On.

Python

1)ディクシャナリー宣言

a = {}
a = dict()

2）ディックシェリー主演算

1. len(a)
時間の複雑さ:O(1)요소의 개수를 리턴한다.2. a[key]
時間の複雑さ:O(1)` 키를 조회하여 값을 리턴한다.3. a[key] = value
時間の複雑さ:O(1)키/값을 삽입한다.4. key in a
時間の複雑さ:O(1)딕셔너리에 키가 존재하는지 확인한다.

3)dickshernerで存在しない鍵を問い合わせると鍵エラーが発生し,try構文で例外処理を行うことができる.

ex.

a = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
try:
    print(a['key3'])
except KeyError:
    print("존재하지 않는 키")

>> 
존재하지 않는 키

4) items()

✔¥は以下のように、キーと値を別々に取り出すことができます.
ex.

a = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}
for k, v in a.items():
    print(k, v)

>>
key1 value1
key2 value2
key3 value3

5)defaultdictオブジェクト

✔️ defaultdict 객체는 존재하지 않는 키를 조회할 경우, 에러 메시지를 출력하는 대신 디폴트 값을 기준으로 해당 키에 대한 딕셔너리 아이템을 생성해준다.ex.

a = collections.defaultdict(int)
b = collections.defaultdict(list)
c = collections.defaultdict(str)

>> a['foo'], b['foo'], c['foo']
0 [] ''

6）Counterオブジェクト

✔️ Counter 객체는 아이템에 대한 개수를 계산해 딕셔너리로 리턴한다.ex.

a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6]
b = collections.Counter(a)

>> b
Counter({5: 3, 6: 2, 1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1})

✔️ Counter 객체에서 가장 빈도 수가 높은 요소는 다음과 같이 most_common()을 사용한다.✔¥エンコーディングテストでは、ある周波数の高いオブジェクトを要求する場合、カウンタオブジェクトはデータを先に処理し、最後にmost commonと一緒に使用することが便利です.
ex.

>> b.most_common(2)
[(5, 3), (6, 2)]

Off.

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