2차원 배열에서 max(), min()의 의미- 각 행의 첫번째 요소만 비교 + 직사각형의 넓이 구하기

list = [[1, 7, 12], [4, 7, 13], [1, 5, 17], [3, 5, 20], [2, 4, 24], [
    1, 4, 28], [3, 6, 37], [5, 6, 45], [2, 5, 62], [1, 2, 67], [5, 7, 73]]
 
numvert = max(list)
 
print(numvert)  # 출력값 : [5, 7, 73]

 

data = [[1, 2, 3], [5], [0, 1, 100]]
print(min(data))	#출력값 [0, 1, 100]
print(max(data))	#출력값 [5]

 

data = [[6, 8, 2, 6, 2], 
        [3, 2, 3, 4, 6], 
        [6, 7, 3, 3, 2],
        [7, 2, 5, 3, 6], 
        [8, 9, 5, 2, 7]]

min_val = min(data)   min_val: [3, 2, 3, 4, 6]
max_val = max(data)   max_val: [8, 9, 5, 2, 7]

 

▶ 2차원 배열에서 max(), min()의 의미

 

▶ min(data), max(data)는 리스트 원소 합과 원소의 개수와는 상관없이

    리스트의 각 행의 첫번째 원소만 가지고 대소 비교를 하여 리스트로 반환한다.

 

---

data = [[6, 8, 2, 6, 2], 
        [3, 2, 3, 4, 6], 
        [6, 7, 3, 3, 2],
        [7, 2, 5, 3, 6], 
        [8, 9, 5, 2, 7]]


min_tmp = min(data)[0]   min_tmp: 3
max_tmp = max(data)[0]   max_tmp: 8

min_tmp = min(data)[1]   min_tmp: 2
max_tmp = max(data)[1]   max_tmp: 9

 

▶ min(data)를 하면 리스트가 아래와 같이 출력된다.

     출력값 : [3, 2, 3, 4, 6]

 

▶ 따라서 min(data)[0] =3, 

                min(data)[1] =2,

                min(data)[2] =3,

                min(data)[3] =4,

                min(data)[4] =6

 

▶ max(data)를 하면 리스트가 아래와 같이 출력된다.

     출력값: [8, 9, 5, 2, 7]

 

▶ 따라서 max(data)[0] =8,

                max(data)[1] =9,

                max(data)[2] =5,

                max(data)[3] =2,

                max(data)[4] =7

 

▶ 프로그래머스 "직사각형의 넓이 구하기" 참고