프로그램은 결국 데이터를 처리하는 일을 주로 하게 된다. 여기에서는 파이썬의 내장 자료형에 대해서 알아보자. 가장 중요하고 사용 빈도가 높은 파이썬 자료형은 다음과 같은 것들이 있다.


  • 숫자 : 정수, 실수, 복소수로 나뉜다. 
  • 문자열 
  • 리스트(list) 
  • 튜플(tuple) 
  • 딕셔너리(dictionary) 
  • 집합(set)


  변수명, 함수명, 클래스명 등으로 쓸 수 있는 식별자를 만드는 방법은 다른 언어들과 거의 동일하다. 사용되는 문자들은 다음과 같다.


  • 영문자 대소문자 (a,b … z A B … Z)
  • 숫자 (0 1 … 9)
  • 언더바(_)


이러한 문자들을 조합하되 숫자로 시작하면 안된다. 그리고 대소문자를 다른 문자로 구별한다. 그리고 python3에서는 유니코드 문자를 식별자로 사용할 수 있다. 즉, 한글로도 변수명을 지을 수 있지만 권장되지는 않는다.

#00001


Posted by 살레시오
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  파이썬에서 사용자 폴더를 검색 경로에 추가시키기 위해서는 다음과 같이 sys 모듈의 path 리스트에 이 경로를 추가해 주면 된다.

---------------------------------------------------------------------------
>>> import sys
>>> sys.path.append('d:/mydir') # 윈도는 'd:\\mydir'
---------------------------------------------------------------------------

그러면 만약 다음과 같이 모듈을 import 할 때

---------------------------------------------------------------------------
>>> import mymod
---------------------------------------------------------------------------


사용자 폴더 안에서도 mymod.py 파일이 있는지 검색해 보게 된다.

  그런데 검색 경로 안에 어떤 폴더가 있고 그 폴더 안에 __init__.py 파일이 있다면 이것은 그 폴더가 파이썬 모듈이라는 것을 표시하는 역할을 한다. 예를 들어 다음과 같이 spam폴더 안에 파일이 두 개가 있다고 가정하자.


    d:/ mydir / spam /__init__.py # 이 파일이 spam 폴더를 파이썬모듈로 만든다.
    d:/ mydir /spam / module.py

그리고 d:/mydir 이 경로로 잡혀있다고 가정한다. 그렇다면 spam 폴더는 파이썬 모듈로 간주되고 module.py는 하위모듈로 취급된다. 그래서 module.py 모듈파일을 다음과 같이 불러올 수 있다.

---------------------------------------------------------------------------
>>> import spam.module
---------------------------------------------------------------------------

또는 

---------------------------------------------------------------------------
>>> from spam import module
---------------------------------------------------------------------------

즉, spam폴더 안에 __init__.py 파일이 있다면 spam 폴더는 모듈로 간주되고 module.py 는 서브모듈이 된다. 만약 __init__.py 파일을 지운다면 파이썬은 spam 폴더를 모듈로 취급하지 않으므로 module.py 도 더이상 서브모듈로 간주되지 않는다. 따라서 위의 명령어는 오류를 발생시킬 것이다.

이 __init__.py 은 그냥 빈 파일일 수도 있지만, 객체를 정의하거나 서브패키지의 특정 부분만을 선택하여 내보내거나 하는 코드를 가질 수도 있다. 만약 __init__.py 안의 내용을 접근하려면 다음과 같이 하면 된다. 

---------------------------------------------------------------------------
>>> import spam
---------------------------------------------------------------------------

이렇게 하면 __init__.py 안에 정의된 객체들이 spam 모듈로 올라오게 된다. 주의할 점은 이렇게 spam 모듈을 임포트한다고 해서 module.py 가 자동으로 하위모듈로 임포트되는 것은 아니라는 것이다. spam이 임포트될 때 module 도 임포트되려면 __init__.py 안에 다음과 같이 명시해 주어야 한다.

