6주차 · 자료구조

학습 목표

이번 장에서는 Python의 핵심 4구조를 “처음부터” 익힙니다.

• list: 순서 있는 가변 컨테이너
• tuple: 순서 있는 불변 컨테이너
• dict: key로 찾는 매핑
• set: 중복 없는 집합
• [], (), {}, {key: value} 문법 차이를 구분할 수 있습니다.
• C의 배열/구조체와 Python 자료구조의 차이를 설명할 수 있습니다.

목표는 문법 암기가 아니라, 상황에 맞는 선택 능력입니다.

1) 왜 자료구조가 필요한가?

데이터 구조는 “정리 방식”입니다.

구조 선택이 결과 품질에 미치는 영향

flowchart TB
  A[같은 데이터] --> B[구조를 어떻게 담는가]
  B --> C[찾는 속도]
  B --> D[수정 가능성]
  B --> E[버그 발생률]

예: 학생 이름 100명을 관리할 때

• 순서 출력이 중요하면 list
• ID로 즉시 찾으려면 dict
• 중복 이름 제거가 목적이면 set

2) 한눈에 비교하기

구조	순서 유지	수정 가능	권장 사용
list [ ]	예	예	순회/수정/추가
tuple ( )	예	아니오	고정값(좌표, 설정)
dict {k:v}	예*	예	key 기반 빠른 조회
set { }	인덱스 순서 없음	예	중복 제거, 포함 검사

* Python 3.7+ 삽입 순서 유지

선택 질문 4개

1. 순서가 중요한가? 2) 수정이 필요한가? 3) 이름(key)으로 찾는가? 4) 중복 제거가 목적인가?

자료구조 문법 quickstart: 기호부터 익히기

자료구조는 이름보다 기호 모양을 먼저 눈에 익히는 것이 중요합니다.

구조	만드는 문법	예시	바로 떠올릴 점
list	[ ... ]	[10, 20, 30]	순서 있고 수정 가능
tuple	( ... )	(3, 5)	순서 있고 수정 불가
dict	{key: value}	{"id": "A01", "temp": 23.4}	이름으로 찾기
set	{ ... } 또는 set()	{"ok", "warn"}	중복 제거

처음 쓸 때 특히 주의할 점

1. dict는 콜론 : 이 들어간다. ({"id": "A01"})
2. set은 값만 적고 콜론이 없다. ({"ok", "warn"})
3. 빈 중괄호 {} 는 dict 이다.
4. 빈 set은 반드시 set()으로 만든다.

numbers = [1, 2, 3]
point = (3, 5)
sensor = {"id": "A01", "temp": 23.4}
tags = set()

tags.add("ok")
print(numbers[0], point[1], sensor["id"], tags)

가장 많이 헷갈리는 문법

는 빈 set 이 아니라 빈 dict 입니다. 빈 집합은 set() 으로 만들어야 합니다.

3) list와 tuple 기초 다지기

list — 인덱스 구조 한눈에 보기

리스트의 각 원소는 **인덱스(번호)**로 접근합니다. 인덱스는 항상 0부터 시작합니다.

values = [12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2]

인덱스	0	1	2	3	4
원소	12.4	11.8	12.9	13.1	12.2
음수 인덱스	-5	-4	-3	-2	-1

• values[0] → 12.4 (첫 번째)
• values[-1] → 12.2 (마지막)
• values[1:4] → [11.8, 12.9, 13.1] (인덱스 1 이상, 4 미만)

list 연산 단계별 추적

values = [12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2]
values.append(14.0)
values[2] = 12.7

단계	연산	리스트 상태
초기	생성	[12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2]
1	append(14.0)	[12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2, 14.0]
2	values[2] = 12.7	[12.4, 11.8, 12.7, 13.1, 12.2, 14.0]

values = [12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2]
print(values[0])    # 12.4  첫 값
print(values[-1])   # 12.2  마지막 값
print(values[1:4])  # [11.8, 12.9, 13.1]  0 포함, 4 제외
values[2] = 12.7    # 인덱스 2 수정
values.append(14.0) # 맨 끝에 추가
print(values)

tuple

point = (3, 5)
print(point[0])
# point[0] = 7  # TypeError (수정 불가)

초보자 핵심 포인트

• list는 “변하는 데이터”
• tuple은 “바뀌면 안 되는 데이터”

