카방찐 님의 코딩 블로그

[백준 / 파이썬] 백준 15649번 문제 풀이: N과 M (1)

카방찐 — Wed, 29 Jan 2025 16:15:10 +0900

문제

자연수 N과 M이 주어졌을 때, 아래 조건을 만족하는 길이가 M인 수열을 모두 구하는 프로그램을 작성하시오.

1부터 N까지 자연수 중에서 중복 없이 M개를 고른 수열

입력

첫째 줄에 자연수 N과 M이 주어진다. (1 ≤ M ≤ N ≤ 8)

출력

한 줄에 하나씩 문제의 조건을 만족하는 수열을 출력한다. 중복되는 수열을 여러 번 출력하면 안되며, 각 수열은 공백으로 구분해서 출력해야 한다.

수열은 사전 순으로 증가하는 순서로 출력해야 한다.

문제 해결

전체 코드

import sys

N,M=list(map(int,sys.stdin.readline().split()))

def permutation(N,M,sequence,visited):
    
    if len(sequence)==M:
        print(*sequence)
        
    for i in range(N):
        if visited[i]==False:
            sequence.append(i+1)
            visited[i]=True
            permutation(N,M,sequence,visited)
            sequence.pop()
            visited[i]=False

visited=[False]*(N)
sequence=[]

permutation(N,M,sequence,visited)

이 코드는 N과 M을 입력받고, 1부터 N까지의 숫자 중 M개를 선택하여 만들 수 있는 모든 순열을 출력하는 백트래킹(Backtracking) 알고리즘이다.

코드 해설

import sys
N, M = list(map(int, sys.stdin.readline().split()))

sys.stdin.readline()을 사용하여 한 줄의 입력을 받는다.
입력값을 공백 기준으로 나눈 뒤, int형으로 변환하여 N과 M에 저장한다.
N: 사용할 숫자의 개수 (1부터 N까지)
M: 순열에서 선택할 개수

-순열을 만드는 재귀 함수 (permutation)

def permutation(N, M, sequence, visited):

N: 사용할 숫자의 개수 (1부터 N까지)
M: 뽑아야 할 숫자의 개수
sequence: 현재까지 선택한 숫자 리스트
visited: 해당 숫자를 사용했는지 여부를 나타내는 리스트

기저 사례 (종료 조건)

if len(sequence) == M:
    print(*sequence)
    return

sequence의 길이가 M과 같아지면, 즉 M개의 숫자를 모두 선택하면 출력하고 종료.

순열 생성 (백트래킹)

for i in range(N):
    if visited[i] == False:
        sequence.append(i+1)
        visited[i] = True
        permutation(N, M, sequence, visited)
        sequence.pop()
        visited[i] = False

for i in range(N): 1부터 N까지의 숫자를 차례대로 확인
if visited[i] == False: 아직 사용하지 않은 숫자라면,
1. sequence.append(i+1): 숫자를 추가
2. visited[i] = True: 해당 숫자를 사용했다고 표시
3. 재귀 호출: permutation(N, M, sequence, visited)을 호출하여 다음 숫자를 선택
4. sequence.pop(): 재귀 호출이 끝난 후 숫자를 제거 (백트래킹)
5. visited[i] = False: 방문 표시를 원래대로 복구

실행 흐름 (예제)

예제 입력

3 2

과정

1부터 3까지의 숫자 중 2개를 선택한 모든 순열을 구해야 한다.

초기 상태: N = 3, M = 2, sequence = [], visited = [False, False, False]

1️⃣ 첫 번째 숫자 선택 (1 선택)

sequence = [1]
visited = [True, False, False]

2️⃣ 두 번째 숫자 선택 (2 선택)

sequence = [1, 2]
visited = [True, True, False]
길이가 M(=2)이므로 출력 → "1 2"

백트래킹: 2 제거 → sequence = [1], visited = [True, False, False]

2️⃣ 두 번째 숫자 선택 (3 선택)

sequence = [1, 3]
visited = [True, False, True]
길이가 M(=2)이므로 출력 → "1 3"

백트래킹: 3 제거 → sequence = [1], visited = [True, False, False]

백트래킹: 1 제거 → sequence = [], visited = [False, False, False]

1️⃣ 첫 번째 숫자 선택 (2 선택)

sequence = [2]
visited = [False, True, False]

2️⃣ 두 번째 숫자 선택 (1 선택)

sequence = [2, 1]
visited = [True, True, False]
길이가 M(=2)이므로 출력 → "2 1"

백트래킹: 1 제거 → sequence = [2], visited = [False, True, False]

2️⃣ 두 번째 숫자 선택 (3 선택)

sequence = [2, 3]
visited = [False, True, True]
길이가 M(=2)이므로 출력 → "2 3"

백트래킹: 3 제거 → sequence = [2], visited = [False, True, False]

백트래킹: 2 제거 → sequence = [], visited = [False, False, False]

1️⃣ 첫 번째 숫자 선택 (3 선택)

sequence = [3]
visited = [False, False, True]

2️⃣ 두 번째 숫자 선택 (1 선택)

sequence = [3, 1]
visited = [True, False, True]
길이가 M(=2)이므로 출력 → "3 1"

백트래킹: 1 제거 → sequence = [3], visited = [False, False, True]

2️⃣ 두 번째 숫자 선택 (2 선택)

sequence = [3, 2]
visited = [False, True, True]
길이가 M(=2)이므로 출력 → "3 2"

백트래킹: 2 제거 → sequence = [3], visited = [False, False, True]

백트래킹: 3 제거 → sequence = [], visited = [False, False, False]

최종 출력 결과

시간 복잡도

N! / (N-M)! 개의 순열을 만들므로, 최악의 경우 O(N!)이다.
N이 커질수록 시간이 급격히 증가하므로, 효율적으로 백트래킹을 적용해야 한다.

라이브러리를 이용해 구현해 보자! (feat. itertools.permutation())

직접 구현한 permutation을 python에서 제공하는 itertools.permutation()으로 똑같이 구현할 수 있다.

itertools.permutations()은 Python의 C로 구현된 내부 라이브러리 함수이므로, 우리가 Python에서 직접 재귀 호출을 사용하는 것보다 훨씬 빠르게 동작한다.

itertools.permutations()은 내부적으로 C 언어 최적화가 적용되어 있어 Python 인터프리터를 통한 함수 호출과 메모리 관리 비용을 줄인다.
반면, 직접 구현한 백트래킹 방식은 Python의 재귀 호출 비용과 리스트 연산 비용이 포함되어 상대적으로 느리다.

결론적으로 itertools.permutations()이 더 빠르게 동작하는 가장 큰 이유는 C로 구현되어 있어서 함수 호출 오버헤드가 적기 때문이다.

import sys
import itertools

# N과 M 입력 받기
N, M = map(int, sys.stdin.readline().split())

# itertools.permutations을 이용하여 모든 순열 생성 후 출력
for perm in itertools.permutations(range(1, N+1), M):
    print(*perm)

[파이썬 / python] 클래스 메서드(Class Method)와 스태틱 메서드(Static Method)

카방찐 — Fri, 24 Jan 2025 19:33:34 +0900

클래스 메서드와 스태틱 메서드는 언제 어떻게 활용하는 것일까?