---------------------------------------------------------------------------
# __init__.py 화일의 내용
from . import module
---------------------------------------------------------------------------

이렇게 하면 spam.module 로 접근할 수 있다.

[#00085]

Posted by 살레시오
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  파이썬의 numpy, scipy, 심지어 sympy 까지 있는데 MATLAB의 control system toolbox 같은 것은 없나.. 하고 생각했었는데 있었다. 사용자 매뉴얼을 아래에 링크하였다.

python control system library User's manual


이 모듈은 winPython 에서 기본적으로 설치되어 있지 않다. 하지만 윈파이썬의 콘솔창(Tools > Open command prompt) 에서 다음과 같이 명령을 내리면 자동으로 인스톨된다.

------------------------------------------------------------------------
> pip install control
------------------------------------------------------------------------

이 라이브러리는 기본적인 선형제어 시스템에 관련된 함수들과 클래스가 정의되어 있고 MATLAB control toolbox 와 이름체계가 비슷한 것 같다.

이제 simulink 같은 툴만 나오면 되는 건가.. 갈수록 파이썬에 놀라는 중이다.

[#00084]

Posted by 살레시오
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  넘파이의 ndarray 객체는 리스트와 달리 브로드캐스트(broadcast)라 불리는 특성이 있는데 이는 리스트(list)객체와 확연히 구별이 되는 기능이다. 예를 들어서 다음과 같이 숫자로만 이루어진 중첩 리스트 la 를 고려해 보자.


-----------------------------------------------------------------------

>>> la = [ [1,2], [3,4] ]

-----------------------------------------------------------------------


이 리스트는 요소가 모두 숫자이지만 la+2, la/4 와 같은 연산은 지원하지 않는다. 모든 요소에 2를 더하려면 for 반복문을 사용해야만 한다. 그리고 la*2는 파이썬 문법상 전혀 다른 동작을 수행한다. 즉, 리스트 사이의 사칙연산은 수학 연산과는 전혀 관계가 없는 것이다.


  이에 반해서 ndarray는 요소간 연산이 기본적으로 가능하며 같은 크기의 객체간 산술연산은 요소끼리 행해져서 그 결과가 산출된다. 예를 들어서 다음과 같은 두 개의 ndarray 를 고려하자.


-----------------------------------------------------------------------

>>> a = np.array( la )

>>> b = np.array([[1j,2j],[3j,4j]])

-----------------------------------------------------------------------


이렇게 생성된 a와 b에 대해서는 a+1, a*3, a-b 와 같은 사칙 연산이 정의되며 각각의 요소에 대해서 연산이 수행된다. 배열간 곱셈의 경우는 행렬곱셈과는 상관이 없는 연산이므로 이것과 헷갈리면 안된다. 여기서의 곱셈은 요소간 곱셈이다. 이러한 ndarray 의 기능을 broadcast라고 한다.


  그럼 크기가 다른 객체간 연산은 어떨까? 먼저 한 쪽이 배열이고 다른 쪽이 스칼라라면 그 스칼라는 다른 배열의 크기로 확장된 후 각각의 요소에 더해진다.


-----------------------------------------------------------------------

>>> np.arange(5) + 2 # [0, 1, 2, 3, 4] + [2, 2, 2, 2, 2] 와 같다

array([2, 3, 4, 5, 6])

-----------------------------------------------------------------------


이 예를 보면 1x5 크기의 배열과 2라는 스칼라의 합이다. 2라는 스칼라는 모든 요소가 2인 1x5의 배열로 확장된 후 각 요소간 더해진다. 행렬의 경우도 마찬가지이다.


-----------------------------------------------------------------------

>>> a=np.arange(1,10).reshape(3,3) # [0,1,2, ... ,9] 배열은 3x3로 재배열한다.

>>> a**2

array([[ 1, 4, 9],

[16, 25, 36],

[49, 64, 81]])

-----------------------------------------------------------------------


크기가 다른 행렬 간에는 산술연산이 일반적으로 불가하다. 즉, 다음과 같은 행렬 a, b 간의 산술연산은 불가능하다.


