코딩 테스트 문제를 풀기 전에는 당연히 코딩 테스트에 사용할 언어의 문법을 알아야 합니다. 여기서는 파이썬 기초 문법을 충실히 설명하기보다는 코딩 테스트에 자주 사용하는 문법을 설명하는 데 집중합니다. 파이썬 기초서 1권을 완독했다는 가정하에 설명했으므로 참고하기 바랍니다.
[코딩 테스트 Python] 필수 문법
1. 빌트인 데이터 타입
빌트인 데이터 타입(Built-in Data Type)은 언어 자체에서 제공하는 데이터 타입과 컬렉션 데이터 타입이 있습니다. 기본 데이터 타입으로는 정수형int, 부동소수형float, 문자열 타입이 있고 컬렉션 데이터 타입으로는 리스트, 튜플, 셋, 딕셔너리 등이 있습니다.
1.1 정수형
정수형은 양과 음의 정수, 0을 포함합니다. 정수형은 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기와 같은 사칙 연산 외 많은 연산을 할 수 있습니다. 대표적인 예로 지수 연산을 하는 ** 연산자와 정수 나눗셈 연산의 몫만 반환하는 // 연산자가 있습니다. 이 책을 펼친 독자라면 대부분 설명 없이 코드만 봐도 쉽게 이해할 수 있을 것입니다. 코드양이 많아서 좀 지루할 수도 있습니다만 연산자는 글보다는 코드를 보며 공부하는 것이 훨씬 직관적이고 이해하기 쉬우니 꼭 살펴보기 바랍니다.
1.1.1 정수형 변수 선언
a = 13
b = 4
1.1.2 정수형 산술 연산
print(a + b) # 더하기 / 17
print(a - b) # 빼기 / 9
print(a * b) # 곱하기 / 52
print(a / b) # 나누기 (소수점 포함) / 3.25
print(a // b) # 나누기 (소수점 제외) / 3
print(a % b) # 모듈러 연산 (나머지) / 1
print(-a) # 부호를 바꿈 / -13
print(abs(-a)) # 절대값 / 13
print(a**b) # a의 b승 / 28561
1.1.3 정수형 비교 연산
print(a == b) # 같은 값인지 비교 / False
print(a != b) # 같지 않은 값인지 비교 / True
print(a > b) # 왼쪽 값이 더 큰지 비교 / True
print(a < b) # 왼쪽 값이 더 작은지 비교 / False
print(a >= b) # 왼쪽 값이 더 크거나 같은지 비교 / True
print(a <= b) # 왼쪽 값이 더 작거나 같은지 비교 / False
1.1.4 정수형 비트 연산
print(a & b) # AND / 4
print(a | b) # OR / 13
print(a ^ b) # XOR / 9
print(~a) # NOT / -14
print(a << 2) # 왼쪽 시프트 (a에 2^2를 곱한 것과 동일) / 52
print(a >> 1) # 오른쪽 시프트 (a를 2^1로 나눈 것과 동일) / 6
1.1.5 정수형 논리 연산
print(a and b) # 논리 연산 AND / 4
print(a or b) # 논리 연산 OR / 13
print(not a) # 논리 연산 NOT / False
1.2 부동소수형
부동소수형은 소수를 저장할 때 사용합니다. 부동소수형도 연산 결과를 보며 설명하겠습니다.
1.2.1 부동소수형 사칙 연산
print(2.5 + 3.7) # 더하기 / 6.2
print(7.9 - 4.2) # 빼기 / 3.7
print(1.5 * 4.8) # 곱하기 / 7.199999999999999
print(10.0 / 3.2) # 나누기 / 3.125
1.2.2 부동소수형 정수형 나누기, 모듈러, 제곱 연산
print(10.0 // 3.2) # 정수형 나누기 / 3.0
print(10.0 % 3.2) # 모듈러 / 0.39999999999999947
print(2.0 ** 3.2) # 제곱 연산 / 9.18958683997628
1.2.3 부동소수형 논리 연산
x = 0.5
y = 1.2
z = 2.0
print(x > y and y < z) # AND 연산 / False
print(x < y or y < z) # OR 연산 / True
print(not (x > y)) # NOT 연산 / True
부동소수형 코드 실행 결과를 보면 눈에 띄는 내용이 있습니다. 10 % 3.2의 연산 결과를 보면 결괏값이 0.4가 아니라 0.39999999999999947입니다.
