로또의 모든 조합을 전부 A4용지로 출력한다면?? - AI 답변(살짝 수정)
로또 6/45의 모든 조합을 텍스트 파일로 저장할 때의 파일 크기와, A4 용지에 출력할 경우 예상되는 장 수를 계산해보겠습니다.
### 1. 조합 개수 계산
로또 6/45에서 가능한 조합의 총 개수는 다음과 같이 계산할 수 있습니다:
\[ \text{조합 개수} = \binom{45}{6} = \frac{45!}{6!(45-6)!} = 8,145,060 \]
### 2. 텍스트 파일 크기 계산
각 조합을 텍스트 파일로 저장할 때, 각 조합은 보통 "1 2 3 4 5 6" 같은 형식으로 저장됩니다. 예를 들어, 각 조합은 다음과 같이 표현됩니다:
```
1 2 3 4 5 6
```
각 조합은 13자 (숫자와 공백 포함) + 개행 문자 1자로 총 14자로 가정할 수 있습니다. 그러므로 각 조합의 크기는 대략 14 바이트입니다. 따라서 모든 조합의 총 파일 크기는:
\[ \text{파일 크기} = 8,145,060 \times 14 \text{ 바이트} \]
\[ \text{파일 크기} = 113,030,840 \text{ 바이트} \]
\[ \text{파일 크기} \approx 113 \text{ MB} \]
[수정] 2자리 숫자를 포함하지 않은 오류가 있음.
프로그램 돌려서 파일 생성하면 141,585KB = 138MB 나옴.
### 3. A4 용지에 출력할 경우
일반적인 글자 크기로 A4 용지에 조합을 출력할 경우, 한 페이지에 몇 개의 조합이 들어갈지 계산해보겠습니다.
- **글자 크기와 여백**: 글자 크기를 12포인트로 가정하고, 여백을 고려하여 페이지당 평균적으로 약 40줄을 사용할 수 있다고 가정합니다.
- **한 줄의 조합 수**: 한 줄에 조합을 6개 정도 적을 수 있다고 가정합니다 (여백과 글자 크기에 따라 다를 수 있음).
따라서 한 페이지에 들어가는 조합의 수는:
\[ \text{페이지당 조합 수} = 40 \text{ 줄} \times 6 \text{ 조합/줄} = 240 \text{ 조합} \]
총 조합 개수가 8,145,060개이고, 한 페이지에 240개의 조합이 들어갈 경우:
\[ \text{페이지 수} = \frac{8,145,060}{240} \approx 33,104 \text{ 페이지} \]
### 결론
- **파일 크기**: 약 113 MB (실제 138MB)
- **출력 페이지 수**: 약 33,104 페이지
- 양면 인쇄시 A4(1박스,2500매) * 8.8416 박스 필요.
import itertools def generate_lotto_combinations(filename): # 1부터 45까지의 숫자 리스트 numbers = list(range(1, 46)) # 6개의 숫자 조합을 생성 combinations = itertools.combinations(numbers, 6) # 파일에 조합을 저장 with open(filename, 'w') as file: for combo in combinations: # 조합을 공백으로 구분된 문자열로 변환하고 줄바꿈 추가 file.write(' '.join(map(str, combo)) + '\n') print(f"파일 '{filename}'에 모든 조합이 저장되었습니다.") # 사용 예시 generate_lotto_combinations('lotto_combinations.txt')
실제 파일 생성시 138MB, 압축시 19MB
ㄴ Excel의 각 시트는 최대 1,048,576 행과 16,384 열까지 지원하므로 여러 시트로 분할해 저장해야 함.
댓글2
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세상의모든계산기
엑셀 파일로 저장한다면?
로또 6/45의 모든 조합을 Excel 파일로 저장하는 파이썬 프로그램을 작성하려면 `pandas`와 `openpyxl` 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리들은 데이터 프레임을 쉽게 Excel 파일로 저장할 수 있게 도와줍니다.
### 사전 준비
먼저, `pandas`와 `openpyxl`을 설치해야 합니다. 이를 위해 `pip` 명령어를 사용할 수 있습니다:
```bash
pip install pandas openpyxl
```### 파이썬 프로그램
다음은 모든 로또 조합을 Excel 파일로 저장하는 파이썬 프로그램입니다:
import itertools import pandas as pd def generate_lotto_combinations_excel(filename): # 1부터 45까지의 숫자 리스트 numbers = list(range(1, 46)) # 6개의 숫자 조합을 생성 combinations = itertools.combinations(numbers, 6) # 조합을 리스트로 변환 combinations_list = [list(combo) for combo in combinations] # 데이터프레임 생성 df = pd.DataFrame(combinations_list, columns=['Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4', 'Num5', 'Num6']) # 엑셀 파일로 저장 (여러 시트로 나누기) max_rows_per_sheet = 100000 # Excel 시트의 행 수 제한에 맞게 조정 num_sheets = (len(df) // max_rows_per_sheet) + 1 with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') as writer: for i in range(num_sheets): start_row = i * max_rows_per_sheet end_row = min(start_row + max_rows_per_sheet, len(df)) df.iloc[start_row:end_row].to_excel(writer, sheet_name=f'Sheet{i+1}', index=False) print(f"파일 '{filename}'에 모든 조합이 저장되었습니다.") # 사용 예시 generate_lotto_combinations_excel('lotto_combinations.xlsx')
### 프로그램 설명
#### 1. 라이브러리 임포트
```python
import itertools
import pandas as pd
```
- `itertools`: 조합을 생성하기 위해 사용됩니다.
