Python 데이터 구조 - 집합(Set) 완벽 이해하기

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프로그래밍을 하면서 데이터를 다루는 일은 피할 수 없습니다. 특히, 중복되지 않는 고유한 값들의 모음을 다룰 때 Python의 집합(Set) 자료형은 아주 유용합니다. 개인적으로도 처음엔 단순한 리스트와 딕셔너리로 대부분의 작업을 해결하려 했지만, 데이터를 고유하게 관리하고 교집합, 합집합 같은 수학적 연산을 빠르게 처리해야 할 때 Set의 강력함을 실감했습니다. Python을 이제 막 배우기 시작한 분들도 집합을 제대로 이해하고 활용하면 데이터를 다루는 능력이 한층 더 향상될 수 있습니다. 부담 갖지 마시고 하나씩 차근차근 따라와 보세요.

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1. 집합(Set) 개념 이해하기

Python의 집합(Set)은 중복을 허용하지 않고, 순서가 없는 데이터 구조입니다. 수학의 집합과 유사한 기능을 제공하며, 교집합, 합집합, 차집합 등의 다양한 집합 연산을 지원합니다.

1.1 집합의 기본 특징

• 중복을 허용하지 않음: 집합에는 동일한 요소를 중복하여 추가할 수 없습니다.
• 순서가 없음: 리스트와 달리 집합은 요소의 순서를 보장하지 않습니다.
• 변경 가능: 집합은 요소를 추가하거나 삭제할 수 있습니다.

예시:

# 집합 선언
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

print(my_set)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5}

1.2 집합의 정의 방법

집합은 중괄호 {}를 사용하여 정의하거나, set() 함수를 사용하여 정의할 수 있습니다.

# 중괄호를 사용한 집합
fruits = {"apple", "banana", "cherry"}

# set() 함수를 사용한 집합
numbers = set([1, 2, 3, 4, 5])

print(fruits)   # 출력: {'apple', 'banana', 'cherry'}
print(numbers)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5}

중괄호를 사용해 정의할 때는 중복된 값이 자동으로 제거됩니다.

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2. 집합(Set) 조작하기

집합은 데이터를 관리할 때 여러 유용한 메서드를 제공합니다. 데이터를 추가, 삭제, 수정할 수 있으며, 다양한 집합 연산도 쉽게 수행할 수 있습니다.

2.1 집합에 요소 추가하기

집합에 요소를 추가할 때는 add() 메서드를 사용합니다. 이미 존재하는 요소를 추가하려고 하면 아무런 변화가 없습니다.

fruits = {"apple", "banana"}
fruits.add("cherry")
print(fruits)  # 출력: {'apple', 'banana', 'cherry'}

# 이미 존재하는 요소 추가 시
fruits.add("apple")
print(fruits)  # 출력: {'apple', 'banana', 'cherry'}

2.2 집합에 여러 요소 추가하기

여러 요소를 한꺼번에 추가하려면 update() 메서드를 사용합니다.

fruits = {"apple", "banana"}
fruits.update(["cherry", "orange"])
print(fruits)  # 출력: {'apple', 'banana', 'cherry', 'orange'}

update() 메서드는 반복 가능한 객체(리스트, 튜플 등)를 인자로 받아 집합에 요소를 추가합니다.

2.3 집합에서 요소 삭제하기

• remove(item): 특정 요소를 삭제합니다. 요소가 존재하지 않으면 KeyError가 발생합니다.
• discard(item): 특정 요소를 삭제하지만, 요소가 존재하지 않아도 오류가 발생하지 않습니다.

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.remove("banana")
print(fruits)  # 출력: {'apple', 'cherry'}

fruits.discard("orange")  # 오류 발생 없음

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3. 집합(Set) 연산

Python의 집합은 수학에서의 집합처럼 다양한 연산을 지원합니다. 교집합, 합집합, 차집합 등의 연산을 통해 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

3.1 교집합(intersection)

두 집합의 공통 요소를 찾으려면 intersection() 메서드를 사용하거나 & 연산자를 사용할 수 있습니다.

set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}

# 교집합 찾기
intersection = set1.intersection(set2)
print(intersection)  # 출력: {3, 4}

# & 연산자 사용
print(set1 & set2)  # 출력: {3, 4}

3.2 합집합(union)

두 집합의 모든 요소를 결합하려면 union() 메서드를 사용하거나 | 연산자를 사용할 수 있습니다.

set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}

# 합집합 찾기
union_set = set1.union(set2)
print(union_set)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# | 연산자 사용
print(set1 | set2)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5, 6}

3.3 차집합(difference)

한 집합에서 다른 집합의 요소를 제외하려면 difference() 메서드를 사용하거나 - 연산자를 사용할 수 있습니다.

set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}

# 차집합 찾기
difference = set1.difference(set2)
print(difference)  # 출력: {1, 2}

# - 연산자 사용
print(set1 - set2)  # 출력: {1, 2}

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4. 집합(Set)의 활용 예제

집합을 사용하면 효율적으로 중복 제거, 데이터 비교 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 몇 가지 실용적인 예제를 통해 집합의 활용을 알아보겠습니다.

4.1 중복 제거

리스트에서 중복된 값을 제거하고 고유한 값만 얻으려면 집합을 사용할 수 있습니다.

numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_numbers = set(numbers)
print(unique_numbers)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5}

집합은 중복을 자동으로 제거하므로, 데이터를 간편하게 정리할 수 있습니다.

4.2 데이터 비교

집합을 사용하여 두 데이터 세트에서 공통 요소를 찾거나 서로 다른 요소를 빠르게 비교할 수 있습니다.

students_a = {"Alice", "Bob", "Charlie"}
students_b = {"Charlie", "David", "Eve"}

# 공통 학생 찾기
common_students = students_a & students_b
print(common_students)  # 출력: {'Charlie'}

# 한 그룹에만 있는 학생 찾기
only_a = students_a - students_b
print(only_a)  # 출력: {'Alice', 'Bob'}

4.3 문자 데이터 처리

문자열의 각 문자를 집합으로 변환하여 중복을 제거하고 고유한 문자들만 얻을 수 있습니다.

word = "hello world"
unique_chars = set(word)
print(unique_chars)  # 출력: {'h', 'e', 'l', 'o', ' ', 'w', 'r', 'd'}

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요약 디스크립션

Python의 집합(Set)은 중복 없는 데이터 관리와 다양한 집합 연산을 통해 데이터를 효율적으로 처리하는 강력한 도구입니다. 이 글에서는 집합의 기본 개념부터 다양한 활용 예제까지 살펴보았습니다.