-----------------------------------------------------------------------

>>> a=np.arange(1,10).reshape(3,3)

>>> b=np.array([[1,2],[3,4]])

>>> a+b # 에러 발생

-----------------------------------------------------------------------


하지만 가능한 경우가 있으니 다음의 세 가지 경우이다.


  • mxn 행렬과 mx1 벡터 간의 연산
  • m x n 행렬과 1xn 벡터 간의 연산
  • 또한 mx1 벡터와 1xn 벡터간의 연산.


이 세가지 경우는 한 쪽의 크기가 다른 쪽의 크기로 확장된 후 요소간 연산을 수행하게 된다. (다음 그림 참조)


[#00083]

Posted by 살레시오
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  numpy를 이용해 생성된 ndarray객체는 다양한 field와 method를 갖고 있다. ndarray객체의 field/method는 dot(.)연산자를 이용하여 접근할 수 있다. (마치 C언어의 구조체나 공용체의 필드에 접근하는 방식과 같다.)

배열의 모양에 관련된 attribute 들

먼저, ​전치행렬을 구해주는 T attribute가 있다.

​-------------------------------------------------------------------------
>>> x = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])

>>> x
array([[ 1., 2.],
​[ 3., 4.]])

>>> x.T
array([[ 1., 3.],
[ 2., 4.]])

>>> x = np.array([1.,2.,3.,4.])
>>> x
array([ 1., 2., 3., 4.])

>>> x.T # 1차원 배열에서 T attribute 는 동작하지 않는다.
array([ 1., 2., 3., 4.])
​-------------------------------------------------------------------------​​

위에서도 언급되었지만 1차 배열에서는 이것이 동작되지 않는다는 것을 주의해야 한다. 만약 배열 A의 복소전치행렬을 구하고 싶다면 A.conj().T (혹은 A.T.conj() ) 라고 하면 된다. 그리고 M이 행렬객체라면 단순히 M.H 라고 하면된다.

배열의 크기에 관련된 attribute 들

  배열의 크기에 관련된 attribute로 ndim, shape, 그리고 size가 있다. 이 중 shape는 읽기뿐만 아니라 쓰기도 가능하다.

  ndim 은 배열이 몇 차 배열인지를 알려준다.


​-------------------------------------------------------------------------
>>> x = np.array([1, 2, 3])
>>> x.ndim
1
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.ndim
3
​-------------------------------------------------------------------------

​shape는 배열의 각 차수별 크기를 튜플로 반환하거나 지정해 줄 수 있다. 단, shape를 변경할 때는 변경 전과 전체 요소의 숫자가 같아야 한다.

​-------------------------------------------------------------------------
>>> x = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> x.shape
(4,)
>>> y = np.zeros((2, 3, 4))
>>> y.shape
(2, 3, 4)
>>> y.shape = (3, 8)
>>> y
array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
>>> y.shape = (3, 6)
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: total size of new array must be unchanged
​-------------------------------------------------------------------------

size는 ​​전체 요소들의 개수를 반환하며 np.prod(obj.shape)와 같은 결과를 생성한다.

​-------------------------------------------------------------------------
>>> x = np.zeros((3, 5, 2), dtype=np.complex128)
>>> x.size
30
>>> np.prod(x.shape)
30
​​-------------------------------------------------------------------------

기타

​나머지 attribute 들은 다음 표에 정리하였다.

TSame as self.transpose(), except that self is returned if self.ndim < 2.
data

배열의 시작을 가리키는 파이썬 버퍼 객체 

dtype

배열 요소의 데이터형 

flags

배열의 메모리 구조에 대한 정보 

flat

배열의 1차원 반복자 

imag배열의 허수부
real배열의 실수부
size배열의 요소 전체의 개수
itemsize배열 요소의 바이트 크기
nbytes배열의 전체 요소가 차지하는 바이트 크기
ndim배열의 차수
shape배열의 차수별 크기.
stridesTuple of bytes to step in each dimension when traversing an array.
ctypesAn object to simplify the interaction of the array with the ctypes module.
baseBase object if memory is from some other object.