다음의 예시를 보며 이해해 보자

class Car:
    # 클래스 속성(클래스 변수)
    total_cars = 0

    def __init__(self, brand, model, year):
        # 인스턴스 속성(인스턴스마다 별도로 존재)
        self.brand = brand
        self.model = model
        self.year = year
        # 인스턴스를 만들 때마다 클래스 속성을 변경(전체 생산된 차량 수)
        Car.total_cars += 1

    def get_car_info(self):
        """
        인스턴스 메서드 예시.
        첫 번째 인자로 self를 받으며,
        인스턴스 속성에 직접 접근할 수 있다.
        """
        return f"{self.brand} {self.model} ({self.year}년식)"

    @classmethod
    def get_total_cars(cls):
        """
        클래스 메서드 예시.
        첫 번째 인자로 cls를 받으며,
        클래스 속성이나 다른 클래스 메서드에 접근할 수 있다.
        """
        return cls.total_cars

    @classmethod
    def from_string(cls, car_string):
        """
        클래스 메서드 예시.
        문자열을 받아서 brand, model, year 정보를 파싱한 뒤
        cls(즉 Car 클래스)의 인스턴스를 생성해 반환한다.
        """
        brand, model, year = car_string.split(',')
        return cls(brand.strip(), model.strip(), int(year.strip()))

    @staticmethod
    def calculate_age(year):
        """
        스태틱 메서드 예시.
        인자를 받아서 단순 계산을 수행한다.
        첫 번째 인자로 self나 cls를 받지 않으므로
        클래스 속성이나 인스턴스 속성에 직접 접근할 수 없다.
        """
        import datetime
        current_year = datetime.datetime.now().year
        return current_year - year

if __name__ == "__main__":
    # 인스턴스 생성
    car1 = Car("Toyota", "Camry", 2015)
    car2 = Car("Hyundai", "Sonata", 2020)

    # (1) 인스턴스 메서드 사용 예시
    print(car1.get_car_info())  # "Toyota Camry (2015년식)" 출력
    print(car2.get_car_info())  # "Hyundai Sonata (2020년식)" 출력

    # (2) 클래스 메서드 사용 예시
    print(Car.get_total_cars())  # 현재까지 생성된 Car 인스턴스 수(2) 출력

    # 클래스 메서드를 통한 인스턴스 생성 예시
    car3 = Car.from_string("Kia, K5, 2022")
    print(car3.get_car_info())  # "Kia K5 (2022년식)" 출력
    print(Car.get_total_cars())  # 새 인스턴스가 생성되어 3 출력

    # (3) 스태틱 메서드 사용 예시
    age_of_car1 = Car.calculate_age(car1.year)
    print(f"car1의 현재 연식: {age_of_car1}년")

클래스 메서드 (Class Method)

첫 번째 인자로 cls를 받는다.
클래스 속성(cls.total_cars)에 접근하거나 수정할 수 있다.
새로운 인스턴스를 생성해 반환하거나, 클래스 수준에서 공통으로 관리되는 데이터를 활용(인스턴스 수 관리 등)할 때 유용하다.
예시: 문자열이나 딕셔너리 같은 특별한 형태의 데이터를 받아 인스턴스를 생성하는 팩토리(factory) 메서드 역할(ex. from_string method)
기존에 Car instance를 생성할 때 year에 int가 들어가게 설계되었지만 from_string class method를 통해 year에 string이 들어와도 Car instance가 생성된다.

스태틱 메서드 (Static Method)

첫 번째 인자로 self나 cls를 받지 않는다.
클래스나 인스턴스 속성에 직접 접근할 수 없다.
로직 자체는 일반 함수와 다를 바 없지만, 해당 함수가 클래스와 밀접한 관련이 있거나
"논리적으로" 클래스 내부에 두는 것이 더 이해하기 좋을 때 사용한다.
예시: 단순 계산, 포매팅, 검증 로직 등에서 활용.

이렇게 메서드를 적절히 구분해 두면,

인스턴스마다 다른 속성에 접근해야 하면 인스턴스 메서드를,

클래스 전역(예: 전체 인스턴스 수 관리) 로직이나 클래스 자체를 통해 인스턴스를 만들 경우 클래스 메서드를,

클래스나 인스턴스 속성과 무관하게 단순 기능만 제공할 때 스태틱 메서드를
사용하는 식으로 명확히 역할을 구분할 수 있다.

[파이썬 / python] PEP 8 - 코드를 읽기 쉽게 작성해보자

카방찐 — Thu, 23 Jan 2025 20:21:57 +0900

1. 들여쓰기 (Indentation)

기본적으로 공백(스페이스) 4칸을 사용한다.
탭(Tab)과 공백을 섞어서 쓰지 않는 것이 좋다.

def example_function():
    # 4칸 공백으로 들여쓰기
    message = "Hello, PEP 8"
    print(message)

2. 최대 줄 길이 (Maximum Line Length)

한 줄에 79자를 넘기지 않는 것을 권장한다.
주석이나 도큐멘테이션 문자열은 한 줄에 72자 이하로 제한하는 것을 권장한다.
코드가 너무 길어지면 백슬래시(\)나 괄호 등을 사용해 적절히 줄을 나눈다.

print("이 문장은 79자를 넘지 않도록 적절히 줄 바꿈을 해줘야 한다. "
      "PEP 8 스타일 가이드를 준수하기 위해서다.")

3. 공백 (Whitespace) 사용

괄호, 쉼표, 콜론, 세미콜론 앞뒤에는 불필요한 공백을 두지 않는다.
할당 연산자(=), 비교 연산자(==), 산술 연산자(+, - 등)는 앞뒤로 1칸의 공백을 두는 것을 권장한다.
함수 호출의 인자나 리스트, 딕셔너리 정의 시에는 상황에 따라 붙여 쓰는 경우가 많다.

# 권장
spam(ham[1], {eggs: 2})
x = x + 1

# 비권장
spam( ham[ 1 ], { eggs : 2 } )
x=x+1

4. 빈 줄 (Blank Lines)

함수나 클래스 정의 사이에는 빈 줄을 두 줄 넣는다.
클래스 내 메서드 사이에는 빈 줄을 한 줄 넣는다.

class MyClass:
    def method_one(self):
        pass

    def method_two(self):
        pass


def my_function():
    pass


def another_function():
    pass

5. 임포트 (Imports)

임포트는 파일 상단에 몰아서 작성한다.
파이썬 표준 라이브러리, 서드파티 라이브러리, 로컬 라이브러리 순으로 구분해 정리한다.
한 줄에서 여러 모듈을 임포트하기보다는 한 줄에 하나씩 작성하는 것이 좋다.

import os
import sys

import requests

from my_local_module import MyLocalClass

6. 함수와 클래스의 명명 규칙 (Naming Conventions)

함수 이름은 소문자와 밑줄(_)을 사용하는 스네이크 케이스를 권장한다 (예: my_function).
변수 이름도 소문자와 밑줄을 사용한다 (예: my_variable).
클래스 이름은 각 단어의 첫 글자를 대문자로 쓰고, 단어를 붙이는 파스칼 케이스를 권장한다 (예: MyClass).
상수(변경되지 않는 값)는 모두 대문자로, 단어 사이는 밑줄로 구분한다 (예: MAX_SIZE, TOTAL_COUNT).