- `pandas`: 데이터를 데이터프레임으로 변환하고 Excel 파일로 저장하기 위해 사용됩니다.#### 2. 함수 정의
```python
def generate_lotto_combinations_excel(filename):
```
- `filename`: 결과를 저장할 Excel 파일의 이름을 지정합니다.#### 3. 숫자 리스트 생성
```python
numbers = list(range(1, 46))
```
- 1부터 45까지의 숫자 리스트를 생성합니다. 이는 로또 번호의 가능한 모든 숫자입니다.#### 4. 조합 생성
```python
combinations = itertools.combinations(numbers, 6)
```
- 1부터 45까지의 숫자 중에서 6개를 뽑아 모든 가능한 조합을 생성합니다.#### 5. 조합을 리스트로 변환
```python
combinations_list = [list(combo) for combo in combinations]
```
- 생성된 조합을 리스트로 변환합니다. 각 조합은 튜플로 되어 있으며, 이를 리스트로 변환하여 데이터프레임에 적합한 형태로 만듭니다.#### 6. 데이터프레임 생성
```python
df = pd.DataFrame(combinations_list, columns=['Num1', 'Num2', 'Num3', 'Num4', 'Num5', 'Num6'])
```
- 조합 리스트를 `pandas` 데이터프레임으로 변환합니다. 열 이름은 'Num1'부터 'Num6'까지입니다.#### 7. Excel 파일로 저장 (여러 시트로 나누기)
```python
max_rows_per_sheet = 100000
num_sheets = (len(df) // max_rows_per_sheet) + 1
```
- `max_rows_per_sheet`: 각 시트에 저장할 최대 행 수를 정의합니다. 여기서는 100,000으로 설정하였습니다.
- `num_sheets`: 데이터프레임의 총 행 수를 `max_rows_per_sheet`로 나누어 필요한 시트 수를 계산합니다.```python
with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') as writer:
for i in range(num_sheets):
start_row = i * max_rows_per_sheet
end_row = min(start_row + max_rows_per_sheet, len(df))
df.iloc[start_row:end_row].to_excel(writer, sheet_name=f'Sheet{i+1}', index=False)
```
- `pd.ExcelWriter`: Excel 파일을 작성하는 데 사용됩니다.
- `writer`: ExcelWriter 객체를 생성하여 파일에 데이터를 쓸 수 있습니다.
- `for` 루프: 필요한 시트 수만큼 반복하며, 각 시트에 데이터를 나누어 저장합니다.
- `start_row`와 `end_row`: 현재 시트에 포함될 데이터의 시작과 끝 행을 정의합니다.
- `df.iloc[start_row:end_row]`: 현재 시트에 쓸 데이터의 부분집합을 선택합니다.
- `to_excel()`: 선택한 데이터를 현재 시트에 저장합니다.#### 8. 완료 메시지 출력
```python
print(f"파일 '{filename}'에 모든 조합이 저장되었습니다.")
```
- 저장이 완료되면 사용자에게 완료 메시지를 출력합니다.### 요약
이 프로그램은 로또 번호 조합을 생성하고, Excel 파일로 저장합니다. 데이터가 너무 크면 여러 시트로 나누어 저장하여 Excel 시트의 크기 제한을 피합니다. 각 시트는 최대 100,000행을 포함하며, 이 방법으로 모든 조합을 저장할 수 있습니다.