[#00082]

Posted by 살레시오
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  프로그램의 덩치가 조금씩 커지면 특정한 기능은 외부파일(모듈)로 따로 분리시켜야 여러모로 효율적이다. 코로나(루아)에서 외부 모듈은 다음과 같이 사용한다. 먼저 새로운 화일을 생성해서 다음과 같이 작성한다.

┌─────────────────────────────
    local M = {}
    M.a = 10
    M.t = {x=0, y=20}
    function M.Fa()
        print("Fa() called.")
    end
    return M
└─────────────────────────────

혹은 위와 완전히 동일하지만 다음과 같이 작성할 수도 있다.

┌─────────────────────────────
    local M = {
    a = 10,
    t = {x=0, y=20},
    Fa = function()
        print("Fa() called.")
    end,
}
    return M
└─────────────────────────────

이 화일에서 하는 일은 테이블 M을 생성한 후 변수 a, t, Fa를 채워서 반환하는 것이다.
이것을 살펴보면 입력변수가 없는 일반적인 함수의 내부와 동일한 구조이고 위아래에function() ... end가 없는 함수의 본체와 모양이 같다는 것을 알 수 있다.
이제 이것을 "lib1.lua" 화일로 저장한 후(화일 이름은 각자 다를 것이다) 현재 화일 내에서 (예를 들어서 main.lua)

-------------------------------------------------------------------------
local libA = require "lib1"
-------------------------------------------------------------------------


과 같이 읽어들이면 "lib1.lua" 화일에서 반환된 테이블 M이 libA변수에 올라온다. 이제 libA변수로 "lib1.lua"모듈의 변수 a, t, Fa등을 다음과 같이 읽고 쓸 수 있다.

-------------------------------------------------------------------------
local b = libA.a -- 변수 읽기
libA.t.x = 100 -- 변수 쓰기
libA.Fa() -- 함수 호출
-------------------------------------------------------------------------

이렇게 기본적인 사용법은 굉장히 간단한데 한 가지 오해할 수 있는 사항이 있다. 예를 들어서 main.lua 가 다음과 같이 작성되어 있다고 하자.

┌─────────────────────────────
    local libA = require "lib1"
    print("libA.t.x="..libA.t.x)
    libA.t.x=100

    local libB = require "lib1"
    print("libB.t.x="..libB.t.x)
└─────────────────────────────

이것의 두 번째 print()문의 출력이 무엇일지 짐작해 보자. 필자는 처음에는 당연히 0일 줄 알았는데 이것은 새로운 테이블 M을 생성해서 libB에 할당하는 것으로 오해하기 쉽기 때문이다. 그런데 실제 실행결과는 100이 찍힌다. 즉 libA의 변경결과가 libB에 반영이 되는 것이다.
이것으로 짐작할 수 있을텐데 lua에서는 같은 외부모듈을 다시 읽어들일 때는 이 전에(맨 처음에) 메모리에 올라온 내용을 참조한다. 즉 libB는 새로 생성되지 않고 이전에 올라온 libA와 완전히 같은 곳을 참조하고 있다. 이후로 몇 번을 반복해서 불러오거나 다른 화일에서 같은 모듈을 읽어 올 때도 맨 처음에 생성된 테이블을 참조한다.

심지어 libA를 삭제해도 모듈은 여전히 메모리에 남아 있다는 것도 유의해야 한다.

┌─────────────────────────────
    local libA = require "lib1"
    print("libA.t.x="..libA.t.x)
    libA.t.x=100

    libA = nil
    collectgarbage("collect") -- libA 완전히 삭제
    local libB = require "lib1"
    print("libB.t.x="..libB.t.x) -- 여전히 출력은 100이다.
└─────────────────────────────

이것을 이용하면 프로젝트 전반에서 공통적으로 참조해야하는 변수를 글로벌 변수로 사용하지 않고 하나의 외부 모듈에 모아놓고 관리할 수도 있다.