1.2.4 엡실론을 포함한 연산에 주의하라
이런 이유는 파이썬은 부동소수형 데이터를 이진법으로 표현하기 때문입니다. 표현 과정에서 오차가 발생하는 것이죠. 이를 엡실론(Epsilon)이라고 합니다. 구체적인 내용은 문법서에서 공부하는 것이 더 적합하므로 여기서는 생략하겠습니다. 제가 이 내용을 언급한 이유는 코딩 테스트에서 부동소수형 데이터를 다룰 일이 생겼을 때 이 엡실론을 항상 생각하라는 이유에서입니다. 여러분이 부동소수형을 사용하여 코드를 작성하면 엡실론이라는 요소 때문에 일부 테스트 케이스가 통과하지 못할 수도 있으니 유의하기 바랍니다.
※ 마찬가지의 이유로 0.1을 3번 더한 a의 값에 0.3을 빼면 0이 아닙니다.
import sys
# 엡실론 출력
print(sys.float_info.epsilon) # 2.220446049250313e-16
# 부동소수점 수의 오차 검사
a = 0.1 + 0.1 + 0.1
b = 0.3
print(a - b) # 5.551115123125783e-17
if abs(a - b) < sys.float_info.epsilon:
print("a와 b는 같은 값입니다.") # 이 코드가 출력됨
else:
print("a와 b는 다른 값입니다.")
부동소수형 데이터를 활용하는 문제는 오차 허용 범위를 언급하는 경우가 많습니다. 문제를 분석할 때 꼭 이 부분을 체크하기 바랍니다. 이 지점에서 정말 많은 사람이 실수합니다.
2. 컬렉션 데이터 타입
컬렉션은 여러 값을 담는 데이터 타입을 말합니다. 대표적으로 리스트(List), 튜플(Tuple), 딕셔너리(Dictionary), 셋(Set), 문자열(String) 등이 있습니다. 그리고 이 컬렉션들은 데이터의 수정 가능 여부에 따라 변경할 수 있는 객체(Mutable Object)와 변경할 수 없는 객체(Immutable Object) 이렇게 2가지로 구분합니다. 먼저 변경할 수 있는 객체와 변경할 수 없는 객체 개념부터 설명하고 코드와 함께 컬렉션을 하나씩 설명하겠습니다. 이 책에서는 편의상 변경할 수 있는 객체는 뮤터블 객체, 변경할 수 없는 객체는 이뮤터블 객체라고 부르겠습니다.
2.1 뮤터블 객체
뮤터블 객체는 객체 생성 후 객체를 수정할 수 있습니다. 대표적인 뮤터블 객체는 리스트, 딕셔너리, 셋입니다.
my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 리스트 객체 생성, [1, 2, 3, 4, 5]
my_list[4] = 6 # 리스트 원소 변경
print(my_list) # [1, 2, 3, 4, 6]
위 코드는 다음과 같이 동작합니다. 그림에서 보듯 my_list가 참조하고 있는 [1, 2, 3, 4, 5]에서 5번째 위치에 있는 값을 6으로 수정합니다.
2.2 이뮤터블 객체
이뮤터블 객체는 객체 생성 후 객체를 수정할 수 없습니다. 대표적인 이뮤터블 객체는 정수, 부동소수점, 문자열, 튜플입니다. 코드와 그림을 보며 이뮤터블 객체의 동작을 이해해봅시다.
※ 뮤터블, 이뮤터블을 설명하기 위해 잠시 정수를 빌려와 예로 들었습니다. 정수가 컬렉션 데이터 타입에 포함되는 것이 아니므로 오해 없기 바랍니다.
a = 4 # ➊ a = 4
b = a # ➋ a = 4, b = 4 / b는 a가 아닌 a가 참조한 4를 참조
b += 2 # ➌ b = 6 / 기존에 참조한 객체를 수정하지 않음, 새 객체 6을 참조
print(a, b) # 4 6
➊ a가 4라는 객체를 참조합니다.
➋ a가 참조한 4라는 이뮤터블 객체를 b도 똑같이 참조합니다.
