# 리스트 생성 방법
numbers = []                          # 빈 리스트
odds = [1, 3, 5, 7, 9]               # 홀수 리스트
evens = list(range(0, 10, 2))        # 짝수 리스트
mixed = [1, "hello", 3.14, True]     # 다양한 자료형
matrix = [[1, 2], [3, 4]]            # 중첩 리스트

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 인덱싱
print(numbers[0])       # 1 (첫 번째 요소)
print(numbers[-1])      # 5 (마지막 요소)

# 슬라이싱
print(numbers[1:3])     # [2, 3]
print(numbers[:3])      # [1, 2, 3]
print(numbers[3:])      # [4, 5]
print(numbers[:])       # [1, 2, 3, 4, 5]

# 중첩 리스트 인덱싱
nested = [1, [2, 3, ['hello']]]
print(nested[1][2][0])  # 'hello'

# 리스트 연결하기
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
print(a + b)           # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 리스트 반복하기
print(a * 3)          # [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

# 리스트 길이
print(len(a))         # 3

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 값 수정
numbers[2] = 30
print(numbers)        # [1, 2, 30, 4, 5]

# 요소 삭제
del numbers[2]        # 인덱스로 삭제
print(numbers)        # [1, 2, 4, 5]

# 슬라이스로 삭제
del numbers[1:3]      # 1번부터 3번 전까지 삭제
print(numbers)        # [1, 5]

numbers = [1, 2, 3]

# 요소 추가
numbers.append(4)                 # 끝에 추가
numbers.insert(1, 1.5)           # 지정 위치에 추가
numbers.extend([5, 6, 7])        # 리스트 확장

# 요소 제거
numbers.remove(1.5)              # 값으로 제거
popped = numbers.pop()           # 마지막 요소 제거 후 반환
popped = numbers.pop(1)          # 지정 위치 요소 제거 후 반환

# 정렬
numbers.sort()                    # 오름차순 정렬
numbers.sort(reverse=True)        # 내림차순 정렬
numbers.reverse()                # 리스트 뒤집기

# 기타 연산
index = numbers.index(3)         # 요소의 인덱스 찾기
count = numbers.count(2)         # 요소의 개수 세기
numbers.clear()                  # 모든 요소 제거

# 기본 형식
squares = [x**2 for x in range(10)]            # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# 조건식 추가
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]  # [0, 4, 16, 36, 64]

# 다중 for문
coordinates = [(x, y) for x in range(3) for y in range(2)]
# [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1), (2, 0), (2, 1)]

# 중첩 리스트 평탄화
matrix = [[1, 2], [3, 4]]
flattened = [num for row in matrix for num in row]  # [1, 2, 3, 4]

# if-else 사용
values = [x if x % 2 == 0 else 'odd' for x in range(5)]  # [0, 'odd', 2, 'odd', 4]

# 얕은 복사(Shallow Copy) - 1차원 리스트에 효과적
original = [1, 2, 3]

# 방법 1: 슬라이싱
copy1 = original[:]

# 방법 2: list() 함수
copy2 = list(original)

# 방법 3: copy 메서드
copy3 = original.copy()

# 참조 복사(실제로는 같은 객체 참조)
reference = original

# 참조 복사의 문제점
reference[0] = 100
print(original)  # [100, 2, 3] - 원본도 변경됨

# 얕은 복사의 한계 (중첩 리스트)
nested = [[1, 2], [3, 4]]
shallow_copy = nested.copy()
shallow_copy[0][0] = 99
print(nested)  # [[99, 2], [3, 4]] - 내부 리스트는 여전히 참조 공유

# 깊은 복사(Deep Copy)
import copy
deep_copy = copy.deepcopy(nested)
deep_copy[0][0] = 999
print(nested)  # [[99, 2], [3, 4]] - 원본 유지

# 2차원 리스트 생성
matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]

# 접근하기
print(matrix[1][2])  # 6 (2행 3열)

# 행과 열 크기 구하기
rows = len(matrix)
cols = len(matrix[0])
print(f"{rows}x{cols} 행렬")  # 3x3 행렬

# 행렬 순회하기
for row in matrix:
    for element in row:
        print(element, end=' ')
    print()

# 행렬 변환 (전치 행렬)
transposed = [[matrix[j][i] for j in range(rows)] for i in range(cols)]
print(transposed)  # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

# 리스트 컴프리헨션으로 2차원 리스트 생성
# n x m 영행렬
n, m = 3, 4
zeros = [[0 for _ in range(m)] for _ in range(n)]
print(zeros)  # [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

# 초기화 주의사항
# 잘못된 방법 (모든 행이 같은
wrong_matrix = [[0] * 3] * 3
wrong_matrix[0][0] = 1
print(wrong_matrix)  # [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 0]] - 모든 행이 영향 받음

# 올바른 방법
correct_matrix = [[0] * 3 for _ in range(3)]
correct_matrix[0][0] = 1
print(correct_matrix)  # [[1, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

# 성능 관련 예제
import timeit
import random

# 큰 리스트 만들기
big_list = list(range(10000))
random.shuffle(big_list)

# 리스트 앞에 삽입 vs 뒤에 삽입
append_time = timeit.timeit(
    lambda: big_list.append(999),
    number=1000
)
insert_time = timeit.timeit(
    lambda: big_list.insert(0, 999),
    number=1000
)
print(f"append: {append_time:.6f}초, insert(0): {insert_time:.6f}초")
# append가 훨씬 빠름

# in 연산자와 set의 성능 비교
def check_list(val):
    return val in big_list

def check_set(val):
    return val in set(big_list)

list_time = timeit.timeit(
    lambda: check_list(9999),
    number=1000
)
set_time = timeit.timeit(
    lambda: check_set(9999),
    number=1000
)
print(f"list 검색: {list_time:.6f}초, set 검색: {set_time:.6f}초")
# set이 훨씬 빠름