Posted by 살레시오
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 루아(Lua)는 쉽고 간결하고 문법 체계를 가진 프로그래밍 언어로서 중소규모의 앱을 개발하는데 사용될 목적으로 개발되었다. 그만큼 초보자가 익히기 쉬운 장점을 가지고 있으며 익히기 쉽다는 파이썬과 비교해서도 문법이 더 간결하지만 반대 급부로 기능의 제한이 있다. 대표적인 것이 클래스를 구현하는 표준 문법이 없다.


www.lua.org 에서 다운로드할 수 있음


 루아는 성능이 좋고 용량이 작아서 많은 게임의 내장 스크립트 언어로 사용되어 왔으며 대표적인 예로 블리자드사의 World of Warcrafe 에서 사용된 것으로도 유명하다. 루아 전체를 구현한 소스가 ANSI C 코드로 6천 줄 이하이고 기본 엔진의 용량이 100KB이하라고 한다.

 필자도 처음으로 루아라는 프로그램 언어를 접한 계기가 Corona SDK 라는 플랫폼으로 스마트폰 프로그래밍을 공부하면서이다. Corona SDK라는 플랫폼은 현재 무료로 사용할 수 있으며 자신만의 앱을 만들어 동일한 소스로 아이폰과 안드로이드폰의 앱을 동시에 빌드하여 업로드 할 수 있다.(현재는 윈도우즈 같은 데스크탑 프로그램으로 import할 수 있다.) Corona SDK에서 사용하는 언어가 루아이므로 네이티브 언어를 사용해서 개발하는 것과는 비교할 수 없이 난이도가 낮아진다는 큰 장점을 가진다.


www.coronalabs.com


필자의 경우도 루아라는 언어에 대한 기초 지식이 전혀 없었음에도 불구하고 이삼일 정도 이 루아의 문법과 Corona SDK 라이브러리 용법을 익힌 후에 갤럭시노트에서 우주선이 터치하는 대로 움직이는 프로그램을 작성할 수 있었다. 그 당시에는 신선한 충격이었다. 안드로이드 앱은 자바(java), 아이폰은 objective-c 혹은 swift 라고 알고 있었는데 이런 개발 도구가 있다니하고 놀랬던 기억이 있다. 취미나 호기심에서 앱을 (특히 게임앱을) 만들어보고 싶다면 가장 난이도가 낮은 앱인벤터(app inventor)나 루아를 사용하는 코로나SDK, 또는 Gideros가 개발 도구로 적당하다고 생각한다.



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삼각함수 공식

교육/수학 2015. 4. 23. 16:23


1. 역함수

cscx%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%20sinx%20%7D%5C%5C%20secx%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%20cosx%20%7D%5C%5C%20cotx%5Cquad%20%3D%5Cquad%20%5Cfrac%20%7B%201%20%7D%7B%20tanx%20%7D%20 

Posted by 살레시오
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  루아(코로나)의 테이블의 요소(field)는 숫자를 키(key)로 가지는 것들과 문자열을 키로 가지는 것들로 구분할 수 있다. 예를 들어서


          local tA = { 11, x=160, “hello"35, y=200, true}


위 테이블은 숫자키를 가지는 요소가 색으로(굵게) 표시된 것들이며 아래와 완전히 동일하다.


          local tA = {

                    [1]=11-- 숫자키

                    [“x”]=160,

                    [2]=“hello"-- 숫자키

                    [3]=35-- 숫자키

                    [“y”]=200,

                    [4]=true-- 숫자키

          }

즉, 숫자키를 가지는 요소는 네 개이고 문자열키를 가지는 요소는 두 개다. 특이한 것은 루아는 아무 키도 지정하지 않은 요소는 자동으로 숫자키가 1부터 시작해서 할당되며, 또한 사용자가 아무 숫자로 키를 지정할 수 있다는 것이다. 0으로 지정할 수도 있고 음수도 가능하며 심지어 실수도 가능하다.