➌에 의해 b는 6이라는 객체를 참조합니다. 주목할 점은 4는 이뮤터블 객체이므로 수정할 수 없습니다. 따라서 객체 6을 새로 생성하고 그 객체를 참조합니다.
이처럼 뮤터블 객체와 이뮤터블 객체는 값의 수정 유무의 특징이 있으므로 동작하는 방식이 다릅니다. 이점을 잘 알아두기 바랍니다. 그럼 계속해서 대표적인 컬렉션 타입인 리스트, 딕셔너리, 튜플, 문자열을 자세히 설명하겠습니다.
2.3 리스트
리스트는 뮤터블 객체입니다. [ ]로 원소를 감싸는 형태로 사용합니다. 다음 코드를 보면 리스트의 동작 방식을 쉽게 알 수 있을 것입니다.
# 리스트 선언
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_list2 = [1, 3, 5] + [7, 9]
my_list3 = list(my_list)
print(my_list) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list2) # [1, 3, 5, 7, 9]
print(my_list3) # [1, 2, 3, 4, 5]
리스트는 흔히 ‘시퀀스(순서)가 있는 자료형이다’라고 말합니다. 이런 특징으로 리스트는 인덱싱, 슬라이싱을 할 수 있습니다. 인덱싱과 슬라이싱을 알아봅시다.
2.3.1 리스트 인덱싱
인덱싱은 인덱스를 활용해서 특정 위치의 원소에 접근하는 것을 말합니다. 예를 들어 다음 코드에서 3번째 인덱스에 접근하는 my_list[2] 코드를 작성했는데, 이를 ‘인덱싱으로 원소에 접근한다’라고 표현합니다. 값을 추가하고 삭제하고 인덱싱하는 모습은 코드와 그림을 통해 설명하겠습니다. 아주 직관적이므로 별다른 설명 없이 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.
my_list = [1, 2, 4]
# 값 추가
my_list.append(6) # ➊
print(my_list) # [1, 2, 4, 6]
# 인덱싱으로 값 삭제
del my_list[2] # ❷ del은 인덱스 위치에 있는 원소를 지우는 키워드입니다.
print(my_list) # ➌ [1, 2, 6]
➊은 6을 리스트의 맨 뒤에 추가합니다.
➋는 인덱스 2의 데이터 4를 삭제합니다.
➌과 같이 리스트 전체를 출력하면 [1, 2, 6]입니다.
인덱싱은 할 이야기가 조금 더 있습니다만 코딩 테스트에 필요한 설명은 이 정도면 충분합니다.
2.3.2 리스트 슬라이싱
슬라이싱은 시퀀스 자료형의 범위를 지정해서 값들을 복사하여 가져오는 방식을 말합니다. 슬라이싱은 파이썬 코드로 list_name[a:b]와 같이 작성합니다. 이렇게 작성한 코드는 인덱스 a 이상부터 b 미만에 해당하는 원소를 새 리스트에 담아 반환합니다. 마지막 줄을 보면 음수 인덱스를 활용한 슬라이싱도 할 수 있음을 알 수 있습니다.
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list[0:2]) # ➊ [1, 2]
print(my_list[1:]) # ➋ [2, 3, 4, 5]
print(my_list[3:4]) # ➌ [4]
print(my_list[-4:-2]) # ➍ [2, 3]
리스트를 선언하면 다음과 같습니다.
음수 인덱스가 익숙하지 않은 독자를 위해 그림에 양수와 음수 인덱스를 표기했으니 참고하기 바랍니다.
➊ [0 : 2]는 인덱스 0 이상 2 미만의 원소를 슬라이싱하여 4를 출력합니다.
➋ [1 :]은 인덱스 1 이상부터 리스트 맨 끝까지 슬라이싱합니다.
➌ [3 : 4]는 인덱스 3 이상 4 미만의 원소를 슬라이싱하여 4를 출력합니다.
➍ [-4 : -2]는 음수로 슬라이싱한 경우입니다. 앞서 표시한 인덱스대로 슬라이싱합니다.
2.4 딕셔너리
파이썬의 딕셔너리(Dictionary)는 뮤터블 객체이며, 키(Key)와 값(Value) 쌍을 저장하는 해시 테이블로 구현되어 있습니다. 이름 그대로 키를 사용하여 값을 검색하는 자료형이라고 생각하면 됩니다. 예시 코드를 그림과 함께 살펴보겠습니다.
