Python(파이썬) 기본 - 18. set(집합)

아래 내용은 공부한 것을 정리하므로 틀린 내용이 포함되어 있을 수 있습니다.

1. set(집합)

• set은 수학에서 이야기하는 집합과 비슷합니다.
• 순서가 없고, 집합안에서는 unique한 값을 가집니다.
• 그리고 mutable 객체입니다.

• REPL으로 여러가지를 확인해봅니다.

• 중괄호를 사용하는 것은 dictionary와 비슷하지만, key가 없습니다. 값만 존재합니다.

    >>> s = {3, 5, 7}
    >>> s
    {3, 5, 7}
    >>> type(s)
    <class 'set'>
  

• set(집합) 내부 원소는 다양한 값을 함께 가질 수 있지만, mutable한 값은 가질수 없습니다.

    >>> s = {"1", 3, 5, (1,3)}
    >>> s
    {(1, 3), 5, 3, '1'}
    >>> s = {"1", 3, 5, [1,3]}
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: unhashable type: 'list'
    >>> s = {"1", 3, 5, {1,3}}
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: unhashable type: 'set'
    >>> s = {"1", 3, 5, {1:1,3:3}}
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: unhashable type: 'dict'
    >>> s = {"1", 3, 5, frozenset([1,3,4])}
    >>> s
    {5, 3, '1', frozenset({1, 3, 4})}
  

  2. set(집합) 선언

• list나 dict의 경우 대괄호나 중괄호로 선언할 수 있었습니다만, set은 dict타입과 동일한 중괄호를 사용하므로, 중괄호만으로는 생성할 수 없습니다.
• set 생성자를 이용합니다.

    >>> s = {}
    >>> type(s)
    <class 'dict'>
    >>> s = set()
    >>> type(s)
    <class 'set'>
    >>> s
    set()
  

• set 생성자에 iterable한 객체를 넣으면 변환하여 set을 만들어 줍니다.

• 물론 set생성자 없이 바로 중괄호 안에 값을 넣어도 됩니다.

    >>> s = set([1,3,5,7])
    >>> s
    {1, 3, 5, 7}
    >>> p = {1, 3, 5, 7}
    >>> p
    {1, 3, 5, 7}
  

• 중복된 값은 자동으로 중복이 제거 됩니다.

    >>> s = {1, 5, 1, 1, 1, 3, 7}
    >>> s
    {1, 3, 5, 7}
  

• set(집합)은 순서가 없습니다. 어떤 값이 먼저 나올지 알 수 없습니다.

    >>> for i in {1, 2, 4, 8, 16,32}:
    ...     print(i)
    ... 
    32
    1
    2
    4
    8
    16
  

  3. set(집합)의 in

• 다른 collection 타입과 동일하게 동작 합니다.

    >>> 2 in r
    True
    >>> 3 in r
    False
    >>> 3 not in r
    True
  

4. set(집합)의 원소 추가

• 원소 추가는 add 메소드를 이용합니다.

    >>> k = {100, 105}
    >>> k.add(50)
    >>> k
    {105, 50, 100}
    >>> k.add(12)
    >>> k
    {105, 50, 100, 12}
  

5. set(집합)의 update

• dictionary의 update는 여러값을 수정 또는 추가할때 사용했습니다만, set은 중복은 자동으로 제거되고 수정이라는 개념보다, 여러데이터를 한번에 추가할 때 사용합니다.

    >>> k = {1, 2, 3}
    >>> k.update([3, 4, 5])
    >>> k
    {1, 2, 3, 4, 5}
  

6. set(집합)의 원소 제거

• remove(item) : item에 해당하는 원소를 제거하고, 없으면 KeyError 발생

    >>> k = {1, 2, 3}
    >>> k.remove(3)
    >>> k
    {1, 2}
    >>> k.remove(3)
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: 3
  

• discard(item) : item에 해당하는 원소를 제거하고, 없어도 에러발생하지 않음

    >>> k = {1, 2, 3}
    >>> k.discard(3)
    >>> k
    {1, 2}
    >>> k.discard(3)
    >>> k
    {1, 2}
  

7. set(집합)의 복사

• set 내부의 값은 불변의 값만 들어올 수 있기때문에.. 얕은 복사와 깊은 복사의 구분이 필요 없을것 같지만… 일단 set의 메소드인 copy는 얕은 복사에 해당합니다.

    >>> s = {1, 3, 5}
    >>> t = s.copy()
    >>> s
    {1, 3, 5}
    >>> t
    {1, 3, 5}
    >>> id(s)
    4334668264
    >>> id(t)
    4334666696
  

• dictionary 처럼 생성자로 복사할 수 있습니다.

    >>> s = {1, 3, 5}
    >>> t = set(s)
    >>> s
    {1, 3, 5}
    >>> t
    {1, 3, 5}
    >>> id(s)
    4334666248
    >>> id(t)
    4334667144
  

8. set(집합) 연산 - 연산자

• | - 합집합 연산자

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a | b
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
  

• & : 교집합 연산자

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a & b
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {3, 4, 5}
  

• - : 차집합 연산자

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a - b
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {1, 2}
  

• ^ : 대칭차집합 연산자(합집합 - 교집합)

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a ^ b
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {1, 2, 6, 7}
  

• |=, &=, -=, ^= : = 과 조합함으로써 연산과 동시에 할당합니다.
• id 또한 변경되지 않습니다.

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> a |= b
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
  

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> id(a)
    4334668040
    >>> a &= b
    >>> a
    {3, 4, 5}
    >>> id(a)
    4334668040
    >>> 
  

9. set(집합) - 연산메소드

• union - 합집합

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a.union(b)
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
  

• intersection - 교집합

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a.intersection(b)
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {3, 4, 5}
  

• difference - 차집합

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a.difference(b)
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {1, 2}
  

• symmetric_difference : 대칭차집합 연산자(합집합 - 교집합)

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c = a.symmetric_difference(b)
    >>> a
    {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b
    {3, 4, 5, 6, 7}
    >>> c
    {1, 2, 6, 7}
  

  10. set(집합) - 기타 메소드

• issubset : 부분집합 여부 확인

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {1, 2, 3}
    >>> a.issubset(b)
    False
    >>> b.issubset(a)
    True
  

• issuperset : issubset과 반대 superset인지 확인

    >>> a = {1, 2, 3, 4, 5}
    >>> b = {1, 2, 3}
    >>> a.issuperset(b)
    True
    >>> b.issuperset(a)
    False
  

• isdisjoint : 교집합이 없으면 True, 있으면 False

    >>> a = {1, 2, 3}
    >>> b = {4, 5, 6}
    >>> a.isdisjoint(b)
    True
    >>> c = {1, 2, 3}
    >>> d = {3, 4, 5}
    >>> c.isdisjoint(d)
    False