          local tB = { [-10]=11, 21, 33, x=50, 44 }


  한 가지 오해하기 쉬운 것은 위의 예에서 두 번째 요소인 21의 숫자키가 무엇일까 하는 것이다. -9라고 생각하기 쉬운데 1이다. 앞에서도 언급했듯이 아무 키도 지정되지 않는 요소는 항상 숫자키 1로 부터 시작해서 1씩 증가시킨다.


          local tC = { [2]=11, 22, 33, 44 }


위의 예에서 11의 숫자키가 2로 지정되었는데 33도 2가 되서 숫자키가 겹치게 되므로 보통은 이렇게 정의하지 않을 것이다.


  주의할 점은 테이블의 크기를 구하는 #연산자를 사용할 때이다. #연산자는 자연수(즉, 양의 정수 1,2,3, ...) 숫자키를 가지는 요소만 고려한다는 점에 유의해야 한다. 따라서 앞의 예에서 #tA 값은 4이고 #tB 값은 3이다. 다른 예를 들어 보면


          print( #{ 11, 22, “abc", 44} ) -- 4가 찍힌다.

          print( #{ 11, 22, "abc", x=4} ) -- 3이 찍힌다.

          print( #{ [0]=11, 22, "abc", x=4} ) -- 2가 찍힌다.


  좀 더 정확히 얘기하면 루아에서 #의 정의는 '자연수키를 가지는 요소 중에서 [n]번 요소는 nil이 아니고 [n+1]요소가 nil일 때의 n값(들)' 이다. 테이블을 자연수키로만 얌전하게(...) 관리한 경우 #연산자로 그 크기를 정확하게 구할 수 있다.


  혼동의 여지가 있는 경우는 중간에 nil이 섞여 있을 때이다. 이 경우는 #연산자로 정확한 크기를 구할 수 없다.


          print( #{ 11, 22, nil ,44 } ) -- 4가 찍힌다.

          print( #{ 11, 22, nil, 44, 55, nil } ) -- 2가 찍힌다.


또한 for와 ipairs()함수를 조합하면 테이블의 자연수키 요소만을 고려하게 된다. 그런데 이 경우에도 nil이 나오면 거기서 멈춘다는 것에 주의해야 한다.


          local tE = {11, 22, x=33, 44, nil, 55}

          local cnt = 0

          for key, value in ipairs(tE) do

                    cnt = cnt + 1

                    print(key.." : ".. value) -- 1:11, 2:22, 3:44 까지만 찍힌다.

          end


위의 예에서 문자열키를 가지는 x=33는 건너뛰고, 44까지는 가는데 그 다음의 nil 때문에 55까지는 도달하지 못하게 된다. (이에 반해서 pairs() 함수는 nil을 제외한 숫자키와 문자열키를 가지는 요소 모두를 고려한다.)

  코로나로 코딩을 하다보면 다양한 객체들 (이미지, 타이머, 애니메이션 등등)을 테이블에 저장하여 배열로 관리하는 경우가 있을 것이다. 예를 들어서 다음과 같은 방식이다.


          local tTimer = {}

          local tSprite = {}

          ...

          tTimer[#tTimer+1] = timer.performWithDealy( 500, SomeFunc ) -- 테이블에 타이머레퍼런스 저장

          tSprite[#tSprite+1] = display.newSprite( someSheet, someSequence ) -- 테이블에 애니메이션 저장

          ...


이런 식으로 배열에 타이머나 애니메이션을 저장하면서 관리하다가 어떤 조건에 따라서 중간의 요소를 삭제하기도 할 것이다.


          ...

          timer.cancel( tTimer[some_Id] )

          tTimer[some_Id] = nil

          ...

          tSprite[ another_id ]:removeSelf()

          tSprite[ another_id ] = nil


이런 경우 위에서 언급한 내용을 고려해서 테이블의 크기를 구하거나 반복문으로 테이블에 저장된 요소들을 검사할 때 논리적인 오류가 발생하지 않도록 해야 한다. 테이블의 요소를 완전하게 제거하려면 table.remove() 함수를 사용해야 한다.