2.4.1 딕셔너리 초기화
딕셔너리를 하나 선언한 모습입니다.
my_dict = { }
2.4.2 딕셔너리 삽입과 출력
선언한 딕셔너리에 값을 삽입하고 딕셔너리 전체를 출력합니다.
# 딕셔너리 값 삽입
my_dict["apple"] = 1
my_dict["banana"] = 2
my_dict["orange"] = 3
# 딕셔너리 값 출력
print(my_dict) # {'apple': 1, 'banana': 2, 'orange': 3}
2.4.3 딕셔너리 검색
my_dict가 참조하는 딕셔너리의 키들을 보며 “apple” 문자열이 일치하는지 확인하고, 일치하는 키를 찾으면 키-값을 출력합니다.
key = "apple"
if key in my_dict:
value = my_dict[key]
print(f"{key}: {value}") # apple: 1
else:
print(f"{key}는 딕셔너리에 존재하지 않습니다.")
2.4.4 딕셔너리 수정
키 “banana”를 검색하여 해당 키의 값을 4로 바꿉니다. 딕셔너리 내부는 해시 테이블로 구성되어 있으므로 해시 테이블에서 키를 찾거나 하지 않아도 됩니다.
my_dict["banana"] = 4
print(my_dict) # {'apple': 1, 'banana': 4, 'orange': 3}
2.4.5 딕셔너리 삭제
키 “orange”를 찾아 딕셔너리에서 삭제합니다. ➊ 딕셔너리에 키가 없는 경우를 처리하는 예외 처리입니다. 키가 없는 경우 예외가 발생하므로 예외 처리를 해주어야 합니다.
del my_dict["orange"]
print(my_dict) # {'apple': 1, 'banana': 4}
# ➊ 딕셔너리 생성
my_dict = {"apple": 1, "banana": 2, "cherry": 3}
# ➋ my_dict에 없는 key로 설정
key = "kiwi"
# ➌ 키가 딕셔너리에 있는지 확인
if key in my_dict:
# ➍ 키가 딕셔너리에 있으면 해당 값 출력
print(f"값: {my_dict[key]}")
else:
# ➎ 키가 딕셔너리에 없으면 에러 메시지 출력
print(f"'{key}' 키가 딕셔너리에 없습니다.")
2.6 튜플
튜플은 이뮤터블 객체입니다. 앞서 살펴본 리스트, 딕셔너리와 달리 한 번 생성하면 삽입하거나 삭제할 수 없습니다.
2.6.1 튜플 초기화
튜플은 다음과 같이 ( )를 사용하여 초기화합니다.
my_tuple = (1, 2, 3)
2.6.2 튜플 인덱싱, 슬라이싱
앞서 설명했듯이 튜플은 삽입, 삭제는 되지 않지만 인덱싱, 슬라이싱은 할 수 있습니다. 문법 자체는 리스트와 같습니다.
y_tuple = (1, 2, 3)
# 인덱싱
print(my_tuple[0]) # 1
print(my_tuple[1]) # 2
print(my_tuple[2]) # 3
# 슬라이싱
print(my_tuple[1:]) # (2, 3)
print(my_tuple[:2]) # (1, 2)
print(my_tuple[1:2]) # (2,)
2.7 문자열
문자열은 문자들을 집합의 형태로 구성한 이뮤터블 객체입니다.
2.7.1 문자열 초기화
문자열은 큰따옴표나 작은따옴표로 감싸 사용합니다.
string = "Hello, World!" # 큰따옴표 사용
string2 = 'Hello, World!' # 작은따옴표 사용
2.7.2 문자열 추가, 삭제
다음은 문자열을 추가하고 삭제하는 동작입니다. 여기서 주목해야 할 점은 문자열은 이뮤터블 객체이므로 기존 객체를 수정하는 것이 아니라 새로운 객체를 반환한다는 사실입니다.
string = "He" # ➊
string += "llo" # ➋
print(string) # "Hello"
➊ 문자열을 초기화합니다. string이 문자열 “he”를 참조합니다. ➋ 이어서 string이 참조하는 “He”와 “llo”를 합쳐 새로운 문자열을 만들고 string은 그 문자열을 참조합니다.
