배열과 리스트

배열

배열은 메모리의 연속 공간에 값이 채워져 있는 형태의 자료구조 배열의 값은 인덱스를 통해 참조할 수 있다. 선언한 자료형의 값만 저장 가능하다.

배열의 구조

인덱스	0	1	2	3
값	값 1	값 2	값 3	값 4

배열의 특징

• 인덱스를 사용하여 값에 바로 접근 가능
• 새로운 값을 삽입하거나 특정 인덱스에 있는 값을 삭제하기 어렵다.
  • 값을 삽입하거나 삭제하려면 해당 인덱스 주변에 있는 값을 이동시키는 과정이 필요
• 배열의 크기는 선언할 때 지정할 수 있으며, 한 번 선언하면 크기를 변경할 수 없다.

리스트

리스트는 값과 포인터를 묶은 노드라는 것을 포인터로 연결한 구조

리스트의 특징

• 인덱스가 없으므로 값에 접근하려면 Head 포인터로부터 순서대로 접근
  • 즉, 값에 접근하는 속도가 느림
• 포인터로 연결되어 있으므로 데이터를 삽인하거나 삭제하는 연산 속도가 빠름
• 선언할 때 크기를 별도로 지정하지 않아도 된다.
  • 리스트의 크기는 정해져 있지 않으며, 크기가 변하기 쉬운 데이터를 다룰 때 적절하다.
• 포인터를 저장할 공간이 필요하므로 배열보다 구조가 복잡

✅ 파이썬에서는 배열과 리스트를 구분하지 않는다. 파이썬의 list는 리스트의 특징과 배열의 특징까지 모두 가지도록 구현되어 있다.

python에서 배열 비교 방법들

1. 리스트(배열)의 동등성 비교 (==, !=)

• 두 리스트(배열)의 값과 순서가 같은지 비교

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [1, 2, 3]
arr3 = [1, 2, 4]

print(arr1 == arr2)  # True
print(arr1 == arr3)  # False
print(arr1 != arr3)  # True

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2. 리스트(배열)의 동일성 비교 (is)

• 두 리스트가 같은 객체(메모리 주소)를 참조하는지 비교

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [1, 2, 3]
arr3 = arr1

print(arr1 is arr2)  # False (서로 다른 객체)
print(arr1 is arr3)  # True (같은 객체)

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3. 리스트(배열) 크기 비교 (<, >, <=, >=)

• 사전순(lexicographical) 비교 방식 사용

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [1, 2, 4]

print(arr1 < arr2)  # True (앞에서부터 비교, 3 < 4)
print(arr1 > arr2)  # False

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4. 리스트(배열) 원소별 비교 (zip)

• 두 배열의 각 요소를 개별적으로 비교

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [1, 2, 4]

for a, b in zip(arr1, arr2):
    print(a == b)  # True, True, False

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5. all()과 any()를 이용한 원소 비교

• all(): 모든 요소가 같아야 True
• any(): 하나라도 같으면 True

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [1, 2, 4]

print(all(a == b for a, b in zip(arr1, arr2)))  # False
print(any(a == b for a, b in zip(arr1, arr2)))  # True

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6. set()을 이용한 비교

• 요소의 순서는 무시하고 중복을 제거한 후 비교

arr1 = [1, 2, 3, 3]
arr2 = [3, 1, 2]

print(set(arr1) == set(arr2))  # True

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7. collections.Counter를 이용한 비교

• 리스트의 요소 개수까지 고려하여 비교

from collections import Counter

arr1 = [1, 2, 3, 3]
arr2 = [3, 1, 2, 3]

print(Counter(arr1) == Counter(arr2))  # True

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8. NumPy 배열 비교

• == 연산으로 원소별 비교 가능
• np.array_equal()을 사용하면 전체 배열 비교

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([1, 2, 4])

print(arr1 == arr2)  # [ True  True False ]
print(np.array_equal(arr1, arr2))  # False

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9. difflib을 이용한 비교 (유사성 분석)

• 배열이 비슷한지 비교 가능

import difflib

arr1 = [1, 2, 3]
arr2 = [1, 2, 4]

similarity = difflib.SequenceMatcher(None, arr1, arr2).ratio()
print(similarity)  # 0.666...

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Reference 책 - Do it! 알고리즘 코딩 테스트 파이썬 편