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
> 자동차 회사의 노조가 "노조와 합의 없이 AI로봇을 공장에 들일 수 없다"는 선언을 하고 있어. 위의 내용에 적용하여 해결 방안을 만들어 줘. ✦ 네, 아주 현실적이고 시의적절한 시나리오입니다. 자동차 회사의 노조 선언은 앞으로 여러 산업 현장에서 벌어질 일의 축소판과도 같습니다. 이 문제를 앞서 나눈 대화의 해결 방안에 적용하여, '기업-노조-정부' 3자가 참여하는 '미래 지향적 대타협: AI 전환 파트너십 구축 방안'을 구체적으로 만들어 보겠습니다. 상황 분석: 노조의 선언은 '저항'이 아닌 '협상 요구' 먼저, 노조의 선언을 "기술을 맹목적으로 거부하는 러다이트 운동"으로 해석해서는 안 됩니다. 이는 일자리의 미래와 인간의 존엄성에 대한 조합원들의 지극히 합리적인 '불안'의 표현이자, 변화의 과정에서 소외되지 않고 주체적으로 참여하겠다는 강력한 '협상 요구'입니다. 따라서 해결 방안의 목표는 노조를 억누르는 것이 아니라, 이들을 AI 전환의 가장 중요한 '파트너'로 만드는 것이어야 합니다. 해결 방안: 'AI 전환 파트너십' 3자 협약 모델 이 모델은 '사회적 안전망'과 '산업적 가속 페달'의 원리를 특정 산업 현장에 맞게 구체화한 것입니다. 1. 기업의 역할: '이익 공유'와 '재교육 투자'를 통한 신뢰 구축 기업은 AI 로봇 도입으로 얻게 될 막대한 이익을 독점하는 대신, 그 과실을 노동자들과 공유하고 이들의 미래에 투자하는 모습을 보여주어야 합니다. ① 생산성 향상 이익 공유제 도입: * AI 로봇 도입으로 발생하는 비용 절감액과 생산성 향상분의 일정 비율(예: 20%)을 노사 합의로 'AI 전환 기금'으로 적립합니다. 이 기금은 아래의 재교육 및 전환 배치 프로그램의 재원으로 사용됩니다. ② 대규모 사내 재교육 및 '신(新)직무' 전환 배치: * 단순 조립 라인의 노동자를 해고하는 대신, 이들을 새로운 시대에 필요한 인력으로 재교육하여 전환 배치합니다. 이것이 바로 '기여 인센티브' 개념을 기업 내에서 실현하는 것입니다. * '로봇 유지보수 및 운영 전문가': 현장 경험이 풍부한 노동자들이 로봇의 일상적인 점검, 유지보수, 운영을 책임집니다. * 'AI 시스템 모니터링 및 평가자': 로봇의 생산 데이터를 모니터링하고, 로봇의 움직임이나 작업 결과가 비정상적일 때 이를 식별하고 평가하는 역할을 합니다. (예: "이 로봇의 용접 불량률이 높아지고 있다.") * '공정 데이터 라벨러 및 AI 트레이너': 숙련된 인간 노동자의 정교한 움직임과 문제 해결 과정을 데이터로 기록하고, 이를 AI가 학습할 수 있도록 가공(라벨링)합니다. 이는 AI 로봇의 완성도를 높이는 가장 중요한 '데이터 노동'이며, 기존 노동자들에게 새로운 고부가가치 직무를 제공합니다. 2. 노조의 역할: '저항의 주체'에서 '전환의 주체'로 노조는 고용 안정을 보장받는 대신, AI 도입에 협력하며 조합원들이 새로운 시대에 적응하도록 이끄는 역할을 맡습니다. ① 단계적 AI 도입 협력: * 회사가 제안한 '이익 공유' 및 '재교육' 계획을 신뢰하고, AI 로봇 도입 자체에 대한 반대를 철회합니다. 대신, 가장 위험하거나 반복적인 공정부터 로봇을 도입하는 '단계적 계획'을 회사와 함께 수립합니다. ② 재교육 프로그램 공동 설계 및 운영: * 회사가 제공하는 재교육 프로그램이 실효성이 있는지 감시하고, 현장 노동자들의 눈높이에 맞게 커리큘럼을 공동으로 설계하고 운영합니다. ③ '신(新)직무'에 대한 임금 및 단체 협약 체결: * 'AI 트레이너', '로봇 운영 전문가' 등 새롭게 만들어진 직무에 대한 적정한 임금 수준, 노동 조건, 권익 보호를 위한 새로운 단체 협약을 회사와 체결합니다. 노조의 역할이 '기존 일자리 사수'에서 '미래 일자리의 가치 창출 및 권익 보호'로 진화하는 것입니다. 3. 