7. 문자열 따옴표 (Quotation)

일관적으로 '(싱글 쿼트)나 "(더블 쿼트)를 사용한다.
문자열 안에 다른 종류의 따옴표를 포함해야 할 때, 이스케이프를 줄이기 위해 적절한 따옴표를 선택하기도 한다.

msg = "Hello, world!"
other_msg = 'Python says "Hello"'

8. 모듈의 구조 (Structure of the Code)

보통 파이썬 파일(모듈)의 구조는 아래 순서를 따른다.
1. 모듈 주석 혹은 독스트링
2. 임포트
3. 전역 변수, 상수
4. 클래스 정의
5. 함수 정의
6. if __name__ == "__main__": 블록

9. 주석 (Comments)

코드와 동기화가 잘 맞아야 하며, 의미 없는 주석은 피한다.
핵심만 간결하게 적는 것이 좋다.
함수와 클래스에 대한 설명은 도큐멘테이션 문자열(독스트링)을 활용한다.

10. 도큐멘테이션 문자열 (Docstring)

함수, 클래스, 모듈의 맨 위에 작성해 사용 목적과 인자, 반환값 등을 설명한다.
보통 삼중 따옴표(""")로 감싸고, 여러 줄로 작성한다.

def my_function(param1, param2):
    """
    이 함수가 하는 일에 대한 간단한 설명을 적는다.
    
    :param param1: 설명
    :param param2: 설명
    :return: 반환 값에 대한 설명
    """
    return param1 + param2

이 내용들은 PEP 8에서 권장하는 대표적인 규칙들을 요약한 것이다.

실제 프로젝트에서는 flake8, black, pylint 같은 도구를 통해 PEP 8 준수 여부를 검사하고, 자동으로 코드 스타일을 맞출 수 있다.

PEP 8을 지키면 협업 시 코드 일관성이 좋아지고, 가독성과 유지보수성이 향상된다는 장점이 있다.

[파이썬 / Python] 클래스(Class)와 객체(Object)

카방찐 — Thu, 23 Jan 2025 19:59:51 +0900

1. 클래스(Class)와 객체(Object)란

클래스(Class): 어떤 객체(인스턴스)를 만들지, 그 특성과 동작(변수와 메서드)을 정의해 둔 설계도, 틀, 템플릿이다.

객체(인스턴스, Object): 클래스를 기반으로 실제 메모리에 생성된 실체로, 클래스에 정의된 특성을 가질 뿐 아니라 서로 다른 상태를 가진다.

이해하기 쉽게 예를 들면 클래스를 ‘건물을 짓기 위한 설계도(청사진)’ 라고 생각해 보자.

그렇다면 객체(인스턴스)는 설계도를 바탕으로 실제 땅 위에 지어진 ‘건물’ 이라고 할 수 있다.

설계도(클래스)는 건물을 어떻게 지을지, 방은 몇 개를 둘지, 창문은 몇 개를 달지 등 구조와 특성을 정의한다.

아직 건물 자체가 생긴 상태는 아니지만, “건물은 이런 모양과 기능을 가져야 한다”는 구체적인 계획이 담겨 있다.

반면 건물(객체)은 실제로 설계도(클래스)를 보고 만들어진 ‘실체’ 이다. 같은 설계도(클래스)를 이용하면 같은 구조를 가진 건물을 여러 채 지을 수도 있습니다. 예를 들어 어떤 건물은 A동 101호, 또 다른 건물은 A동 102호처럼 각각 독립된 실체를 가진다.

이러한 개념이 프로그래밍에서 클래스(Class)와 객체(인스턴스, Object)는 객체 지향 프로그래밍(OOP)의 핵심적인 개념이다.

2. 기본 클래스 선언

Python에서 클래스를 선언하기 위해서는 class 키워드를 사용한다. 가장 간단한 형태는 다음과 같다.

class MyClass:
    pass

MyClass라는 클래스 이름을 정의하고, 해당 클래스의 본문에서 아무것도 하지 않을 경우 pass 키워드를 이용해 빈 코드 블록을 표현할 수 있다.
PEP 8 스타일 가이드에 따르면, 클래스 이름은 단어의 첫 글자를 대문자로 하는 파스칼 케이스(PascalCase) 로 쓰는 것이 권장된다.

*명명법에 대해서

프로그래밍에서 사용되는 명명법에는 대표적으로 카멜 케이스(Camel Case)와 파스칼 케이스(Pascal Case)가 있다.
카멜 케이스는 첫 단어의 첫 글자를 소문자로 하고 이후의 단어들의 첫 글자는 대문자로 하는 명명법이다.

주로 변수나 함수를 명명할 때 쓰인다. ex)myVariableName

파스칼 케이스는 모든 단어의 첫 글자를 대문자로 하는 명명법이다

주로 클래스나 타입을 명명할 때 쓰인다. ex)MyClass

3. 클래스에 속성(필드)과 메서드 추가하기

3-1. 인스턴스 메서드와 self

클래스 내부에서 메서드를 정의할 때 일반적으로 첫 번째 인자로 self를 받는다.
self는 인스턴스 자기 자신을 가리킬때 쓰는 관례적인 이름이다.

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name  # 인스턴스 변수
        self.age = age

    def introduce(self):
        print(f"안녕하세요, 제 이름은 {self.name}이고, 나이는 {self.age}살입니다.")

init 메서드

__init__ 메서드는 생성자(Constructor) 로서, 클래스로부터 객체(인스턴스)를 생성할 때(4번 객체 생성 참고) 자동으로 실행된다.
__init__ 내부에서 self.name, self.age와 같이 인스턴스 변수를 초기화할 수 있다.

일반 메서드

introduce()와 같은 메서드는 인스턴스 메서드이다. 인스턴스 메서드의 첫 번째 매개변수는 항상 self여야 한다.
메서드를 통해 인스턴스 변수를 다루거나, 다른 로직을 실행할 수 있다.

3-2. 클래스 변수와 인스턴스 변수

인스턴스 변수(Instance Variable)
- 각 인스턴스(객체)마다 독립적으로 갖는 값
- self.변수명 형태로 선언
클래스 변수(Class Variable)
- 클래스에 속하는 변수이며, 생성된 모든 인스턴스가 공유
- 클래스 본문 안에 self 없이 바로 선언

예를 들어 다음과 같이 선언할 수 있다.

class Product:
    category = "Electronic"  # 클래스 변수

    def __init__(self, name, price):
        self.name = name      # 인스턴스 변수
        self.price = price    # 인스턴스 변수

4. 객체(인스턴스) 생성

클래스로부터 객체(인스턴스)를 생성할 때는 아래와 같이 클래스를 함수처럼 호출한다.