2.7.3 문자열 수정
그렇다면 문자열을 수정하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 그럴 때는 replace( ) 메서드를 사용하면 됩니다. replace( ) 메서드는 첫 번째 인수에 찾을 문자열을, 두 번째 인수에 변경할 문자열을 넣어 사용합니다.
예를 들어 replace(A, B)는 replace( ) 메서드의 대상 문자열에서 A를 모두 찾아 B로 변경합니다.
string = "Hello"
string = string.replace("l", "") # "l"을 모두 삭제
print(string) # Heo
3. 함수
함수는 프로그램의 중요한 요소입니다. 이건 프로그래밍 기초를 공부했다면 누구나 아는 사실이죠. 여기는 주요 내용과 코딩 테스트를 위해 알아야 할 내용만 빠르게 공부하고 넘어가겠습니다.
3.1 함수 정의
파이썬의 함수는 def라는 예약어를 사용하여 정의합니다. 파이썬 문법을 안다면 다음 코드는 아주 익숙할 것이므로 간단히 살펴보고 넘어가겠습니다.
def function_name(param1, param2, param3, ..., paramN):
# 함수의 실행 코드
# ...
# ...
return result # 반환값
3.2 함수 호출
함수를 정의했으면 함수를 호출할 수 있습니다. 함수를 호출할 때 매개변수가 있는 경우 func(a, b)와 같이 인수를 함께 전달합니다.
def add(num1, num2):
result = num1 + num2
return result
# 함수 호출하여 결과 출력
ret = add(5, 10)
print(ret) # 15
3.3 람다식
파이썬은 람다식(Lambda Expression)을 사용할 수 있습니다. 람다식은 함수를 더 간단하게 표현하는 방법입니다. 또 람다식은 익명 함수(Anonymous Function)를 만드는 데 사용합니다. 익명 함수란 말 그대로 이름이 없는 함수를 말하며 코드에서 딱 한 번 실행할 목적으로 사용하거나, 다른 함수의 인수로 사용하는 데 사용합니다.
3.3.1 람다식 정의
람다식은 다음과 같이 정의합니다.
lambda x, y : x + y # x와 y를 받아서 더한 값을 반환하는 람다식
3.3.2 람다식 사용
람다식은 2가지 패턴으로 자주 사용합니다. 첫 번째로 람다식은 변수로 참조할 수 있습니다. 그래서 변수에 람다식을 할당하고 람다식 실행이 필요한 경우 변수(a, b)와 같이 호출할 수 있습니다. 다음 코드를 봅시다.
# 람다를 이용한 간단한 함수 정의
add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 4)) # 9
두 번째는 인수로 람다식을 넘기는 방법입니다.
num = [1, 2, 3, 4, 5] # ➊ 리스트 선언
squares = list(map(lambda x: x**2, num)) # ➋ 람다식 넘기기
print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]
➊ 정수형 리스트를 하나 선언하고 ➋ map( ) 함수에 람다식을 넘깁니다. 이렇게 하면 map( ) 함수는 2번째 인수로 넘어온 리스트에 1번째 인수로 받은 람다식을 적용하여 num의 원소를 각각 제곱한 새 리스트를 반환합니다.
4. 코딩 테스트 코드 구현 노하우
코딩 테스트를 처음 공부하면 만나는 첫 난관은 코드 구현입니다. 자료구조나 알고리즘은 이론 지식이므로 공부하면 지식이 쌓이면서 실력이 늡니다. 하지만 코드 작성 노하우는 쉽게 늘지 않습니다. 여기서는 코딩 테스트에 유용한 코드 작성 노하우를 몇 가지 소개하겠습니다. 이런 노하우는 하루만에 습득하기 어렵습니다. 습관이 되어야 하므로 코드를 작성할 때마다 적용해보기 바랍니다.