4) dict와 set 기초 다지기

dict

key로 값을 꺼내는 구조입니다. 존재하지 않는 key를 []로 바로 조회하면 KeyError가 발생하므로, 조회 전에 key가 있는지 먼저 확인하는 습관을 들이세요.

sensor = {"id": "A01", "temp": 23.4}
print(sensor["temp"])                  # key 조회
print(sensor.get("humidity", "N/A"))  # 안전 조회 (없으면 기본값 반환)
sensor["status"] = "ok"               # 추가/수정

key 존재 확인 패턴:

if "humidity" in sensor:
    print(sensor["humidity"])
else:
    print("humidity 없음")

set

tags = {"ok", "warn"}
tags.add("offline")
print("ok" in tags)
print(set(["ok", "ok", "warn"]))  # {'ok', 'warn'}

• set은 중복 제거와 포함 검사에 특화
• 출력 순서를 기대하면 안 됨 (sorted() 권장)

5) 알고리즘적 사고: 구조 선택 절차

문제: “센서 상태를 저장하고, ID로 빠르게 조회하며, 상태 중복을 제거하라”

1. 원본 레코드 여러 개 → list[dict]
2. ID 조회 최적화 → dict (ID -> row)
3. 상태값 중복 제거 → set
4. 화면 출력 안정화 → sorted(set_result)

구조 조합 패턴

flowchart TB
  A[records<br/>list of dict] --> B[lookup dict by id]
  A --> C[status list]
  C --> D[set 중복 제거]
  D --> E[sorted list 출력]

C와 비교: 배열/struct와 Python 자료구조는 이렇게 다릅니다

항목	C	Python	기억할 점
순차 데이터	배열 int a[3]	list / tuple	Python은 크기와 타입이 더 유연하다
레코드 데이터	struct	dict	Python은 key 문자열로 바로 접근
중복 제거	직접 구현	set	Python은 집합이 기본 제공
수정 가능성	선언 방식에 따라 다름	list/dict/set 수정 가능, tuple 불가	선택이 문법에 드러난다

C

struct Sensor {
    char id[10];
    double temp;
};

struct Sensor s = {"A01", 23.4};
printf("%s %.1f\n", s.id, s.temp);

Python

sensor = {"id": "A01", "temp": 23.4}
print(sensor["id"], sensor["temp"])

핵심은 배열처럼 순서가 중요하면 list/tuple, 구조체처럼 이름으로 찾고 싶으면 dict, 중복 제거가 필요하면 set 입니다.

6) 자료구조 디버깅 습관

1. 자료형부터 출력: print(type(x), x)
2. 길이 확인: len(list_or_dict)
3. key 조회 전 존재 확인: if key in d:
4. 슬라이싱 결과 직접 출력: print(a[1:4])
5. 복사 실수 점검: b = a.copy() 사용

7) 잘못된 예와 올바른 예

A. dict key 안전 조회

Bad

lookup = {"A01": 23.4}
print(lookup["A03"])  # KeyError 발생

Good

# 방법 1: get() 사용
print(lookup.get("A03", "missing"))

# 방법 2: in 으로 먼저 확인
if "A03" in lookup:
    print(lookup["A03"])
else:
    print("A03 없음")

B. list 복사

Bad

a = [1, 2, 3]
b = a
b[0] = 99
print(a)  # [99, 2, 3]  원본도 바뀜!

리스트 참조 vs 복사

flowchart LR
  subgraph "b = a (참조 공유)"
    direction TB
    varA1["변수 a"] --> list1["[1, 2, 3]"]
    varB1["변수 b"] --> list1
  end
  subgraph "b = a.copy() (독립 복사)"
    direction TB
    varA2["변수 a"] --> list2["[1, 2, 3]"]
    varB2["변수 b"] --> list3["[1, 2, 3]"]
  end

참조 공유의 함정

b = a는 리스트를 복사하지 않습니다. 같은 리스트를 두 이름으로 부르는 것입니다. b.append(4)를 하면 a에도 4가 추가됩니다. 독립된 복사가 필요하면 b = a.copy()를 사용하세요.