# Person 클래스 예시
person1 = Person("Alice", 25)
person1.introduce() # 안녕하세요, 제 이름은 Alice이고 제 나이는 25살입니다.
person2 = Person("Bob", 21)
person2.introduce() # 안녕하세요, 제 이름은 Bob이고 제 나이는 21살입니다.

# Product 클래스 예시
product1 = Product("Laptop", 1500000)
print(product1.category)  # Electronic
print(product1.name)      # Laptop
print(product1.price)     # 1500000
product2 = Product("microwave", 300000)
print(product2.category)  # Electronic
print(product2.name)      # microwave
print(product2.price)     # 300000

Person("Alice", 25)는 __init__ 생성자를 호출하며, person1 인스턴스를 초기화한다.
person1.name=Alice, person1.age=25로 초기화된다
person2.name=Bob, person2.age=21로 초기화된다
person1 객체의 introduce() method 호출로 "안녕하세요, 제 이름은 Alice이고 제 나이는 25살입니다" 를 출력한다.
Product("Laptop" , 1500000)는 __init__ 생성자를 호출하며, product1 인스턴스를 초기화한다.
product1.name= Laptop, person1.price=1500000로 초기화된다
person2.name=microwave, person2.price=300000로 초기화된다
product1.category 과 product2.category 클래스변수는 서로 공유된다.

[러닝] 대구마라톤대회 (DAEGU MARATHON)에 참여하는 당신을 위한 정보

카방찐 — Fri, 17 Jan 2025 19:56:26 +0900

2025년 2월 23일 대구 마라톤 대회에 참여하는 여러분들을 위해 대회 정보를 가져와 봤어요

https://daegu.go.kr/daegumarathon/index.php

대구마라톤 DAEGU MARATHON

이 사업은 문화체육관광부와 국민체육진흥공단의재정지원을 받아 시행합니다.

daegu.go.kr

대회는 엘리트 부문, 마스터즈 부문으로 참가할 수 있어요.

아마 대부분의 경우에는 마스터즈 부문으로 참가하지 않을까 싶네요.

마스터즈 부문 대회 개요를 보실게요

2025 대회 개요

일시/장소

일시: 2025년 2월 23일(일) 09:00 시작
장소: 대구스타디움 및 시내 일원

대회 종목

풀코스: 42.195km
하프코스: 21.0975km
10km
건강달리기: 약 5km

참가 인원

총 40,000명

참가비

풀코스: 70,000원
하프코스/10km: 40,000원
건강달리기: 30,000원

세부 내용

1. 마스터즈 풀코스 (13,000명)

참가 조건: 만 18세 이상(2007년 2월 23일 이전 출생), 참가자 유의사항 동의
그룹 분류:
- S그룹: 3시간 미만 (엘리트 그룹과 동시 출발)
- A그룹: 3시간 이상 ~ 4시간 미만
- B그룹: 4시간 이상 ~ 5시간 미만
- C/D그룹: 5시간 이상 또는 기록증 미제출자
기록증: 2022년 1월 1일 이후 발급된 풀코스 기록증만 인정 (미제출 시 C/D그룹 배정)

2. 마스터즈 하프코스 (7,000명)

참가 조건: 기록증 제출 여부에 따라 그룹 분류
- A그룹: 기록증 제출자
- B그룹: 미제출자
제한시간: 2시간 30분
※ 그룹 구분은 기록증 제출 현황에 따라 변동 가능

3. 마스터즈 10km (14,000명)

참가 조건: 참가자 유의사항 동의
제한시간: 1시간 30분

4. 마스터즈 건강달리기 (6,000명)

참가 조건: 참가자 유의사항 동의
제한시간: 1시간

시상 관련 안내

전문체육 선수 제외
- 최근 2년 이내 달리기 관련 전문체육 선수로 등록된 자는 참가 가능하나 마스터즈 부문 시상 대상에서 제외됨.
  (예: 육상, 철인3종, 근대5종 등)
외국인 선수 시상
- 외국인 입상자가 대한민국 국적을 가진 경우 국내 카테고리로 시상 가능.
- 해외 카테고리는 외국인 선수 대상으로만 시상 (중복 수상 불가).

저랑은 먼 얘기같지만 참고하세요~~

다음은 코스 정보입니다.

풀코스

경사가 끝에서 높아지기 때문에 체력분배를 잘해야 할 것으로 보이네요

하프코스

고지도와 경사를 확인하고 싶으시면 풀코스 고지도와 경사 분석의 시작부터 20km 부근까지 참고하시면 될 것 같습니다~

시작지점과 도착지점이 다르니 참고하세요

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마치며

여러분은 자신의 건강과 목표를 위해 멋진 도전을 선택하셨습니다. 거리는 단순한 숫자가 아니라, 자신을 위한 시간, 도전을 위한 노력, 그리고 건강을 향한 결심을 의미합니다. 비록 거리는 다르지만, 여러분 모두가 스스로와의 약속을 지키기 위해 한 걸음씩 내딛는 모습은 그 자체로 정말 대단하고 감동적입니다. 꾸준히 뛰는 동안 여러분의 몸은 더 강해지고, 마음은 더 단단해질 것입니다. 기록도 중요하지만, 무엇보다 여러분이 완주 후 느낄 성취감과 건강해진 자신을 만나는 기쁨을 기대해 주세요. 힘든 순간에도 웃음을 잃지 말고, 자신의 페이스를 유지하며 끝까지 즐기는 레이스가 되길 바랍니다!

"끝까지 함께 달려봅시다! 여러분은 이미 충분히 멋집니다!"

[백준 / 파이썬] 백준 1748번 문제 풀이: 수 이어 쓰기 1

카방찐 — Thu, 16 Jan 2025 21:15:22 +0900

문제

1부터 N까지의 수를 이어서 쓰면 다음과 같이 새로운 하나의 수를 얻을 수 있다.

1234567891011121314151617181920212223...

이렇게 만들어진 새로운 수는 몇 자리 수일까? 이 수의 자릿수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 100,000,000)이 주어진다.

출력

첫째 줄에 새로운 수의 자릿수를 출력한다.

문제 해결

문제 해결 방법에는 2가지가 있다.

첫번째 방법은 숫자를 0에서부터 N(입력값)까지 모든 숫자에 대해 자릿수를 모두 더 하는 방법이다.

이 방법은 O(n)의 시간복잡도로 직관적이긴하나 비효율적인 방법이다.

import sys
N=int(sys.stdin.readline())
answer=0
while N!=0:
    answer+=len(str(N))
    N-=1
print(answer)

두번째 방법은 1부터 9까지 10부터 99까지 ... 구간을 나누어서 자릿수를 한번에 구하는 방법이다.