정부의 역할: '안전망' 제공과 '가속 페달' 지원 정부는 이 대타협이 원활하게 이루어지도록, 기업과 노조 양측 모두에게 인센티브를 제공하고 최후의 안전망을 구축합니다. ① 'AI 전환 투자 세제 혜택' 제공 (가속 페달): * 회사가 'AI 전환 기금'에 출연하는 금액과, 노동자 재교육에 투자하는 비용에 대해 파격적인 세액 공제 혜택을 줍니다. 이는 회사가 노동자를 해고하는 대신 재교육을 선택하도록 유도하는 강력한 당근이 됩니다. ② '전환기 고용보험' 적용 (안전망): * 불가피하게 전환 배치되지 못하는 소수의 노동자들을 위해, 일반 실업급여보다 더 긴 기간 동안, 더 높은 수준의 소득을 보장하는 특별 고용보험 프로그램을 적용합니다. 재취업 및 창업 지원도 병행합니다. ③ 국가적 '기본소득/기여 인센티브' 모델의 시범 사업으로 지정: * 이 자동차 공장의 사례를 국가 전체의 사회 시스템 전환을 위한 중요한 시범 사업으로 지정하고, 재교육 참여자나 신직무 종사자에게 국가 차원의 '기여 인센티브'를 추가로 제공하는 방안을 모색합니다. 결론 이러한 3자 파트너십을 통해, 노조의 선언은 더 이상 '위기'가 아닌 '기회'가 됩니다. 기업은 노사 갈등 없이 안정적으로 미래 경쟁력을 확보하고, 노동자들은 일자리를 잃는 대신 새로운 기술 시대의 주역으로 거듭나며, 정부는 사회적 혼란을 최소화하며 산업 구조 전환을 성공적으로 이끌 수 있습니다. 이는 AI 시대의 갈등을 해결하는 가장 현실적이고 상생 가능한 모델이 될 것입니다. 2026 01.28 은행앱 통합하면서 없어졌나보네요. ㄴ 비슷한 기능 찾으시는 분은 : 스마트 금융 계산기 검색해 보세요. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.moneta.android.monetacalculator 2026 01.25 Ctrl+Z 를 이용해 뒤로 돌아기기 Undo 기능이 있는지 살펴보세요. 2026 01.23 쌀집계산기로 연립방정식 계산하기 - 크래머/크레이머/크라메르 공식 적용 https://allcalc.org/56739 3. 'x' 값 구하기 계산기 조작법 목표: x = Dx / D = [(c×e) - (b×f)] / [(a×e) - (b×d)] 계산하기 1단계: 분모 D 계산 (메모리 활용) 1 * 1 M+ : 메모리(M)에 1를 더합니다. (현재 M = 1) -0.1 * -0.2 M- : 메모리(M)에서 0.02를 뺍니다. (현재 M = 0.98 = 0.98) 이로써 메모리(MR)에는 분모 0.98가 저장됩니다. 2단계: 분자 Dx 계산 후 나누기 78000 * 1 : 78000를 계산합니다. = : GT에 더합니다. -0.1 * 200000 : -20000를 계산합니다. ± = : 부호를 뒤집어 GT에 넣습니다. // sign changer 버튼 사용 GT : GT를 불러옵니다. GT는 98000 (분자 Dx) 값입니다. ÷ MR = : 위 결과(98000)를 메모리(MR)에 저장된 분모 D(0.98)로 나누어 최종 x값 100,000를 구합니다. 4. 'y' 값 구하기 계산기 조작법 목표: y = Dy / D = [(a×f) - (c×d)] / [(a×e) - (b×d)] 계산하기 1단계: 분모 D 계산 (메모리 활용) 'x'에서와 분모는 동일하고 메모리(MR)에 0.98가 저장되어 있으므로 패스합니다. 2단계: 분자 Dy 계산 후 나누기 GT ± = : GT를 불러오고 부호를 뒤집어 GT에 더합니다. GT가 0으로 리셋됩니다. 【AC】를 누르면 M은 유지되고 GT만 리셋되는 계산기도 있으니 확인해 보세요. 1 * 200000 : 200000를 계산합니다. = : GT에 더합니다. 78000 * -0.2 : -15600를 계산합니다. ± = : 부호를 뒤집어 GT에 넣습니다. GT : GT를 불러옵니다. 215600 (분자 Dy) 값입니다. ÷ MR = : 위 결과(215600)를 메모리(MR)에 저장된 분모 D(0.98)로 나누어 최종 y값 220,000를 구합니다. x, y 값을 이용해 최종 결과를 구합니다. 2026 01.18 크레이머 = 크레머 = 크라메르 공식 = Cramer's Rule https://allcalc.org/8985 2026 01.18