Good

a = [1, 2, 3]
b = a.copy()
b[0] = 99
print(a)  # [1, 2, 3]  원본 유지

예제 1

예제 1 · 인덱싱, 슬라이싱, 수정 Runs in-browser with Pyodide

numbers = [12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2] print("samples:", numbers) print("first:", numbers[0]) # 12.4 print("last:", numbers[-1]) # 12.2 print("slice 1:4:", numbers[1:4]) # [11.8, 12.9, 13.1] numbers[2] = 12.7 print("after edit:", numbers) numbers.append(14.0) print("after append:", numbers) meta = ("sensor-A", "2026-03-01") print("meta tuple:", meta) print("sensor name:", meta[0])

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예제 1 줄별 해설

1. numbers = [12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2] — 실수 5개짜리 리스트 생성
2. numbers[0] → 12.4, numbers[-1] → 12.2 — 양수/음수 인덱싱으로 첫/끝 값 조회
3. numbers[1:4] → [11.8, 12.9, 13.1] — 인덱스 1 이상 4 미만 구간 추출
4. numbers[2] = 12.7 — 인덱스 2(세 번째 원소 12.9)를 12.7로 수정
5. numbers.append(14.0) — 리스트 맨 끝에 새 값 추가
6. meta = ("sensor-A", "2026-03-01") — 튜플 생성 후 읽기만 수행 (수정 불가)

예제 2

예제 2 · dict 구성과 set 중복 제거 Runs in-browser with Pyodide

records = [ {"id": "A01", "temp": 23.4, "status": "ok"}, {"id": "A02", "temp": 24.1, "status": "warn"}, {"id": "A03", "temp": 22.9, "status": "ok"}, ] # for 루프로 명시적으로 lookup dict 구성 lookup = {} for row in records: lookup[row["id"]] = row # key가 있을 때만 조회 if "A02" in lookup: print("A02 =>", lookup["A02"]) # 없는 key는 get() 으로 안전 조회 print("A04 =>", lookup.get("A04", "missing")) # set 으로 중복 제거 tags = ["ok", "warn", "ok", "ok", "offline"] unique_tags = set(tags) print("unique tags(raw):", unique_tags) print("unique tags(sorted):", sorted(unique_tags)) print("A04 exists?:", "A04" in lookup)

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예제 2 줄별 해설

1. list[dict] 형태로 레코드 저장
2. for 루프로 lookup dict를 직접 구성 — lookup[row["id"]] = row
3. if "A02" in lookup: — key 존재를 먼저 확인한 뒤 [] 조회 (KeyError 방지)
4. lookup.get("A04", "missing") — 없는 key는 기본값 반환
5. set(tags) — 중복 제거
6. sorted() — 출력 안정화

예제 3

예제 3 · 자료구조 실수와 수정 Runs in-browser with Pyodide

# 1) key 안전 조회: if ~ in 으로 먼저 확인 lookup = {"A01": 10} if "A02" in lookup: print("A02:", lookup["A02"]) else: print("A02 없음 (KeyError 없이 안전 처리)") print("safe get:", lookup.get("A02", -1)) # 2) 참조 복사 버그 origin = [1, 2, 3] alias = origin alias[0] = 99 print("origin changed by alias:", origin) # 3) 올바른 복사 origin = [1, 2, 3] clone = origin.copy() clone[0] = 99 print("origin after safe copy:", origin) print("clone:", clone)

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예제 3 줄별 해설

1. if "A02" in lookup: — key가 있는지 먼저 확인 (try/except 없이 안전 처리)
2. lookup.get("A02", -1) — 없는 key에 기본값 반환하는 두 번째 안전 방법
3. alias = origin — 참조 복사: alias와 origin이 같은 리스트를 가리킴
4. alias[0] = 99 — alias를 수정했는데 origin도 함께 바뀌는 것을 관찰
5. origin.copy() — 독립 복사본 생성 → clone 수정이 origin에 영향 없음

초보자 실수 요약표

실수	증상	원인	수정 방법
tuple을 list처럼 수정	TypeError	불변 자료형 개념 부족	수정 필요 데이터는 list 사용
슬라이싱 끝 인덱스 오해	범위가 1칸 어긋남	끝 인덱스 제외 규칙 미이해	start <= i < end 기억
dict 없는 key 즉시 조회	KeyError	방어 코드 없음	get() 또는 if key in dict
set 출력 순서 기대	실행마다 순서가 달라 보임	set은 순서형이 아님	sorted(set_data)로 표시
b = a를 깊은 복사로 오해	원본까지 변경	참조 공유	a.copy() 또는 list(a)

실습 문제 · 직접 코딩

이번 주 핵심

위 예제는 자료구조의 차이를 설명하기 위한 코드입니다. 아래 실습 문제에서는 list / tuple / dict / set을 직접 선택하고 다뤄 보세요.

