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쀑첩 λ¦¬μŠ€νŠΈμ™€ 쀑첩 반볡문

ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ°μ—μ„œ 쀑첩(Nested)λ˜μ—ˆλ‹€λŠ” 것은 ν•˜λ‚˜μ˜ ꡬ쑰 μ•ˆμ— 또 λ‹€λ₯Έ ꡬ쑰가 ν¬ν•¨λ˜μ–΄ μžˆλŠ” 것을 λœ»ν•©λ‹ˆλ‹€.

예λ₯Ό λ“€μ–΄ 리슀트 μ•ˆμ— 또 λ‹€λ₯Έ λ¦¬μŠ€νŠΈκ°€ μžˆκ±°λ‚˜, 반볡문 μ•ˆμ— 또 λ‹€λ₯Έ 반볡문이 μžˆλŠ” 경우λ₯Ό μ€‘μ²©λ˜μ—ˆλ‹€κ³  ν•©λ‹ˆλ‹€.

쀑첩 리슀트 μ˜ˆμ‹œ
# [2, 3]μ΄λΌλŠ” 리슀트λ₯Ό ν¬ν•¨ν•˜λŠ” 쀑첩 리슀트 nested = [1, [2, 3], 4]

쀑첩 λ¦¬μŠ€νŠΈλŠ” 주둜 ν–‰λ ¬(Matrix), ν‘œ(Table), 닀차원 데이터 ꡬ쑰 등을 ν‘œν˜„ν•  λ•Œ μ‚¬μš©ν•©λ‹ˆλ‹€.

쀑첩 리슀트 μ˜ˆμ‹œ
# 3x3 ν–‰λ ¬ matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]

쀑첩 반볡문

쀑첩 λ°˜λ³΅λ¬Έμ€ 반볡문 μ•ˆμ— 또 λ‹€λ₯Έ λ°˜λ³΅λ¬Έμ„ ν¬ν•¨ν•˜λŠ” 것을 μ˜λ―Έν•©λ‹ˆλ‹€.

for λ¬Έ μ•ˆμ— 또 λ‹€λ₯Έ for 문을 μ‚¬μš©ν•˜λŠ” 쀑첩 λ°˜λ³΅λ¬Έμ„ ν”νžˆ 2쀑 for 문이라고 λΆ€λ¦…λ‹ˆλ‹€.

μ•„λž˜ 2쀑 for λ¬Έ μ˜ˆμ œμ—μ„œ μ™ΈλΆ€ 반볡문 for row in matrix:은 리슀트의 ν–‰(κ°€λ‘œμ—΄)을 μˆœνšŒν•˜λ©°, λ‚΄λΆ€ 반볡문 for item in row:은 각 행에 μ†ν•œ μš”μ†Œλ₯Ό μˆœνšŒν•©λ‹ˆλ‹€.

쀑첩 반볡문 μ˜ˆμ‹œ
# 3x3 ν–‰λ ¬ λ‚΄ μš”μ†Œ 좜λ ₯ matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] # ν–‰ 순회 for row in matrix: # ν–‰ λ‚΄ μš”μ†Œ 순회 for item in row: print(item) # 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9κ°€ ν•œ 쀄씩 좜λ ₯됨

쀑첩 λ°˜λ³΅λ¬Έμ€ 2차원 μ΄μƒμ˜ 데이터 ꡬ쑰λ₯Ό μˆœνšŒν•˜κ±°λ‚˜ 닀차원 배열을 μ²˜λ¦¬ν•  λ•Œ 맀우 μœ μš©ν•©λ‹ˆλ‹€.

λ˜ν•œ for 문이 μ—¬λŸ¬ 겹으둜 μ€‘μ²©λ˜λ©΄ 3쀑, 4쀑 for λ¬Έ λ“±μœΌλ‘œ ν™•μž₯ν•˜μ—¬ μ‚¬μš©ν•  μˆ˜λ„ μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.

Mission
0 / 1

μ•„λž˜ λΉˆμΉΈμ— κ°€μž₯ μ ν•©ν•œ λ‹¨μ–΄λŠ” λ¬΄μ—‡μΌκΉŒμš”?

for 반볡문 μ•ˆμ— 또 λ‹€λ₯Έ for λ°˜λ³΅λ¬Έμ„ ν¬ν•¨ν•˜λŠ” 것을 이라고 ν•©λ‹ˆλ‹€.
단일 for λ¬Έ
쀑첩 for λ¬Έ
while λ¬Έ
if λ¬Έ

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