스위프트 코딩테스트 강좌, 이항계수 구하기 2

이 강좌에서는 이항계수를 구하는 문제를 다룹니다. 이항계수는 조합론에서 중요한 개념으로, 주어진 n과 k에 대해 n개 중 k개를 선택하는 경우의 수를 나타냅니다. 이 문제는 알고리즘 코딩 테스트에서 자주 출제되는 유형입니다.

문제 설명

주어진 두 정수 n (0 ≤ n ≤ 30)과 k (0 ≤ k ≤ n)에 대해 이항계수 C(n, k)를 구하는 프로그램을 작성하시오. 이항계수 C(n, k)는 다음과 같이 정의됩니다:

C(n, k) = n! / (k! * (n - k)!)

문제의 예시는 다음과 같습니다:

예제

• 입력: 5 2
• 출력: 10

문제 풀이 과정

이항계수의 재귀적 성질

이항계수는 다음과 같은 재귀적 성질을 가집니다:

C(n, k) = C(n - 1, k - 1) + C(n - 1, k)

여기서 C(n, 0) = 1 및 C(n, n) = 1입니다. 이 속성을 이용하면, 이항계수를 구하기 위해 재귀 함수를 사용할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 깊은 재귀 호출로 인해 성능이 비효율적일 수 있습니다.

동적 프로그래밍을 통한 해결 방법

이 문제는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)으로 해결할 수 있습니다. 동적 프로그래밍은 중복된 계산을 피할 수 있기 때문에 알고리즘의 성능을 개선합니다. 아래의 표를 사용하여 C(n, k)의 값을 도출할 수 있습니다.

동적 프로그래밍 접근법

동적 프로그래밍을 통해 이항계수를 계산하기 위해서는 다음과 같은 2차원 배열을 선언합니다. dp[i][j]는 C(i, j)에 대한 값을 저장합니다.

var dp = [[Int]](repeating: [Int](repeating: 0, count: n + 1), count: n + 1)

for i in 0...n {
    for j in 0...i {
        if j == 0 || j == i {
            dp[i][j] = 1
        } else {
            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]
        }
    }
}

스위프트 코드 구현

위의 동적 프로그래밍 접근법을 바탕으로 이항계수를 계산하는 스위프트 프로그램을 작성해 보겠습니다.

import Foundation

func binomialCoefficient(n: Int, k: Int) -> Int {
    var dp = [[Int]](repeating: [Int](repeating: 0, count: k + 1), count: n + 1)

    for i in 0...n {
        for j in 0...min(i, k) {
            if j == 0 || j == i {
                dp[i][j] = 1
            } else {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]
            }
        }
    }
    return dp[n][k]
}

// 예제 입력
let n = 5
let k = 2

// 결과 출력
let result = binomialCoefficient(n: n, k: k)
print("C(\(n), \(k)) = \(result)")

결과 확인

위 코드를 실행하면 C(5, 2)의 결과로 10이 출력될 것입니다. 이는 5개의 물건 중 2개를 선택하는 경우의 수를 정확하게 구한 것입니다.

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n*k)입니다. 이 경우 n은 30, k는 n에 비례하므로 최대 30이 됩니다. 이때 계산되는 이항계수의 수는 효율적으로 계산되므로 실제로 문제를 해결하는 데 매우 적합한 방식입니다.

마무리

이 강좌에서는 이항계수를 구하는 문제를 다루었으며, 동적 프로그래밍을 사용하여 효율적인 알고리즘 구현 방법을 배웠습니다. 이차원 배열을 사용하여 각 이항계수를 저장함으로써 재귀 호출을 피하고 성능을 개선하였습니다. 이 문제를 통해 조합론과 동적 프로그래밍의 기초 개념을 다질 수 있습니다.

다음 강좌에서는 또 다른 알고리즘 문제를 다뤄 보겠습니다. 지속적인 학습을 통해 알고리즘 풀이 능력을 더욱 향상시켜 나가길 바랍니다!