예를 들어

n=120일 때,
1,2,3,4,5,6,7,8,9 -> 1자리씩 총 9
10,11,12,...,99 -> 각 2자리씩 총 90 * 2 = 180

100,101,102,...,120-> 각 3자리씩 총 21 * 3= 63
최종 합 = 9 + 180 + 63 = 252

이방법은 O(logn)의 시간 복잡도를 갖는다.

첫번째 방법보다 효율적인 방법으로 답을 구할 수 있다.

전체 코드

import sys

def count_total_digit_length(n: int) -> int:

    total_length = 0
    power = 0

    # 10^power 자릿수를 사용하는 숫자 범위를 넘지 않을 때까지 반복
    while n // (10 ** power) >= 10:
        total_length += 9 * (10 ** power) * (power + 1)
        power += 1

    # 남아 있는 범위(10^power 이상부터 n까지)에 대한 자릿수 계산
    total_length += (n - 10**power + 1) * (power + 1)
    return total_length

def main():
    n = int(sys.stdin.readline().strip())
    print(count_total_digit_length(n))

if __name__ == "__main__":
    main()

부분 설명

while n // (10 ** power) >= 10:
        total_length += 9 * (10 ** power) * (power + 1)
        power += 1

while 의 조건식은 위의 예시에서 10 과 100을 구분하는 장치이다. 100에서는 120까지 채우지 못하기 때문에 따로 계산할 필요가 있다. 반면 1은 9까지, 10은 99까지의 모든 숫자가 채워졌으므로 각각 9개, 180개의 자릿수가 필요하다는 것을 바로 알 수 있다.

# 남아 있는 범위(10^power 이상부터 n까지)에 대한 자릿수 계산
    total_length += (n - 10**power + 1) * (power + 1)

위의 예시에서 100부터 120까지의 필요한 자릿수를 계산하는 과정이다. (120-100+1)*3=63 이라는 결과를 얻을 수 있다.

[백준 / 파이썬] 백준 6064번 문제 풀이: 카잉 달력

카방찐 — Wed, 15 Jan 2025 22:12:28 +0900

문제

최근에 ICPC 탐사대는 남아메리카의 잉카 제국이 놀라운 문명을 지닌 카잉 제국을 토대로 하여 세워졌다는 사실을 발견했다. 카잉 제국의 백성들은 특이한 달력을 사용한 것으로 알려져 있다. 그들은 M과 N보다 작거나 같은 두 개의 자연수 x, y를 가지고 각 년도를 <x:y>와 같은 형식으로 표현하였다. 그들은 이 세상의 시초에 해당하는 첫 번째 해를 <1:1>로 표현하고, 두 번째 해를 <2:2>로 표현하였다. <x:y>의 다음 해를 표현한 것을 <x':y'>이라고 하자. 만일 x < M 이면 x' = x + 1이고, 그렇지 않으면 x' = 1이다. 같은 방식으로 만일 y < N이면 y' = y + 1이고, 그렇지 않으면 y' = 1이다. <M:N>은 그들 달력의 마지막 해로서, 이 해에 세상의 종말이 도래한다는 예언이 전해 온다.

예를 들어, M = 10 이고 N = 12라고 하자. 첫 번째 해는 <1:1>로 표현되고, 11번째 해는 <1:11>로 표현된다. <3:1>은 13번째 해를 나타내고, <10:12>는 마지막인 60번째 해를 나타낸다.

네 개의 정수 M, N, x와 y가 주어질 때, <M:N>이 카잉 달력의 마지막 해라고 하면 <x:y>는 몇 번째 해를 나타내는지 구하는 프로그램을 작성하라.

입력

입력 데이터는 표준 입력을 사용한다. 입력은 T개의 테스트 데이터로 구성된다. 입력의 첫 번째 줄에는 입력 데이터의 수를 나타내는 정수 T가 주어진다. 각 테스트 데이터는 한 줄로 구성된다. 각 줄에는 네 개의 정수 M, N, x와 y가 주어진다. (1 ≤ M, N ≤ 40,000, 1 ≤ x ≤ M, 1 ≤ y ≤ N) 여기서 <M:N>은 카잉 달력의 마지막 해를 나타낸다.

출력

출력은 표준 출력을 사용한다. 각 테스트 데이터에 대해, 정수 k를 한 줄에 출력한다. 여기서 k는 <x:y>가 k번째 해를 나타내는 것을 의미한다. 만일 <x:y>에 의해 표현되는 해가 없다면, 즉, <x:y>가 유효하지 않은 표현이면, -1을 출력한다.

문제 풀이

문제 접근

카잉 달력 문제는 통상적으로 중국인의 나머지 정리(Chinese Remainder Theorem, CRT) 형태로 풀이하는 것이 유명하다.

문제를 간단히 바꾸면 “다음 식을 만족하는 T를 찾는 것”과 같다.

이를 일반화해서 구현하는 방법은 다음과 같다.

연도 T를 x로 시작해서, M씩 증가시키면서
(T−1)mod N+1이 y와 같은지 검사
만약 검사 범위 T≤M×N를 넘어가면 답이 없으므로 -1 (왜 M*N이 검사 범위인지는 마지막에 설명)

왜 이런 식으로 하냐면,

(T−1) M+1=x이면 (T−1)≡(x−1)(modM), 즉 T≡x(modM)
그렇다면 T가 x, x + M, x + 2M, ... 형태로 나열될 것이고, 그 중에서 (T−1) N+1=y를 만족하는지 찾으면 된다.

문제 해결

import sys
A=int(sys.stdin.readline())
for i in range(A):
    M,N,x,y=list(map(int,sys.stdin.readline().split()))
    limit=M*N
    candidate=x
    answer=-1
    while candidate<=limit:
        if (candidate-y)%N==0:
            answer=candidate
            break
        else:
            candidate+=M
            
    print(answer)

왜 limit가 M×N일까?

왜 M×N이 상한(최대 해)인가?

