C++ 코딩테스트 강좌, 퇴사 준비하기

여러분 안녕하세요! 이번 포스트에서는 C++로 취업을 준비하는 이들을 위한 코딩테스트에 대해 알아보겠습니다.

코딩테스트의 중요성

최근 많은 기업들이 기술 면접을 위해 알고리즘 문제를 제시합니다. 이 과정에서 우리는 알고리즘을 이해하고 이를 C++로 구현할 수 있어야 합니다. 알고리즘과 자료 구조에 대한 깊은 이해는 면접에서 좋은 결과를 가져올 수 있는 열쇠입니다.

문제 설명

문제: 두 수의 합

주어진 정수 배열과 정수 목표값이 있을 때, 배열에서 두 수를 선택하여 목표값을 만드는 모든 쌍의 인덱스를 반환하는 문제입니다. 입력으로는 정수형 배열 nums와 정수형 목표값 target이 주어집니다.

입력 예시

    nums = [2, 7, 11, 15]
    target = 9

출력 예시

    [0, 1]

문제 해결의 접근 방법

이 문제를 해결하기 위한 여러 가지 접근 방식이 있습니다. 여기서는 두 가지 접근 방식인 브루트 포스와 해시맵을 이용하는 방법을 설명합니다.

1. 브루트 포스 접근

브루트 포스 방법으로는 두 개의 중첩된 반복문을 사용하여 배열의 모든 가능한 두 숫자를 비교하는 것입니다. 이 방법의 시간 복잡도는 O(n^2)입니다.

    int twoSum(vector& nums, int target) {
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            for (int j = i + 1; j < nums.size(); j++) {
                if (nums[i] + nums[j] == target) {
                    return {i, j};
                }
            }
        }
        return {};
    }

2. 해시맵 사용하기

조금 더 효율적인 방법으로 해시맵을 사용할 수 있습니다. 해시맵을 통해 배열의 각 숫자가 목표 값을 이루기 위해 필요한 숫자를 빠르게 찾을 수 있습니다. 이 방법의 시간 복잡도는 O(n)입니다.

    vector twoSum(vector& nums, int target) {
        unordered_map num_map;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            int complement = target - nums[i];
            if (num_map.find(complement) != num_map.end()) {
                return {num_map[complement], i}; // Found the two numbers
            }
            num_map[nums[i]] = i; // Store the number with its index
        }
        return {};
    }

문제 풀이 과정

이제 위의 두 접근 방식을 바탕으로 문제를 풀어보겠습니다.

브루트 포스 방법

먼저 브루트 포스 접근법부터 실행해보겠습니다. 간단하게 주어진 배열을 이중 반복을 통해 모든 조합을 확인하고, 두 숫자의 합이 목표값과 같은지 비교합니다.

해시맵을 활용한 방법

다음으로 해시맵을 이용한 방법으로, 배열을 한 번 스캔하면서 필요한 값을 찾고, 찾으면 인덱스를 반환합니다.

정리 및 결론

이번 포스팅에서는 간단한 두 수의 합 문제를 통해 C++에서 알고리즘 문제 해결 방법에 대해 알아보았습니다. 브루트 포스 방법은 간단하지만 비효율적이며, 해시맵을 활용한 방법은 훨씬 더 효율적입니다. 코딩 테스트 중 비슷한 문제를 만나면 다양한 접근 방법을 고려하고 시간 복잡도를 고려하여 최적의 방법을 선택해야 합니다.

퇴사 준비를 하면서 코딩테스트를 준비하는 것은 어렵지만, 꾸준한 연습과 다양한 문제 풀이를 통해 향상시킬 수 있습니다. 감사합니다!