μ΅œλŒ€ 1 λΆ„ μ†Œμš”

파이썬 setμ΄λž€?

set은 μ€‘λ³΅λ˜μ§€ μ•ŠλŠ” 데이터λ₯Ό λ‹΄λŠ” μžλ£Œκ΅¬μ‘°μ΄λ‹€.
μ•„λž˜μ™€ 같이 μ μš©ν•  수 μžˆλ‹€.

setA = set()
setA = {1, 2, 3, 1, 2}

print(setA)
> {1, 2, 3}

μ–Έμ œ μ‚¬μš©ν• κΉŒ?

set μžλ£Œκ΅¬μ‘°λŠ” 보톡 μˆ˜ν•™μ—μ„œ 집합을 ν‘œν˜„ν•  λ•Œ μ‚¬μš©ν•œλ‹€.
예λ₯Ό λ“€λ©΄, λ¬Έμ œμ—μ„œ 집합 A의 μš”μ†Œκ°€ {1, 2, 3} 와 같이 ν‘œν˜„λ  경우, set()을 μ‚¬μš©ν•΄ λ‚˜νƒ€λ‚Ό 수 μžˆλ‹€.
μˆ˜ν•™μ μΈ κ°œλ…μ„ μ‚¬μš©ν•  λ•Œ set()을 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 만큼, μˆ˜ν•™μ  집합 연산을 μ§€μ›ν•œλ‹€.

특히 두 μ§‘ν•©κ°„μ˜ 연산인 ꡐ집합, 차집합, 합집합, 여집합을 μ‰½κ²Œ ꡬ할 수 μžˆλ‹€.

그리고 집합 연산이 κ°€λŠ₯ν•˜κΈ° λ•Œλ¬Έμ— 데이터 μ²˜λ¦¬λ‚˜ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜ κ΅¬ν˜„ 등에 μœ μš©ν•˜λ‹€κ³  ν•œλ‹€.

ꡐ집합

ꡐ집합은 intersection()을 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 방법과 μ—°μ‚°μž &λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 방법이 μžˆλ‹€.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}

# set3 = set1.intersection(set2)
set3 = set1 & set2

차집합

차집합은 difference()와 μ—°μ‚°μž -λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 방법이 μžˆλ‹€.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}

# set3 = set1.difference(set2)
set3 = set1 - set2

합집합

합집합은 union()을 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 방법이 μžˆλ‹€.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}

set3 = set1.union(set2)

여집합

여집합은 symemetric_difference()λ₯Ό μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 방법이 μžˆλ‹€.

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {3, 4, 5}

set3 = set1.symmetric_difference(set2)

νƒœκ·Έ:

μΉ΄ν…Œκ³ λ¦¬:

μ—…λ°μ΄νŠΈ:

λŒ“κΈ€λ‚¨κΈ°κΈ°