카잉 달력의 구조
- 각 해는 (T−1) M+1과 (T−1) N+1의 형태로 표시된다.
- 연도 T가 1씩 증가할 때마다, 앞의 식들은 주기적으로 반복된다.
<1:1>부터 <M:N>까지의 ‘주기’
- 문제에서 “카잉 달력은 <1:1>에서 시작해서 매년 x는 1부터 M까지, y는 1부터 N까지 돌아가며 증가한다”고 했다.
- ‘<M:N>이 마지막 해다’라는 것은, (문제에서 주어진 설정상) 이 이후로 달력이 더 이상 가지 않는다 혹은 새로운 사이클로 넘어가기 전까지의 최대 해라는 의미로 볼 수 있다.
- 만약 우리가 1년 차부터 차례대로 모든 해를 표현해 보면, 최대한 길게 가도 M×N번을 넘으면 ‘다시 초기처럼 반복되는 사이클’로 간주할 수 있다.
  - 실제로는 LCM(M,N)(최소공배수)이 주기가 될 수도 있지만, 문제에서 “<M:N>이 마지막 해”라고 정의해 버렸으므로, 이를 포함하는 최댓값으로 M×N을 잡아도 충분하다.
  - M과 N이 서로소일 때는 LCM(M,N)=M×N이 되고, 서로소가 아닐 때도 M×N은 LCM(M,N)보다 크거나 같은 상한이 된다.
코딩 시의 편의
- 우리가 “<x:y>가 몇 번째 해인지”를 찾을 때, 연도 T를 1부터 올려가며(혹은 x부터 시작해 M씩 증가시키며) 체크한다.
- 만약 T가 M×N을 넘어갈 때까지도 조건을 만족하는 해를 찾지 못했다면, 그 뒤로는 찾아도 마찬가지이므로 “해당 조건을 만족하는 해는 없다(−1)”라고 판정해도 된다.
- 즉, M×N “더 이상 찾아봤자 의미가 없는 안전한 상한”으로 쓰는 것이다.

[러닝] 일반인 러너의 2024 국제국민마라톤 결과는??

카방찐 — Sun, 12 Jan 2025 14:04:51 +0900

2024년 10월 3일 드디어 국제국민마라톤 하프에 참가했어요

저의 첫 마라톤이기도 한데요

그래서 그런지 굉장히 기대가 많이 되는 마라톤이었습니다.

https://xn--3e0bu4qnybp6ccs7b.com/

국제국민마라톤

xn--3e0bu4qnybp6ccs7b.com

자세한 정보는 여기로

준비 과정

저의 준비 과정을 보여드리자면

제가 러닝을 시작한 7월

슬슬 러닝에 맛을 들이기 시작한 8월(근데 더워서 많이 못뛰었..)

대회를 준비한 9월

정말 열심히 뛰었습니다ㅠㅠ

마라톤을 뛴 10월

사실 체계적으로 준비했다는 말은 못하겠네요.

런닝하러 나가면 얼마나 뛸지를 그날 그날 정했습니다...

시간이 많진 않았어서 5km를 가장 많이 뛰었고

대회가 얼마 남지 않은 보름전 부터는 시간을 좀 더 내서 LSD위주로 달리기를 진행했어요

LSD훈련을 많이 했었어야 했는데 대회 보름 전쯤부터 시작한게 아쉽네요

달리기 연습은 최대한 매일 진행하려고 노력했고,

뛰면 뛸 수록 달리기 실력이 느는게 느껴졌습니다

마라톤 1일 전

대회 전날 식사는 탄수화물 위주, 소금기 많은 음식을 피하고

대회 12시간 전부터 섭취를 자제하라는 말이 있어서

짜지않게 집밥을 먹었어요.

이번 대회는 여의도에서 진행했어요

그래서 하루 전날 여의도에 미리가 숙소에 묵기로 결정했어요

https://naver.me/FPnlJA9z

네이버 지도

글래드 여의도

map.naver.com

근처 편의점에가서 다음날 먹을 바나나 카스테라를 샀고

몸을 풀어주기위해 여의도 한강 주변 5km를 천천히 달렸습니다.

숙소에 들어와서 다음날 마라톤 페이스를 어떻게 할 것인지 에너지 바는 언제 먹을 건지를 생각해 봤어요.

국제국민마라톤 하프 경로

이번 국제 국민 마라톤에서는 에너지젤을 기념품으로 줬는데

시작하기 전에 파란색 아미노바이탈 프로 한포

10km 지나고 아미노바이탈 아미노샷 한포를 먹기로 계획 했어요.

페이스는 대략 6분 정도로 잡고 2시간 초반을 예상했습니다.

마라톤 당일

6:30

아침에 일어나 샤워를 하고 간단하게 어제 산

바나나와 카스테라를 먹어줍니다.

7:00

여의도 공원에 미리가서 짐을 맡기고 여의도 광장 한바퀴를 돌면서 몸을 풀어줬어요.

생각보다 짐 맡기는 줄이 길더라고요.

8:00

대망의 마라톤 시작

하프는 4명에서 같이 나갔는데 일단 다 같이 완주하는 것이 목표 였어요.

모두가 하프거리를 뛰어 본적이 없으니

마라톤때 혹시 완주 하지 못하는 건 아닌지 걱정이 많이 되더라고요.

그래도 설레는 마음을 안고 출발~~

생각보다 사람이 엄청 많았다

10:00

참 종아리가 아프더라고요..

15km뛸때까지는 분명 괜찮았는데

그 이후로는 뛰어본적 없는 거리라서 그런지

종아리가 땡기기 시작 했어요.

서강대교에서 찍은 한강

10:20

드디어 도착!!!

4명에서 서로 잘 이끌어 주면서 낙오자 없이 동시에 도착했어요.

너무나 감격스러운 순간!!

솔직히 제가 하프를 뛸 수 있을지 몰랐거든요.

지나가면서 마주쳤던 수 많은 낙오자들을 보면서 쉬고 싶다는 생각도 들었지만

중간 중간 처음보는 분들에게 응원도 받고

자기 자신과의 싸움이라 생각해서

처음부터 끝까지 포기하지 않고 완주했어요

(마지막에 여의도 공원을 한바퀴 더 돌라고 했을 땐 욕이 나올려 했지만...)

기록은 대단하진 않았지만 그래도 완주했다는 것에 만족합니다 ㅎㅎ

첫 하프 기록

마라톤도 끝났겠다 다음은 뒷풀이죠.

점심을 먹고

뒷풀이를 위해서 숙소에 들어가서 2시간정도 잤습니다 ㅋㅋㅋ

노량진 시장에 가서 회도 먹고

숙소근처에서 2차도 했어요

이렇게 저의 마라톤을 마무리했습니다.

개인적으로는 만족스러운 마라톤이었습니다.

뭐 여러모로 문제점들이 보인 대회인건 맞으나

(메달 Hafe 문제, 10km half 병목현상, 물품보관소 문제 등)

도착 지점을 지날때의 그 쾌감을 전 아직도 잊지 못 합니다

달리기가 이렇게 재밌는지 처음 알았고, 꾸준히 하려고 합니다!

그런의미에서 다음 마라톤도 신청했어요.

바로 대구 마라톤 대회!!

그럼 대구 마라톤 게시물에서 만나요~

꾸벅

[자료 구조 / data structure] 그래프(graph)를 표현하는 방법 3가지.

카방찐 — Sat, 11 Jan 2025 20:27:26 +0900

그래프란?

그래프(Graph) 는 노드(정점, Vertex)와 간선(Edge) 의 집합으로 이루어진 수학적 구조입니다.
노드들은 어떤 대상을 의미하고, 간선은 이들 노드 사이의 관계나 연결을 표현합니다.

그래프 필수 구성 요소

정의에서도 알 수 있듯이 그래프는 노드와 간선의 집합으로 이루어져 있습니다.

