Python Counter, 빈도수를 쉽게 세는 방법

Counter

빈도수를 세는 문제에서 코드를 확 줄여주는 기능이다.

Counter는 collections 모듈에서 가져와 사용한다.

from collections import Counter

기본 형태는 다음과 같다.

Counter(이터러블) → {원소: 등장 횟수} 형태로 세어준다.

from collections import Counter

nums = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
count = Counter(nums)

print(count[2])

문자열도 문자 하나씩 순회할 수 있는 이터러블이므로 카운팅할 수 있다.

count = Counter("banana")

print(count)
# Counter({'a': 3, 'n': 2, 'b': 1})

알고리즘 문제에서 자주 쓰는 기능

count = Counter(nums)

count[x]              # x의 개수, 없으면 0
count.most_common(1)  # 가장 많이 나온 값 1개
count.keys()          # 등장한 값들
count.values()        # 각 값의 등장 횟수
count.items()         # (값, 등장 횟수)

예를 들어 각 귤 크기의 개수를 센 뒤, 등장 횟수만 가져오고 싶다면 다음처럼 사용할 수 있다.

tangerine = [1, 3, 2, 5, 4, 5, 2, 3]
counts = list(Counter(tangerine).values())

print(counts)
# [1, 2, 2, 2, 1]

특히 이런 문제에서 유용하다

문자열의 문자 개수 세기
숫자별 등장 횟수 세기
애너그램 판별
최빈값 찾기
두 배열의 원소 구성 비교
중복 원소 찾기

애너그램은 문자의 순서는 다르지만, 사용된 문자와 각 문자의 개수가 같은 단어를 말한다.

Counter("listen") == Counter("silent")  # True

개인적인 고민

모든 기능을 내가 구현해야 하는 게 아닌가?

나는 약간 내가 직접 구현해야 할 것 같은 강박이 있다.

하지만 이런 강박을 가질 필요는 없다.

알고리즘 문제에서는 단순히 코드를 길게 짜는 능력만 보는 것이 아니다.

이 문제가 빈도수를 활용해서 해결할 수 있는 문제인지 알아보는가?
어떤 자료구조를 사용해야 하는지 판단할 수 있는가?
시간 복잡도를 고려할 수 있는가?

빈도수를 딕셔너리에 저장하는 반복문은 이미 검증된 도구로 대체할 수 있는 구현 세부 사항이다.

굳이 검증된 도구가 있다면 매번 다시 만들어서 쓸 필요는 없다.

직접 구현한다면

count = {}

for x in nums:
    count[x] = count.get(x, 0) + 1

Counter를 사용한다면

count = Counter(nums)

둘 다 핵심 원리는 똑같고, 평균 시간 복잡도도 보통 O(N)이다.

따라서 Counter를 사용했다고 해서 알고리즘을 건너뛴 것은 아니다.

결론

문제가 빈도수 문제라는 것을 알아보는 것도 알고리즘 실력이다.
원리는 직접 이해하고, 실전에서는 표준 라이브러리를 적극적으로 사용하자.