4.1 조기 반환
조기 반환(Early Return)은 코드 실행 과정이 함수 끝까지 도달하기 전에 반환하는 기법입니다. 이 방식은 코드의 가독성을 높여줄 뿐만 아니라 예외를 조금 더 깔끔하고 빠르게 처리할 수 있습니다.
def total_price(quantity, price):
total = quantity * price # ➊
if total > 100: # ➋ total이 100보다 크면
return total * 0.9 # ➌ 조기 반환
return total
print(total_price(4, 50))
➊ total에 quantity * price를 대입합니다. ➋ total의 값이 100보다 큰 경우 ➌ total에 0.9를 곱하고 반환합니다. 이렇게 하면 함수 자체를 조기에 종료할 수 있으므로 이후 예외에 대한 처리를 하지 않아도 됩니다.
4.2 보호 구문
보호 구문(Gard Clauses)은 본격적인 로직을 진행하기 전 예외 처리 코드를 추가하는 기법입니다. 예를 들어 조건문을 이용하여 초기에 입력값이 유효한지 검사하고 그렇지 않으면 바로 함수를 종료하는 보호 구문을 쓸 수 있습니다.
def calculate_average(numbers):
if numbers is None: # ➊ 값이 없으면 종료(예외)
return None
if not isinstance(numbers, list): # ➋ numbers가 리스트가 아니면 종료(예외)
return None
if len(numbers) == 0: # ➌ numbers의 길이가 0이면 종료(예외)
return None
total = sum(numbers) # ➍
average = total / len(numbers)
return average
이렇게 구현한 코드는 보호 구문 이후 구현부에서 입력값에 대한 예외를 고려하지 않아도 되므로 보기 좋습니다. 추가로 이런 습관을 들이면 처음부터 예외를 고려할 수 있어 코드를 더 안전하게 작성할 수 있게 됩니다. 코드를 보면 ➊, ➋, ➌에서 예외 처리를 하여 함수를 종료시킵니다. 여기서 예외를 잘 고려했다면 이후 코드에서는 ❹와 같이 원하는 동작 구현에만 집중하면 되겠죠.
4.3 합성 함수
합성 함수(Composite Method)는 2개 이상의 함수를 활용하여 함수를 추가로 만드는 기법입니다. 보통 합성 함수는 람다식을 활용합니다.
def add_three(x): # ➊
return x + 3
def square(x): # ➋
return x * x
composed_function = lambda x: square(add_three(x)) # ➌
print(composed_function(3)) # ➍ (3 + 3)^2 = 36
➊과 ➋에서 2개의 함수를 정의한 다음 ➌에서 이 두 함수를 합성합니다. 그 결과 ➍ 실제 호출하는 부분에서는 두 함수를 마치 하나의 함수처럼 활용하는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 코드를 구현하면 작은 기능을 분리해서 코드를 작성할 수 있으므로 관리자는 코드를 쉽게 관리할 수 있고, 함수를 사용하는 사용자는 코드를 쉽게 사용할 수 있습니다.
리마인드
기억 01
파이썬의 빌트인 데이터 타입은 기본 타입(정수형, 부동소수형, 문자열)과 컬렉션 타입(리스트, 딕셔너리, 튜플, 셋)이 있습니다.
기억 02
파이썬의 데이터 타입은 이뮤터블(값을 변경할 수 없음) 타입과 뮤터블(값을 변경할 수 있음) 타입으로 나눌 수 있습니다. 이뮤터블 타입은 기본 타입, 문자열, 튜플이 있고 뮤터블 타입은 리스트, 딕셔너리, 셋이 있습니다.
기억 03
함수는 프로그램의 기본 구성 요소로 파이썬에서는 예약어로 def로 정의할 수 있습니다.
기억 04
람다식은 간결한 함수 표현 방법입니다. 한 번만 사용하거나 인자로 함수를 넘겨야 할 경우 유용합니다.
기억 05
조기 반환, 보호 구문, 합성 함수 등의 기법을 활용하면 코드의 가독성과 효율성을 높일 수 있습니다.
자료구조, 알고리즘, 빈출 100 문제로 대비하는 코테 풀 패키지
[되기] 코딩 테스트 합격자 되기(파이썬 편)
저자 박경록
매일 퇴근과 점심 메뉴를 고민하는 9년차 시스템 S/W 개발자입니다. 수학, 알고리즘 같은 실생활과 가깝고도 먼 학문을 좋아하고, 명확하지만 개선 여지가 있는 문제들에 대해 논의하고 사고를 개선해 나가는 과정을 좋아합니다.
