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딕셔너리(dictionary)를 상속받아 다차원 자료구조를 구현하면, 키-값 쌍의 구조를 확장하여 복잡한 다차원 데이터를 효과적으로 다룰 수 있습니다. 딕셔너리는 리스트와 다르게 키를 통해 데이터를 관리하므로, 더 유연하게 비정형 데이터를 다룰 수 있다는 장점이 있습니다.

딕셔너리를 상속받아 다차원 자료구조를 만들 때, 2차원 또는 그 이상의 자료구조를 관리할 수 있도록 커스터마이징할 수 있습니다. 예를 들어, 행렬을 키로 접근하거나, 다차원 데이터를 효율적으로 처리하는 클래스를 구현할 수 있습니다.

1. 딕셔너리 상속 다차원 자료구조 구현

여기서는 딕셔너리를 상속받아 2차원 또는 다차원 자료를 관리할 수 있는 자료구조를 구현해 보겠습니다. 기본 딕셔너리의 키-값 쌍을 확장하여, (행, 열) 형태로 데이터에 접근하는 기능을 추가해보겠습니다.

예제 코드: 딕셔너리를 상속받아 행렬 구조 구현

class MatrixDict(dict):
    def __init__(self, rows=0, cols=0):
        super().__init__()
        self.rows = rows
        self.cols = cols

    def set_value(self, row, col, value):
        """특정 위치에 값 설정"""
        if row >= self.rows or col >= self.cols:
            raise IndexError("행 또는 열 인덱스가 범위를 벗어났습니다.")
        self[(row, col)] = value

    def get_value(self, row, col):
        """특정 위치의 값 반환"""
        return self.get((row, col), 0)  # 값이 없으면 0 반환

    def get_row(self, row):
        """특정 행의 값 반환"""
        return [self.get_value(row, col) for col in range(self.cols)]

    def get_col(self, col):
        """특정 열의 값 반환"""
        return [self.get_value(row, col) for row in range(self.rows)]

# 3x3 행렬로 딕셔너리 상속 다차원 구조 생성
matrix = MatrixDict(3, 3)

# 값 설정
matrix.set_value(0, 0, 1)
matrix.set_value(1, 1, 5)
matrix.set_value(2, 2, 9)

# 값 가져오기
print(matrix.get_value(0, 0))  # Output: 1
print(matrix.get_value(1, 1))  # Output: 5
print(matrix.get_value(2, 2))  # Output: 9

# 행과 열 가져오기
print("1번째 행:", matrix.get_row(0))  # Output: [1, 0, 0]
print("2번째 열:", matrix.get_col(1))  # Output: [0, 5, 0]

2. 설명

• MatrixDict 클래스는 파이썬의 기본 dict를 상속받아 2차원 배열처럼 동작하는 클래스를 구현했습니다.
• set_value() 메서드는 특정 좌표 (row, col)에 값을 설정합니다.
• get_value() 메서드는 특정 좌표의 값을 반환하며, 값이 없는 경우 기본값 0을 반환합니다.
• get_row() 및 get_col() 메서드는 각각 특정 행 또는 열의 값을 리스트로 반환합니다.
• 이 구조는 희소 행렬(sparse matrix)처럼 값을 저장할 때 공간을 절약할 수 있습니다. 값이 0인 위치는 저장되지 않기 때문입니다.

3. 확장 예제: 3차원 딕셔너리 자료구조 구현

딕셔너리 상속을 활용하면 3차원 이상의 자료구조도 쉽게 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 3차원 텐서를 딕셔너리로 관리할 수 있습니다.

class TensorDict(dict):
    def __init__(self, layers=0, rows=0, cols=0):
        super().__init__()
        self.layers = layers
        self.rows = rows
        self.cols = cols

    def set_value(self, layer, row, col, value):
        """3차원 좌표에 값 설정"""
        if layer >= self.layers or row >= self.rows or col >= self.cols:
            raise IndexError("레이어, 행, 또는 열 인덱스가 범위를 벗어났습니다.")
        self[(layer, row, col)] = value

    def get_value(self, layer, row, col):
        """3차원 좌표의 값 반환"""
        return self.get((layer, row, col), 0)  # 값이 없으면 0 반환

# 2x2x2 텐서 생성
tensor = TensorDict(2, 2, 2)

# 값 설정
tensor.set_value(0, 0, 0, 1)
tensor.set_value(1, 1, 1, 5)

# 값 가져오기
print(tensor.get_value(0, 0, 0))  # Output: 1
print(tensor.get_value(1, 1, 1))  # Output: 5
print(tensor.get_value(1, 0, 0))  # Output: 0 (값이 설정되지 않은 경우)

4. 설명

• TensorDict 클래스는 3차원 좌표 (layer, row, col)로 접근하는 자료구조입니다.
• 특정 레이어, 행, 열에 값을 설정하거나 가져올 수 있습니다.
• 이 자료구조 역시 희소한 형태로 값이 없는 위치는 저장되지 않으며, 값이 요청될 때 기본값으로 0을 반환합니다.

5. 응용 분야

• 희소 행렬(Sparse Matrix): 대부분의 값이 0인 데이터를 저장할 때, 0이 아닌 값만을 저장함으로써 메모리를 절약할 수 있습니다.
• 3D 모델링 및 그래픽스: 좌표 기반으로 3차원 공간에서 객체의 위치나 값을 관리하는 데 활용할 수 있습니다.
• 데이터 분석 및 머신러닝: 고차원 데이터를 관리하고 처리할 때 유용한 구조입니다.

요약

파이썬의 딕셔너리를 상속받아 다차원 자료구조를 구현하면, 키-값 접근 방식을 확장하여 복잡한 다차원 데이터를 유연하게 처리할 수 있습니다. 행렬, 텐서, 희소 행렬 등을 다루는 데 적합한 방식이며, 특히 값이 드문드문 존재하는 경우 메모리 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

추가적으로 궁금한 점이나 더 복잡한 구현이 필요하면 언제든지 알려주세요!