=(lambda x: x[1])

str startswith zfill upper lower isupper islower

ascii 알파벳 26개

map(func, iter)

dict[key] = value value가 list가 들어가면 +로 append 가능
for key in dict
for k,v in dict.items() -> tuple

[x for x in list if x > 2]
[[False] * n for _ in range(m)]

ex: 가장 큰 수 numbers.sort(key=lambda x:str(x)*3, reverse=True) 
	-> 원소가 1000 이하 => 최소 3자릿 수

ex: H-index
-> enumerate(citations, start=1) => 논문 idx(수)와 인용 수
max(map(min, enumerate(citations, start=1)))

import heapq -> 오름차순으로 자동 정렬해주는 queue (우선순위 큐)
heapq.heapify(list) -> list를 queue로 변환
heapq.heappop(list) -> 왼쪽, 최솟값 pop
heapq.heappush(list, value) -> push & 정렬
	-> list가 value로 들어가면 앞선 값 순으로 정렬 ex: 디스크 컨트롤러

q,r = divmod(dividend, divisor)
// 몫 % 나머지 ** 거듭제곱 (**0.5 루트, math.sqrt)

& | ^ ~ >> << 비트연산자
^ : 하나만 true일 때 true, 본인과 ^는 0 출력

BFS: 인접노드, 최단거리
deque: append, popleft, pop, 인덱스 접근 가능
from collections import deque
while queue:
	for word in words:
		count += 1
	if count==1:
		queue.append([word, step+1])

dx = [-1,1,0,0]
dy = [0,0,-1,1]
while queue:
	for i in range(4): #EWSN
		nx = x + dx[i]
		ny = y + dy[i]
		if 0<=nx<m and 0<=ny<n and maps[ny][nx]==1:
			visited[ny][nx]=True
		queue.append((ny, nx))
		maps[ny][nx] = maps[y][x]+1


DFS: 미로찾기, 깊게, 모든 경우의 수, 덩어리 찾기(노드)
global 이용 * 재귀함수
- dfs 끝내면 count+=1 (덩어리 완료)
	dfs(v,n,computers)
- dfs 내에서 answer+=1, 
	dfs(numbers, target:int, idx=0, value=0)
	-> 시작은 dfs(numbers, target)
			이후, dfs(numbers, target, idx+1, value+numbers[idx])