노드(정점, Vertex)
- 그래프에서 다루고자 하는 대상(개체)입니다.
간선(Edge)
- 두 노드를 연결하는 선(관계)입니다.
  - 유향 그래프(Directed Graph) 에서는 간선이 방향성을 가집니다.
    예:
  - 무향 그래프(Undirected Graph) 에서는 간선이 방향성을 갖지 않습니다.
    예:

예를 들어, “사람들 간의 친구 관계”를 표현한다면 각 사람은 노드 친구 관계는 간선이 될 수 있습니다.

그래프를 표현하는 방법

1. 인접 행렬(Adjacency Matrix)

1.1. 정의

그래프에 존재하는 모든 노드 쌍(u, v)에 대해, “간선이 존재하는지(또는 가중치가 얼마인지)”를 나타내는 2차원 배열(행렬) 로 표현하는 방식입니다.
개라면, n×n 크기의 행렬을 만들고, 각 행과 열을 특정 노드에 대응시킵니다.

1.2. 예시 구조

위 그림과 같이 노드가 0, 1, 2, 3인 유향 그래프라면, 다음과 같은 2차원 리스트(또는 NumPy 배열)를 사용할 수 있습니다.

“0 → 1”과 “0 → 2” 간선이 존재하므로 matrix[0][1] = 1, matrix[0][2] = 1
“3 → 0” 간선이 존재하므로 matrix[3][0] = 1
그 외는 0(간선 없음)
만약 간선에 가중치가 존재했다면 가중치 값을 배열 값으로 갖는다.

“3 → 0” 간선이 존재하고 가중치가 6이면 matrix[3][0] = 6

만약 무향 그래프라면 행렬의 주대각선을 기준으로 대칭이다.

1.3. 특징

빠른 연결 여부 확인
- 특정 노드 u에서 v로 가는 간선이 있는지 O(1) 에 확인 가능
- 예: if matrix[u][v] == 1 ...
노드가 많은 그래프에선 메모리 사용이 클 수 있음
- 노드가 n개라면, 행렬의 크기는 n^2
- 간선이 별로 없는 “희소 그래프(Sparse Graph)”에서도 n^2 공간을 모두 사용해야 함.
밀집 그래프(Dense Graph) 에서 유리
- 간선이 매우 많아(대부분의 노드쌍이 연결), 메모리 낭비가 크지 않고, 빠른 조회가 가능함

2. 인접 리스트(Adjacency List)

2.1. 정의

각 노드에 대해, 해당 노드와 직접 연결된(인접한) 노드들의 목록을 저장하는 방식입니다.
Python에서는 보통 딕셔너리 또는 리스트를 이용해 adj_list[u] 에 u와 연결된 이웃 노드들의 리스트(또는 집합)를 보관합니다.

2.2. 예시 구조

노드이 A, B, C, D인 그래프에서, 간선이 다음과 같다고 합시다(유향 그래프 예시)

인접 리스트는 다음과 비슷한 형태가 됩니다

2.3. 특징

희소 그래프(Sparse Graph)에 유리
- 실제 간선이 별로 없을 때, 필요한 연결 정보만 저장하므로 메모리 낭비가 적음.
특정 간선(u→v)의 존재 확인 시 O(k)
- adj_list[u]에 들어 있는 연결 목록을 확인해야 하므로, 최악의 경우 u의 인접 노드 개수(k)만큼 순회 필요.
특정 노드에 인접한 이웃 노드를 나열하기 쉬움
- adj_list[u]를 바로 열람하면 되므로 빠르고 직관적.

3. 간선 리스트(Edge List)

3.1 정의

“간선이 몇 개 있다면, 그 모든 간선을 하나씩 기록한 목록”이 곧 간선 리스트 입니다.
그래프의 노드들을 별도로 관리(예: 집합, 리스트)하고, 간선(Edge) 들을 “(출발 노드, 도착 노드)” 형태로 모두 나열하여 리스트에 담아 놓습니다.

3.2 예시 구조 (유향 그래프)

예를 들어, 유향 그래프(Directed Graph)에서 노드이 A, B, C, D이고,
간선이 아래와 같다고 해봅시다.

A → B
A → C
B → D
C → D
D → A

이를 간선 리스트로 표현하면, (출발, 도착) 튜플을 원소로 하는 리스트가 됩니다.

edges = [
    ("A", "B"),
    ("A", "C"),
    ("B", "D"),
    ("C", "D"),
    ("D", "A")
]

3.3. 예시 구조 (무향 그래프)

무향 그래프(Undirected Graph)에서 노드이 A, B, C, D이고,
간선이 아래와 같다고 해봅시다.

A - B
A - C
B - D
C - D

이를 간선 리스트로 표현하면, (노드1, 노드2) 튜플을 원소로 하는 리스트를 만들 수 있습니다.
무향이므로 (A, B)는 (B, A)와 같은 간선을 의미하니, 중복 기록에 주의해야 합니다.

“(더 작은 노드, 더 큰 노드) 형태로만 저장한다”는 규칙을 정해서 중복을 방지할 수도 있습니다.

edges = [
    ("A", "B"),
    ("A", "C"),
    ("B", "D"),
    ("C", "D")
]

3.4 특징

구조가 단순하고 직관적
- 그래프의 연결 관계를 “간선 단위”로 파악하기 쉽습니다.
- 예: MST(최소 신장 트리)를 찾는 Kruskal 알고리즘 같은 경우, 모든 간선을 정렬해서 처리하므로 간선 리스트가 바로 유용합니다.
인접 정보 확인(Adjacency)에는 비효율적
- 어떤 노드 u에서 v로 가는 간선이 있는지 확인하려면, 전체 간선 리스트를 뒤져야 합니다(최악 O(e), e = 간선 수).
- 인접 리스트(Adjacency List)나 인접 행렬(Adjacency Matrix)에 비해 u의 이웃 노드를 빠르게 찾기는 어렵습니다.
희소/밀집 그래프에 모두 사용 가능하지만
- 간선 수 e가 적어도, 혹은 많아도 단순히 리스트 크기가 달라질 뿐이므로 구조적으로 문제는 없습니다.
- 다만, 인접 리스트나 인접 행렬에 비해 장점이 큰 경우는 “간선을 직접 순회해야 하는 알고리즘”을 사용할 때입니다.
메모리 사용량
- 오직 간선 수 e에 비례합니다(간선을 (u,v) 튜플로 기록).
- “노드 수가 매우 많지만 간선이 극도로 적은” 그래프에서도, 불필요한 공간 낭비가 없이 필요한 간선만 저장할 수 있습니다.

