C++ 코딩테스트 강좌, 어떤 알고리즘으로 풀어야 할까

서론

코딩 테스트는 현대의 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 많은 기업들이 구직자의 알고리즘 문제 해결 능력을 평가하기 위해 코딩 테스트를 실시하고 있으며, 이 과정에서 C++ 언어는 그 효율성과 다양한 기능들 덕분에 많은 인기를 끌고 있습니다. 본 포스트에서는 C++를 이용한 알고리즘 문제를 통해 어떤 알고리즘을 사용해야 하는지에 대한 가이드를 제공합니다.

문제 설명

다음은 우리가 해결할 알고리즘 문제입니다. 두 수의 합 문제를 예로 들겠습니다.

문제: 두 수의 합

주어진 정수 배열 nums와 정수 target가 주어질 때, nums 안의 두 수를 더하여 target을 만들 수 있는 두 수의 인덱스를 반환하시오. 같은 요소를 두 번 사용할 수 없으며, 하나의 정답만 존재한다고 가정합니다.

예시:
    입력: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
    출력: [0, 1]
    설명: nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9 이므로 [0, 1]을 반환합니다.

문제 풀이 전략

이 문제를 해결하기 위해 우리는 다음의 몇 가지 접근 방식을 사용할 수 있습니다:

1. 브루트 포스(탐색)

가장 간단한 방법은 모든 가능한 조합을 시도하는 것입니다. 이 방법은 이중 루프를 사용하여 모든 가능한 두 수의 조합을 검사합니다. 시간 복잡도는 O(n^2) 입니다.

2. 해시 맵 사용

해시 맵을 사용하여 각 수를 키로, 그 인덱스를 값으로 저장하면 더 효율적으로 실행할 수 있습니다. 배열을 한 번만 순회하면서 각 원소에 대해 target - nums[i]를 계산하고, 이 값이 해시 맵에 있는지 여부를 확인합니다. 시간 복잡도는 O(n)입니다.

3. 정렬과 이분 탐색

수를 정렬한 후 이분 탐색을 사용할 수 있지만, 정렬 과정에서 시간이 추가로 걸려 시간 복잡도는 O(n log n)으로 증가합니다. 이 방법은 가장 효율적이지 않으므로, 저희는 해시 맵을 활용한 방법을 선택하겠습니다.

구현

이제 C++로 해시 맵을 사용한 최적의 풀이를 구현해 보겠습니다.


#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>

using namespace std;

vector twoSum(vector& nums, int target) {
    unordered_map num_map; // 수와 인덱스를 저장할 해시 맵입니다.
    vector result; // 결과를 저장할 벡터입니다.

    for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
        int complement = target - nums[i]; // 필요한 다른 수를 계산합니다.
        if (num_map.find(complement) != num_map.end()) {
            result.push_back(num_map[complement]); // 인덱스를 추가합니다.
            result.push_back(i); // 현재 인덱스를 추가합니다.
            return result; // 결과를 반환합니다.
        }
        num_map[nums[i]] = i; // 수를 해시 맵에 추가합니다.
    }
    return result; // 해답이 없으면 빈 벡터를 반환합니다.
}

int main() {
    vector nums = {2, 7, 11, 15};
    int target = 9;
    vector result = twoSum(nums, target);
    
    cout << "[";
    for (int i = 0; i < result.size(); i++) {
        cout << result[i];
        if (i < result.size() - 1) cout << ", ";
    }
    cout << "]" << endl;
    return 0;
}

코드 설명

제공된 코드는 아래와 같은 구조로 되어 있습니다:

헤더 파일 포함: 필요한 헤더 파일들을 포함합니다. iostream는 입출력 스트림을, vector는 동적 배열을, unordered_map은 해시 맵을 사용하기 위해 필요합니다.
함수 정의: twoSum 함수는 인자로 정수 배열과 목표값을 받습니다. 해시 맵을 정의하고, 배열의 모든 원소를 순회합니다.
해시 맵을 사용한 검사: 각 반복에서 필요한 값을 계산하고, 해시 맵에 존재할 경우 결과를 업데이트합니다.
메인 함수: main 함수에서는 입력값을 정의하고, twoSum 함수를 호출하여 결과를 출력합니다.

시간 복잡도 분석

이 솔루션의 최악의 경우 시간 복잡도는 O(n)입니다. 여기서 n은 배열의 크기입니다. 해시 맵에서 각 원소를 추가 및 검색하는 데 평균적으로 O(1)의 시간이 소요되기 때문입니다. 사용된 추가 공간은 해시 맵 때문으로 O(n)입니다.

결론

C++로 코딩 테스트 문제를 풀 때 적절한 알고리즘을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 특히, 문제의 성격과 데이터의 크기를 잘 분석해야 합니다. 이번 포스트에서 우리는 두 수의 합 문제를 통해 해시 맵을 사용한 최적의 풀이를 학습했습니다. 이러한 접근법은 단순명료하면서도 효율적인 많은 코딩 테스트 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

추가 학습 자료

알고리즘 문제 해결을 위한 더욱 고급 주제를 배우고 싶다면 몇 가지 리소스를 추천합니다:

GeeksforGeeks – 다양한 알고리즘과 문제 풀이를 다룹니다.
LeetCode – 다양한 코딩 테스트 문제와 토픽을 제공합니다.
HackerRank – 여러 알고리즘 종류와 직접 문제를 풀며 학습할 수 있는 플랫폼입니다.

마무리

알고리즘 문제 풀이에 대한 학습은 지속적인 노력과 연습이 필요합니다. 다양한 문제를 풀어보고, 최적의 해결책을 찾아보는 경험이 여러분의 실력을 향상시키는 데 큰 도움이 될 것입니다. C++와 알고리즘에 대한 깊은 이해를 바탕으로 여러분의 성공적인 코딩 테스트를 기원합니다!

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