Posted by 살레시오
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  루아에서 테이블은 마치 배열처럼 사용할 수 있는데 인덱스가 1로 부터 시작한다는 것이 특이하다.


          tA = {10,11, 20, 30, 40}

          print(tA[1]) -- 10 이 찍힌다

          print(tA[3]) -- 20 이 찍힌다


하지만 인덱스를 0으로부터 시작시킬 수도 있다.


          tB = {[0]=10,11, 20, 30, 40}

          print(tB[1]) -- 11 이 찍힌다

          print(tB[3]) -- 30 이 찍힌다


테이블이름 앞에 #을 붙이면 배열의 크기를 구할 수 있는데, 엄밀히 얘기하면 맨 마지막 자연수키를 반환하는 것 같다.


          print(#tA) -- 5가 찍힌다

          print(#tB) -- 4가 찍힌다


만약 tA의 한 요소를 삭제하기 위해서 nil로 지정하면, 예를 들어서


          tA[4]=nil

          print(tA[4]) -- nil 이 찍힌다

          print(#tA) -- 여전히 5가 찍힌다.


이때 오해하기 쉬운게 4번째 요소가 nil로 사라졌으니 tA의 크기는 4로 줄어야 되는 것 아니냐 하는 것인데 여전히 5이다. 4번째 요소는 nil로 바뀌었을뿐 여전히 자리를 차지하고 있다.

  완전히 삭제하려면 table.remove()를 써야한다.


          table.remove(tA, 4)

          print(tA[4]) -- 40이 찍힌다.

          print(#tA) -- 이제 4가 찍힌다.


즉, table.remove()함수를 사용하면 그 즉시로 배열의 인덱스값이 달라진다. 원래 인덱스가 5였던 것이 4로 바뀌는 것이다. 이 사실은 반복문 안에서 table.remove()함수를 사용할 때 반드시 고려해야 한다.


  프로그램을 작성하다보면 필요에 의해서 객체를 동적으로 생성한 후 (몬스터, 총알 등등) 배열에 집어넣게 된다. 그리고 어떤 조건에 맞으면 (화면에서 벗어났다던가) 그것을 삭제해야 되는데 그 조건 검사를 보통 for문으로 다음과 같이 하게 된다.


          for id=1, #tA do

                    ...

                    if condition1 == true then

                              ...

                              tA[id]:revmoveSelf()

                              tA[id] = nil

                    end

                    ...

          end


그냥 이렇게 하는 걸로는 충분하지 않은 이유는 배열의 크기는 그대로이기 때문에 새로운 객체가 생성될 때마다 배열이 계속 커지게 된다. 시간이 지날수록 조건 검사의 부담이 늘어날 것이다. 그래서 table.remove()를 다음과 같이 써야 한다.


          for id=1, #tA do

                    ...

                    if condition1 == true then

                              ...

                              tA[id]:removeSelf()

                              table.remove(tA, id)

                    end

                    ...

          end


그런데 이렇게 하면 모든 요소에 대해서 제대로 검사가 수행이 되지 않는데 그 이유는 table.remove()함수가 실행되면 그 즉시로 인덱스가 변하기 때문에 하나를 건너뛰게 되기 때문이다. 예를 들어 4번 요소가 조건이 맞아서 삭제되면 원래 5번이었던 것이 4번이 되고 그 다음 반복에서는 5번이(원래는 6번 이었던 것) 검사가 되기 때문이다.


  간단한 해법은 역순으로 검사를 하는 것이다.


          for id=#tA, 1, -1 do

                    ...

                    if condition1 == true then

                              ...

                              tA[id]:removeSelf() 

                              table.remove(tA, id)

                    end

                    ...

          end


이렇게 하면 table.remove()가 실행되어도 이후에 검색할 요소의 인덱스는 변하지 않으므로 모든 배열 요소에 대해서 조건검사가 수행이 되게 된다.


Posted by 살레시오
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