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Learn Rust Coding · 강의

개수 세기와 그룹화

맵을 기반으로 한 일반적인 패턴을 배워 보세요.

개수 세기와 그룹화은(는) CoddyKit의 무료 Learn Rust Coding 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Learn Rust Coding 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Learn Rust Coding 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

항목 세기

컬렉션에서 각 값이 몇 번 나타나는지 세는 일은 매우 흔한 작업입니다.

값을 개수에 매핑하는 HashMap이 자연스러운 도구입니다. 키는 항목이고 값은 그 누적 개수입니다.

개수 세기 패턴

각 항목에 대해 해당 저장 공간을 조회하고, 기본값을 0으로 설정한 다음 1을 더합니다.

entry API를 사용하면 이 작업을 한 줄로 명확하게 표현할 수 있습니다. 이 패턴은 셀 수 있는 모든 항목에 적용됩니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let mut counts = HashMap::new();
    for n in [1, 1, 2, 3, 3, 3] {
        *counts.entry(n).or_insert(0) += 1;
    }
    println!("threes: {}", counts[&3]);
}

문자 세기

문자열은 문자로 이루어져 있으므로 같은 방법으로 문자의 빈도를 셀 수 있습니다.

chars()로 순회하면서 각 문자의 개수를 맵에 누적합니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let mut freq = HashMap::new();
    for c in "banana".chars() {
        *freq.entry(c).or_insert(0) += 1;
    }
    println!("a: {}, n: {}", freq[&'a'], freq[&'n']);
}

단어 세기

단어를 세려면 split_whitespace로 공백을 기준으로 문장을 나눕니다.

각 조각이 키가 됩니다. 이는 간단한 단어 빈도 분석기의 기초입니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let text = "go go stop go";
    let mut counts = HashMap::new();
    for w in text.split_whitespace() {
        *counts.entry(w).or_insert(0) += 1;
    }
    println!("go: {}", counts["go"]);
}

최댓값 찾기

개수를 구한 뒤에는 순회하면서 가장 큰 값을 추적하여 가장 자주 나타난 항목을 찾습니다.

각 항목의 개수를 지금까지 확인한 최선의 값과 비교할 수 있습니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let mut counts = HashMap::new();
    for c in "aabbbc".chars() {
        *counts.entry(c).or_insert(0) += 1;
    }
    let top = counts.iter().max_by_key(|(_, &v)| v).unwrap();
    println!("most common: {}", top.0);
}

항목 그룹화

그룹화는 같은 속성을 공유하는 항목을 묶음에 넣는 작업입니다.

그룹 키를 Vec 구성원 목록에 매핑하는 HashMap을 사용합니다. entry API는 처음 사용할 때 빈 벡터를 기본값으로 설정합니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let mut groups: HashMap<bool, Vec<i32>> = HashMap::new();
    for n in 1..=6 {
        groups.entry(n % 2 == 0).or_default().push(n);
    }
    println!("evens: {:?}", groups[&true]);
}

첫 글자로 그룹화

단어의 첫 번째 문자는 자연스러운 그룹화 키입니다.

첫 문자를 추출한 다음 각 단어를 일치하는 묶음에 추가합니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let words = ["apple", "avocado", "banana"];
    let mut by_letter: HashMap<char, Vec<&str>> = HashMap::new();
    for w in words {
        let first = w.chars().next().unwrap();
        by_letter.entry(first).or_default().push(w);
    }
    println!("a-words: {}", by_letter[&'a'].len());
}

길이로 그룹화

각 단어의 길이처럼 계산된 어떤 속성으로든 그룹화할 수 있습니다.

여기서 키는 숫자이며 각 묶음에는 해당 길이의 단어가 모입니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let words = ["hi", "yo", "hey", "hello"];
    let mut by_len: HashMap<usize, Vec<&str>> = HashMap::new();
    for w in words {
        by_len.entry(w.len()).or_default().push(w);
    }
    println!("len 2: {}", by_len[&2].len());
}

고유 항목 세기

서로 다른 값을 세려면 집합과 맵을 함께 사용합니다. 또는 HashSet으로 간단히 수집한 뒤 길이를 읽을 수도 있습니다.

이렇게 하면 반복되는 항목을 제외하고 서로 다른 항목이 몇 개인지 알 수 있습니다.

use std::collections::HashSet;

fn main() {
    let visits = ["sam", "mia", "sam", "leo", "mia"];
    let unique: HashSet<&str> = visits.iter().copied().collect();
    println!("unique visitors: {}", unique.len());
}

결과 보고

개수를 세거나 그룹화한 후에는 맵을 순회하여 보고서를 출력합니다.

순서는 지정되어 있지 않다는 점을 기억하세요. 출력 순서를 일정하게 유지해야 한다면 먼저 키를 정렬합니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let mut counts = HashMap::new();
    for c in "abca".chars() {
        *counts.entry(c).or_insert(0) += 1;
    }
    let mut keys: Vec<_> = counts.keys().collect();
    keys.sort();
    for k in keys {
        println!("{}: {}", k, counts[k]);
    }
}

그룹별 합계

구성원을 모으는 대신 키별로 값을 더하는 것처럼 집계할 수도 있습니다.

저장 공간의 기본값을 0으로 설정하고 각 항목의 값을 더합니다. 개수를 세는 것과 같지만 실제 수량을 사용합니다.

use std::collections::HashMap;

fn main() {
    let sales = [("a", 10), ("b", 5), ("a", 3)];
    let mut totals: HashMap<&str, i32> = HashMap::new();
    for (k, amount) in sales {
        *totals.entry(k).or_insert(0) += amount;
    }
    println!("a total: {}", totals["a"]);
}

빠른 확인

단어를 첫 글자에 따라 묶음으로 그룹화하려고 합니다.

복습

entry 패턴으로 항목, 문자, 단어를 세고 가장 자주 나타난 값을 찾았습니다.

문자와 길이에 따라 항목을 Vec 묶음으로 그룹화했으며, HashSet으로 서로 다른 값의 개수를 셌습니다.

자주 묻는 질문

“개수 세기와 그룹화” 강의는 무료인가요?

네 — “개수 세기와 그룹화” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Learn Rust Coding 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Learn Rust Coding 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“개수 세기와 그룹화”에서 뭘 배우나요?

맵을 기반으로 한 일반적인 패턴을 배워 보세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Learn Rust Coding을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Learn Rust Coding을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Learn Rust Coding은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“개수 세기와 그룹화” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Learn Rust Coding 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Learn Rust Coding 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. HashMap 만들기
  2. Entry API와 기본값
  3. HashSet 다루기
  4. 개수 세기와 그룹화
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