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
수치해석 방법 method 를 강제로 선택할 수 있으면 좋을텐데... 위의 스샷을 보면 되는 듯 하면서도 아래 스샷을 보면 안되는 것 같기도 합니다. solve(Expr,[Var]) csolve(LstEq,LstVar) nSolve(Expr,Var,[Guess or Interval],[Method]) deSolve(Eq,[TimeVar],FncVar) linsolve(LstLinEq,LstVar) fsolve(Expr,Var,[Guess or Interval],[Method]) 2025 10.17 종합해서 답변을 드리면 HP Prime 에 solve 에서 변수명에 구간을 입력하면 수치해석 방식으로 bisection 을 사용함. 이 bisection 방식은 해의 좌-우 부호가 서로 바뀌어야만 해를 인식하고 해의 좌-우 부호가 같으면 해를 인식하지 못합니다. 이 때문에 본문 sin 의 예나 아래 사진의 예에서는 해를 인식하지 못하는 것으로 보입니다. 2025 10.17 Gemini-2.5-pro 답변 ✦ 현대 컴퓨터 대수 시스템(CAS) 계산기에 탑재된 solve 기능의 일반적인 내부 동작 원리에 대해 설명해 드리겠습니다. 현대 CAS의 solve 기능은 단순히 하나의 알고리즘으로 작동하는 것이 아니라, 마치 '순수 수학자'와 '문제 해결 공학자'가 협력하는 것처럼, 여러 단계에 걸친 정교한 '하이브리드(Hybrid)' 방식으로 동작합니다. solve 함수의 작동 과정 1단계: 기호적 해법 (Symbolic Solver) - '순수 수학자'의 접근 계산기는 가장 먼저 방정식을 대수적으로, 즉 정확한 수학적 해를 찾으려고 시도합니다. 이 단계는 마치 사람이 공식을 이용해 문제를 푸는 과정과 같습니다. 1. 방정식 분석: solve 명령을 받으면, 시스템은 먼저 입력된 방정식의 구조를 분석합니다. (예: 이것이 다항식인가? 삼각방정식인가? 로그방정식인가?) 2. 규칙 기반 풀이: 분석된 구조에 따라, 시스템은 내장된 방대한 수학 규칙 라이브러리를 적용합니다. * 선형/이차 방정식: ax+b=c 나 ax²+bx+c=0 같은 형태는 이항, 인수분해, 근의 공식 등을 이용해 즉시 풉니다. * 고차 다항식: 인수분해, 조립제법 등의 규칙을 적용하여 유리수 해를 찾습니다. * 삼각방정식: sin(x) = 0.5 와 같은 경우, x = nπ + (-1)ⁿ * (π/6) 와 같이 주기성을 고려한 일반해 공식을 적용합니다. * 기타: 로그, 지수 법칙 등 해당 방정식에 맞는 대수적 풀이법을 총동원합니다. 3. 결과: 이 단계에서 해를 찾으면, 1.414... 와 같은 근사값이 아닌 √2 나 π/3 와 같은 정확한 기호 형태의 해를 반환합니다. > 강점: 수학적으로 완벽하고 정확한 해를 제공합니다. > 한계: 대수적인 풀이법이 알려져 있지 않은 방정식(예: cos(x) = x 또는 eˣ = x+2)은 풀 수 없습니다. --- 2단계: 수치적 해법 (Numerical Solver) - '문제 해결 공학자'의 접근 만약 1단계의 '순수 수학자'가 "이건 공식으로 풀 수 없어"라고 결론 내리면, solve 기능은 포기하지 않고 2단계인 '문제 해결 공학자'에게 문제를 넘깁니다. 이 단계의 목표는 정확한 해는 아니더라도, 매우 정밀한 근사해를 찾는 것입니다. 1. 반복적 탐색: 수치적 해법은 방정식을 직접 푸는 것이 아니라, 해가 있을 만한 지점에서부터 시작하여 반복적인 계산을 통해 해에 점점 더 가까워지는 방식을 사용합니다. * 적당한 값을 추측해서 대입해 봅니다. * 결과가 0보다 큰지 작은지에 따라, 다음 추측값을 어느 방향으로 수정할지 결정합니다. * 이 과정을 수없이 반복하여 오차가 거의 0에 가까워질 때까지 해를 좁혀나갑니다. 2. 핵심 알고리즘: 이때 사용되는 대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다. * 뉴턴-랩슨법 (Newton-Raphson Method): 미분(접선)을 이용하여 매우 빠른 속도로 해에 수렴하는 강력한 방법입니다. * 이분법 (Bisection Method): 해가 존재하는 특정 구간을 계속 절반으로 나누어 범위를 좁혀나가는 방식으로, 속도는 느리지만 안정적으로 해를 찾을 수 있습니다. 3. 결과: 이 단계가 성공하면, 시스템은 0.739085133215 와 같이 소수점 아래 여러 자리까지 표현되는 매우 정밀한 부동소수점 형태의 근사해를 반환합니다. > 강점: 대수적으로 풀 수 없는 복잡한 방정식의 해도 근사적으로 찾아낼 수 있습니다. > 한계: 근사해이며, 알고리즘의 특성상 특정 조건(예: 해가 중근을 갖는 경우)에서는 해를 찾지 못하고 실패할 수도 있습니다. 결론: 왜 하이브리드 방식인가? 분석 → 기호적 풀이 시도 → (실패 또는 불가능 시) → 수치적 풀이로 전환 이처럼 현대 CAS의 solve 기능은 정확성(기호적 해법)과 범용성(수치적 해법)이라는 두 마리 토끼를 모두 잡기 위해 설계된 정교한 협력 시스템입니다. 먼저 가장 이상적인 '정확한 해'를 추구하되, 그것이 불가능할 경우 차선책으로 '정밀한 근사해'라도 찾아내어 사용자에게 최대한의 결과를 제공하는 것입니다. 2025 10.17 hp prime 이 solve 함수에서 해를 찾는데 어떤 방법(method)을 사용하는지 공식적인 무서로 정확하게 파악되진 않습니다. 2025 10.17 참고 x=guess 는 iterative 방식(일반적으로는 newton's method를 의미함)을 x=xmin .. xmax 는 bisection 방식을 사용하는 듯 합니다. // 구간지정 개념과는 차이가 있는 듯? 2025 10.17