집합: Set 자료구조의 수학

A = {1, 2, 3, 4}
B = {3, 4, 5, 6}

print(A | B)   # {1, 2, 3, 4, 5, 6}  합집합
print(A & B)   # {3, 4}              교집합
print(A - B)   # {1, 2}              차집합
print(A ^ B)   # {1, 2, 5, 6}        대칭차

# 부분집합·동등
print({1, 2} <= A)   # True (subset)
print({1, 2} < A)    # True (proper subset)
print(A == {1, 2, 3, 4})  # True


# O(1) 멤버십 검사 — 리스트보다 빠름
import time
nums = list(range(1_000_000))
nums_set = set(nums)

t0 = time.perf_counter(); 999_999 in nums; t_list = time.perf_counter() - t0
t0 = time.perf_counter(); 999_999 in nums_set; t_set = time.perf_counter() - t0
print(f"list:  {t_list*1000:.3f}ms")  # ~10ms
print(f"set:   {t_set*1000:.3f}ms")   # ~0.001ms (10000배+)

const A = new Set([1, 2, 3, 4]);
const B = new Set([3, 4, 5, 6]);

// 합집합
const union = new Set([...A, ...B]);
// 교집합
const intersect = new Set([...A].filter(x => B.has(x)));
// 차집합
const diff = new Set([...A].filter(x => !B.has(x)));

console.log([...union]);     // [1, 2, 3, 4, 5, 6]
console.log([...intersect]); // [3, 4]
console.log([...diff]);      // [1, 2]


// ES2025 — Set 메서드
// A.union(B), A.intersection(B), A.difference(B), A.symmetricDifference(B)

# 사용자가 선택한 태그와 게시물의 태그가 하나라도 겹치면 표시

def filter_posts(posts, user_tags):
    user_set = set(user_tags)
    return [p for p in posts if user_set & set(p['tags'])]


posts = [
    {'id': 1, 'title': 'React 시작',       'tags': {'react', 'frontend'}},
    {'id': 2, 'title': 'PostgreSQL 인덱스', 'tags': {'db', 'backend'}},
    {'id': 3, 'title': 'Next.js App Router', 'tags': {'react', 'nextjs'}},
]

result = filter_posts(posts, ['react'])
print([p['title'] for p in result])
# ['React 시작', 'Next.js App Router']

# A: Pro 결제 사용자, B: 최근 7일 활성, C: 이메일 인증

pro_users    = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
active_users = {3, 4, 5, 7, 8, 9}
verified     = {1, 3, 4, 8, 10}

# Pro + Active + Verified (3중 교집합) — 핵심 충성 사용자
core = pro_users & active_users & verified
print(core)  # {3, 4}

# Pro인데 비활성 (이탈 위험)
churn_risk = pro_users - active_users
print(churn_risk)  # {1, 2, 6}

# Active인데 미인증 (마케팅 대상)
marketing = active_users - verified
print(marketing)  # {5, 7, 9}

# 리스트의 중복 제거 + 순서 유지
def unique_ordered(arr):
    seen = set()
    return [x for x in arr if not (x in seen or seen.add(x))]


arr = [3, 1, 2, 3, 4, 1, 5]
print(unique_ordered(arr))  # [3, 1, 2, 4, 5]

# 단순 중복 제거 (순서 무관)
print(list(set(arr)))  # [1, 2, 3, 4, 5]