6주차 · 자료구조

이번 주 목표는 자료구조 4개를 모두 외우는 것이 아니라, 먼저 아래 4가지를 분명히 구분하는 것입니다.

• list는 순서 있는 여러 값을 번호(index)로 읽는다.
• tuple은 list와 비슷하지만 만든 뒤 값을 바꾸지 않는다.
• dict는 번호가 아니라 key 이름으로 값을 찾는다.
• set은 중복 제거와 포함 여부 확인에 쓴다.
• append, pop, get, add처럼 지금 꼭 필요한 기본 동작을 사용할 수 있다.
• for 반복문으로 list / tuple / dict를 순회하며 값을 읽고 간단한 누적·출력을 할 수 있다.
• 문제를 보고 “이건 list / tuple / dict / set 중 무엇을 써야 하는가?”를 설명할 수 있다.

자료구조는 데이터를 정리해서 담는 방식입니다.

flowchart TB
  A[같은 데이터] --> B[어떻게 담는가]
  B --> C[읽기 쉬운가]
  B --> D[수정이 쉬운가]
  B --> E[버그가 줄어드는가]

예를 들어 학생 이름 100명을 다룬다고 해 봅시다.

• 순서대로 출력하려면 list
• 학번으로 바로 찾으려면 dict
• 중복 이름을 제거하려면 set

즉, 데이터는 같아도 담는 방식이 다르면 코드가 달라집니다.

처음 배우는 학생이 가장 먼저 구분해야 하는 것은 “이 구조에서 값을 어떻게 읽는가” 입니다.

list는 순서가 있는 여러 값을 담는 가장 기본적인 자료구조입니다.

values = [12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2]
print(values[0])   # 첫 번째 값
print(values[-1])  # 마지막 값

• values[0] → 첫 번째 값
• values[-1] → 마지막 값

values = [12.4, 11.8, 12.9, 13.1, 12.2]
print(values[1:4])

출력:

[11.8, 12.9, 13.1]

슬라이싱 규칙은 다음 한 줄로 기억하면 됩니다.

start <= index < end

즉, values[1:4]는 1번부터 시작해서 4번 직전까지 가져옵니다.

values = [12.4, 11.8, 12.9]
values[1] = 12.0
print(values)  # [12.4, 12.0, 12.9]

values = [12.4, 11.8, 12.9]
values.append(14.0)
last = values.pop()
print(values)  # [12.4, 11.8, 12.9]
print(last)    # 14.0

tuple은 순서가 있는 값 묶음이지만, 만든 뒤에는 값을 바꾸지 않습니다.

• 좌표 (x, y)
• 날짜 (2026, 4, 9)
• RGB 색 (255, 0, 0)
• “읽기만 하고 수정하지 않을 값 묶음”

point = (3, 5)
print(point[0])
print(point[1])
# point[0] = 7   # TypeError

• 읽는 방법은 list와 같다. → point[0]
• 하지만 값 변경은 안 된다.
• 처음 배우는 단계에서는 “읽기 전용 list 비슷한 것” 으로 이해해도 충분하다.

dict는 값을 번호로 찾지 않고, key 이름으로 찾는 자료구조입니다.

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

sensor = {"id": "A01", "temp": 23.4}

print(sensor["id"])      # 읽기
sensor["status"] = "ok" # 새 key 추가
sensor["temp"] = 24.0    # 기존 key 값 수정
print(sensor)

sensor = {"id": "A01", "temp": 23.4}
print(sensor.get("owner", "미등록"))

sensor = {"id": "A01", "temp": 23.4}

if "temp" in sensor:
    print(sensor["temp"])

set은 중복 없는 값 모음입니다.

tags = {"ok", "warn"}
tags.add("offline")
print("ok" in tags)

raw_tags = ["ok", "warn", "ok", "ok", "offline"]
unique_tags = set(raw_tags)
print(unique_tags)
print(sorted(unique_tags))

• set(raw_tags) → 중복 제거
• "ok" in unique_tags → 포함 여부 확인
• sorted(unique_tags) → 보기 좋게 정렬해서 출력

4주차의 for문은 range()와 함께 썼습니다.
이번 주부터는 숫자 범위 대신 자료구조 자체를 반복할 수 있어야 합니다.

temperatures = [23.1, 22.8, 24.0, 23.7]
total = 0

for temp in temperatures:
    print("current:", temp)
    total += temp

average = total / len(temperatures)
print("average:", average)

• temp에는 list의 원소가 하나씩 순서대로 들어갑니다.
• range(len(temperatures))를 쓰지 않아도, 값 자체를 바로 꺼낼 수 있습니다.
• 이런 방식이 읽기 전용 순회에서는 더 자연스럽고 실수가 적습니다.

point = (3, 5)

for value in point:
    print("coord:", value)

• tuple도 list처럼 for문으로 순회할 수 있습니다.
• 단, tuple은 읽기만 하고 수정하지 않습니다.

sensor = {"A01": "OK", "A02": "WARN", "A03": "OK"}

for sensor_id in sensor:
    print(sensor_id, sensor[sensor_id])

• for sensor_id in sensor: 는 key를 하나씩 꺼냅니다.
• value가 필요하면 sensor[sensor_id]로 다시 읽습니다.

sensor = {"A01": "OK", "A02": "WARN", "A03": "OK"}

for sensor_id, status in sensor.items():
    print(sensor_id, status)

• items()는 (key, value) 쌍을 꺼냅니다.
• 그래서 출력·집계·검사에서는 items()가 더 편한 경우가 많습니다.

이제 4개 구조를 다시 비교해 보면 더 이해가 쉽습니다.

* Python 3.7+에서는 삽입 순서를 유지합니다.

아래는 지금 당장 외우기보다, 필요할 때 찾아보는 2차 참고용입니다.

Bad

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

Good

print(lookup.get("A03", "missing"))

if "A03" in lookup:
    print(lookup["A03"])
else:
    print("A03 없음")

Bad

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

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

Good

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

1. 자료형부터 확인: print(type(x), x)
2. 길이 확인: print(len(x))
3. dict는 key 읽기 전 in 또는 get() 확인
4. set은 sorted()로 출력해 보기
5. list 복사는 a.copy()로 했는지 확인

1. list를 만들고 첫 값과 마지막 값을 읽습니다.
2. 슬라이싱으로 여러 값을 한 번에 가져옵니다.
3. list는 값을 수정하고 append()로 새 값을 추가할 수 있습니다.
4. tuple은 index로 읽을 수 있지만 수정은 하지 않습니다.

1. sensor는 key와 value로 이루어진 dict입니다.
2. sensor["id"], sensor["temp"]처럼 key 이름으로 값을 읽습니다.
3. sensor["status"] = "warn"은 기존 값 수정입니다.
4. sensor["location"] = "lab-1"은 새 key 추가입니다.
5. get()은 없는 key를 안전하게 읽을 때 씁니다.
6. "temp" in sensor는 key 존재 여부를 확인합니다.

1. 원본은 중복이 있는 list입니다.
2. set(tags)로 중복을 제거합니다.
3. set은 순서가 일정하지 않을 수 있으므로 sorted()로 출력합니다.
4. add()로 값을 하나 추가할 수 있습니다.
5. in으로 포함 여부를 확인할 수 있습니다.

1. for temp in temperatures:는 list 원소를 순서대로 꺼냅니다.
2. total += temp로 누적하면 평균 계산 준비가 됩니다.
3. dict는 items()를 사용하면 key와 value를 함께 꺼낼 수 있습니다.
4. 이 패턴은 다음 주 파싱 결과를 dict/list로 다룰 때 바로 이어집니다.

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

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

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