문제
수를 처리하는 것은 통계학에서 상당히 중요한 일이다. 통계학에서 N개의 수를 대표하는 기본 통계값에는 다음과 같은 것들이 있다. 단, N은 홀수라고 가정하자.
- 산술평균 : N개의 수들의 합을 N으로 나눈 값
- 중앙값 : N개의 수들을 증가하는 순서로 나열했을 경우 그 중앙에 위치하는 값
- 최빈값 : N개의 수들 중 가장 많이 나타나는 값
- 범위 : N개의 수들 중 최댓값과 최솟값의 차이
N개의 수가 주어졌을 때, 네 가지 기본 통계값을 구하는 프로그램을 작성하시오.
입력
첫째 줄에 수의 개수 N(1 ≤ N ≤ 500,000)이 주어진다. 단, N은 홀수이다. 그 다음 N개의 줄에는 정수들이 주어진다. 입력되는 정수의 절댓값은 4,000을 넘지 않는다.
출력
첫째 줄에는 산술평균을 출력한다. 소수점 이하 첫째 자리에서 반올림한 값을 출력한다.
둘째 줄에는 중앙값을 출력한다.
셋째 줄에는 최빈값을 출력한다. 여러 개 있을 때에는 최빈값 중 두 번째로 작은 값을 출력한다.
넷째 줄에는 범위를 출력한다.
예제 입력 1 복사
5
1
3
8
-2
2
예제 출력 1 복사
2
2
1
10
예제 입력 2 복사
1
4000
예제 출력 2 복사
4000
4000
4000
0
예제 입력 3 복사
5
-1
-2
-3
-1
-2
예제 출력 3 복사
-2
-2
-1
2
예제 입력 4 복사
3
0
0
-1
예제 출력 4 복사
0
0
0
1
문제풀이
N은 홀수
산술평균 : N개의 수들의 합을 N으로 나눈 값
중앙값 : N개의 수들을 증가하는 순서로 나열했을 경우 그 중앙에 위치하는 값
최빈값 : N개의 수들 중 가장 많이 나타나는 값
범위 : N개의 수들 중 최댓값과 최솟값의 차이
문제해결
최빈값을 위해서 from collections import Counter 사용
Counter("문자열" or 리스트).most_common() 이것을 사용하면 각각 문자가 몇번 들어가있는지 카운트 해서 튜플 형태로 담아서 반환해줌 (문자, 카운트) 형태
람다를 통해서 튜플의 두번째 요소로(카운트) 오름차순 정렬
n이 한개만 들어온 경우 한개 숫자가 최빈값
아닌 경우 위에서 Counter를 통해서 구한 단어수 구한 튜플 리스트에서
[0][1]과 [1][1]이 같은지 확인 -> 정렬되었으므로 [0][1]과 [1][1]이 같은 경우에는 첫번째것 출력
[0][1]과 [1][1]이 다른 경우 -> 제일 많이 등장하여 카운트 된건 내림 차순 정렬된 0번째 요소
※ 등장횟수(문자, 리스트) 카운트
from collections import Counter
Counter("문자열" or 리스트).most_common()
※ 람다 두번째 요소 오름차순 정렬
sorted(리스트, key = lambda x : (-x[1], x[0]))
import sys
from collections import Counter
n = int(sys.stdin.readline())
num_list = []
for i in range(n) :
num_list.append(int(sys.stdin.readline()))
num_list.sort()
print(round(sum(num_list) / n)) #산술평균
print(num_list[n//2]) #중앙값
many_value = sorted(Counter(num_list).most_common(), key = lambda x : (-x[1], x[0])) #최빈값
if n == 1 : #n이 한개이면 num_list[0]이 최빈값
print(num_list[0])
else :
if many_value[0][1] != many_value[1][1] : #정렬된 개수 센거랑 비교, 같지 않은 경우
print(many_value[0][0]) #그냥 0번째가 제일 많이 나옴
else :
print(many_value[1][0]) #0번째랑, 1번째랑 같은 빈도수이기 때문에 1번 출력
print(num_list[-1] - num_list[0]) #범위
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