실습 1 (기초)

문제: 점수 리스트의 최고/최저/평균을 구하세요.

실습 문제 1 · list 통계 내기 Runs in-browser with Pyodide

# 힌트 1) list 는 순서가 있는 여러 값을 저장할 때 사용합니다. # 힌트 2) max(), min(), sum(), len() 을 활용할 수 있습니다. # 힌트 3) 평균 = sum(scores) / len(scores) scores = [71, 83, 95, 64, 88] # TODO: highest, lowest, average 변수를 만들고 출력하세요.

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실습 2 (기초)

문제: 좌표 3개를 tuple로 저장하고 각 좌표의 x값만 출력하세요.

실습 문제 2 · tuple 좌표 다루기 Runs in-browser with Pyodide

# 힌트 1) tuple 은 (x, y) 형태로 저장할 수 있습니다. # 힌트 2) coordinates[0][0] 은 첫 번째 좌표의 x값입니다. # 힌트 3) for coord in coordinates: 로 순회하세요. coordinates = [(1, 2), (3, 5), (8, 13)] # TODO: for 문을 사용해 각 좌표의 x 값을 한 줄씩 출력하세요.

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실습 3 (응용)

문제: 장비 상태를 dict로 저장하고, 중복된 장비 ID는 set으로 정리하세요.

실습 문제 3 · dict 조회와 set 중복 제거 Runs in-browser with Pyodide

# 힌트 1) dict 는 key:value 형태입니다. # 힌트 2) set(sensor_ids) 로 중복을 제거할 수 있습니다. # 힌트 3) 특정 장비를 sensor_status["A01"] 처럼 조회할 수 있습니다. # 힌트 4) 없는 key 는 get() 또는 if key in dict 로 안전하게 조회하세요. sensor_status = { "A01": "OK", "A02": "WARN", "A03": "OK", } sensor_ids = ["A01", "A02", "A01", "A03", "A02", "A04"] # TODO 1) A02 상태를 출력하세요. # TODO 2) 고유 장비 ID 목록과 개수를 출력하세요. # TODO 3) A04 가 sensor_status 에 있는지 확인하고, 없으면 "미등록" 을 출력하세요.

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실습 4 (응용)

문제: 학생 성적 dict 리스트에서 평균 이상인 학생 이름만 모아 list로 출력하세요.

실습 문제 4 · list of dict 필터링 Runs in-browser with Pyodide

# 힌트 1) 먼저 전체 평균을 구하세요. # 힌트 2) for 루프로 각 학생의 점수와 평균을 비교하세요. # 힌트 3) 조건을 만족하면 result 리스트에 append 하세요. students = [ {"name": "이민준", "score": 88}, {"name": "박서연", "score": 72}, {"name": "김도현", "score": 95}, {"name": "최수아", "score": 60}, {"name": "정지호", "score": 81}, ] # TODO 1) 전체 평균을 구하세요. # TODO 2) 평균 이상인 학생 이름을 result 리스트에 모으세요. # TODO 3) result 와 평균을 출력하세요.

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실습 5 (도전)

문제: 단어 리스트에서 각 단어의 등장 횟수를 dict로 집계하고, 가장 많이 나온 단어를 출력하세요.

실습 문제 5 · 단어 빈도 집계 Runs in-browser with Pyodide

# 힌트 1) dict 의 key = 단어, value = 등장 횟수 # 힌트 2) if word in count: 로 이미 있는지 확인한 뒤 처리하세요. # 힌트 3) max(count, key=count.get) 으로 가장 큰 값의 key 를 찾을 수 있습니다. words = [ "radar", "signal", "radar", "noise", "signal", "radar", "wave", "noise", "radar", ] count = {} # TODO 1) for 루프로 count dict 에 각 단어의 등장 횟수를 채우세요. # TODO 2) count 전체를 출력하세요. # TODO 3) 가장 많이 등장한 단어와 횟수를 출력하세요.

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