요약

구분	인접 행렬 (Adj. Matrix)	인접 리스트 (Adj. List)	간선 리스트 (Edge List)
구조	크기의 2차원 배열	각 노드에 대해 인접한 노드 목록(리스트·딕셔너리 등)	간선 자체를 “(u, v)” 튜플 목록으로 모두 나열
간선 존재 조회	O(1) (배열 인덱스 접근)	O(k) (k는 노드 u의 인접 노드 수)	O(e) (전체 간선 수 e를 순회할 수도 있음)
메모리 사용량	O(n^2)	O(n + e) ( 노드 n, 간선 e)	O(e) (간선 개수)
희소 그래프에 대한 효율성	간선이 적어도 n^2 공간을 사용하므로 비효율적	필요한 연결 정보만 저장하므로 효율적	필요한 간선만 목록에 기록하므로 메모리 낭비 적음
밀집 그래프에 대한 효율성	간선이 매우 많을 경우 공간 낭비가 크지 않고 조회가 빠름	간선이 너무 많으면 인접 리스트의 크기가 커지고 관리 비용 증가	간선이 매우 많아도 e가 커짐에 따라 리스트 길이도 증가, 조회 비용도 커짐
장점	- 특정 간선(u→v) 존재 여부를 O(1)에 확인 - 빠른 조회	- 특정 노드에 인접한 이웃 리스트를 빠르게 가져옴 - 희소 그래프에 메모리 효율적	- 구조가 단순, 모든 간선을 직접 확인 가능 - Kruskal 등 “간선 중심” 알고리즘에서 유리
단점	- 노드가 많고 간선이 적으면 대부분 0인 행렬로 메모리 낭비	- u→v 간선 존재 여부 확인 시 O(k) 순회 필요	- 특정 간선 존재 여부 또는 특정 노드의 인접 노드 조회는 최악 O(e)로 느림

[파이썬 / python] 객체 지향 프로그래밍(Object Oriented Programming)

카방찐 — Sun, 29 Sep 2024 16:42:45 +0900

객체 지향 프로그래밍(Object Oriented Programming)이란

객체를 프로그램의 기본 단위로 보고 객체의 행동을 설명하는 프로그램 설계 방법론의 일종이다.

조금 어렵게 느껴질 수 있으니 다음의 예시를 보며 이해해 보자

먼저 돈이 50원 있는 사람 A, 돈이 30원 있는 사람 B 가 있다고 해보자

1-1

A_money=50
B_money=30

def A_pay_money(money):
    global A_money
    A_money-=money
def B_pay_money(money):
    global B_money
    B_money-=money
    
A_pay_money(20)
B_pay_money(10)
print(A_money)
print(B_money)

30
20

A와 B가 돈을 낸다고 했을 때 위와 같이 짜면 별 문제가 없어보인다.

여기서 A와 B 가 돈을 버는 상황을 추가해보자.

코드는 다음과 같이 수정된다.

1-2

A_money=50
B_money=30

def A_pay_money(money):
    global A_money
    A_money-=money
def B_pay_money(money):
    global B_money
    B_money-=money
    
def A_earn_money(money):
    global A_money
    A_money+=money
def B_earn_money(money):
    global B_money
    B_money+=money
    
A_earn_money(20)
B_earn_money(10)
print(A_money)
print(B_money)

70
40

돈을 버는 행동을 추가하기위해 A를 위한 함수, B를 위한 함수를 추가해야 했다.

여기서 불편함이 느껴지지 않는가.

만약 돈 버는 구조에 변화가 생겨서 B_money=B_money+2*money가 되면 A와 B를 모두 수정해줘야한다.

여기서 사람이 더 늘어나 사람 C도 추가 된다면 함수를 3개 작성해야 한다.

다음과 같이 말이다.

1-3

A_money=50
B_money=30
C_money=20

def A_pay_money(money):
    global A_money
    A_money-=money
def B_pay_money(money):
    global B_money
    B_money-=money
def C_pay_money(money):
    global C_money
    C_money-=money
    
def A_earn_money(money):
    global A_money
    A_money+=money
def B_earn_money(money):
    global B_money
    B_money+=money
def C_earn_money(money):
    global C_money
    C_money+=money
    
C_earn_money(20)
C_pay_money(30)
print(C_money)

이 과정은 프로그래밍을 피로하게 만든다.

문제점은 한가지가 더 있다. 만약 D를 추가 한다고 했을때 D_money를 어디서 선언할 것인가. D와 관련된 함수는 어디서 선언할 것인가.

지금과 같이 작은 프로그램이라면 상관없지만 프로그램 사이즈가 더 커진다면 변수와 함수의 위치가 뒤죽박죽이 될 수 있어 관리가 어렵고 실수할 가능성이 높아진다.

정리하자면 문제점은

첫째, 코드 중복: 사람을 추가하려면 여러 함수를 작성해야 한다.

둘째, 확장성 부족: 새로운 기능(예: pay, earn)을 추가하려면 많은 코드를 작성해야 한다.

셋째, 데이터와 행동의 분리: 데이터(A_money,B_money)와 행동(pay,earn)이 분리되어 관리가 어렵고, 실수 가능성이 높다.

지금까지의 프로그래밍 방법을 절차 지향 프로그래밍(Procedural Oriented Programming)이라고 하고, 이를 통해 발생한 문제를 해결하기 위해 등장한 프로그래밍 기법이 객체 지향 프로그래밍(Object Oriented Programming)이다. 객체(Object)를 만들어 변수와 함수를 한 집합에 모으고 객체내에 있는 함수를 활용하여 프로그래밍을 작성한다.

위의 1-3을 객체 지향 프로그래밍으로 바꿔보면 다음과 같다.

class Person:
    def __init__(self, money):
        self.money = money

    def pay_money(self, amount):
        self.money -= amount

    def earn_money(self, amount):
        self.money += amount

    def show_money(self):
        print(self.money)

# 객체 생성
A = Person(50)
B = Person(30)
C = Person(20)

# 행동 수행
C.earn_money(20)  # C가 돈을 20 벌음
C.pay_money(30)   # C가 돈을 30 지출

# 결과 출력
C.show_money()

지금 class에 관한 자세한 설명은 아래에서 하곘다. 지금은 객체 지향 프로그래밍을 왜 하는지만 이해해 주었으면 좋겠다.

Class Person을 이용하여 A, B, C라는 객체를 생성하고 각각의 객체는 공통의 함수를 사용할 수 있다. 이를 통해 객체 지향 프로그래밍으로 함수의 수정과 추가, 객체의 추가와 삭제가 용이해졌다.

객체 지향 프로그래밍(OOP)은 우리가 세상을 바라보는 방식과 유사하게 작동하기 때문에 코드를 이해하기 쉽고 가독성이 높다. 절차 지향 프로그래밍은 단순히 사람의 돈 증감 과정을 처리하기 위한 논리적 절차를 따르는 방식이었다. 반면, 객체 지향 프로그래밍에서는 사람을 하나의 객체로 보고, 돈의 증감 같은 동작을 객체 내부의 함수로 처리한다.

객체 지향 프로그래밍은 복잡한 시스템에서 구조를 체계적으로 관리하고, 확장성과 재사용성을 극대화하는 데 유리하다. 새로운 역할이나 기능을 추가할 때 객체 지향 방식을 사용하면 적은 노력으로도 변경과 확장이 가능하다.

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