C# 코딩테스트 강좌, 오일러 피 함수 구현하기

코딩테스트에서 자주 등장하는 알고리즘 문제 중 하나는 수학 관련 문제입니다. 그 중에서 오일러 피 함수(φ)는 중요하게 다뤄지는 주제입니다. 이 강좌에서는 오일러 피 함수를 정의하고, 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 구현해보겠습니다.

오일러 피 함수란?

오일러 피 함수는 주어진 양의 정수 n에 대해 1 이상 n 이하의 정수 중에서 n과 서로소인 수의 개수를 셉니다. 예를 들어, n이 5일 때, 1, 2, 3, 4, 5 중 n과 서로소인 수는 1, 2, 3, 4이므로 φ(5) = 4입니다.

정의

오일러 피 함수는 다음과 같은 성질을 가지고 있습니다:

  • φ(1) = 1
  • 소수 p에 대하여, φ(p) = p – 1
  • p가 서로소인 두 수 a, b에 대해서, φ(a*b) = φ(a) * φ(b)

문제 설명

이제 오일러 피 함수를 구현하는 알고리즘 문제를 살펴보겠습니다. 문제는 주어진 정수 n에 대해 φ(n)을 계산하는 프로그램을 작성하는 것입니다.

문제 예시


    입력: 10
    출력: 4
    설명: 1, 3, 7, 9가 10과 서로소인 수입니다.
    

문제 해결 과정

문제를 해결하기 위해 몇 가지 단계를 밟겠습니다:

1단계: 알고리즘 이해하기

φ(n)을 계산할 때 n의 소인수를 이용하는 것이 빠릅니다. 만약 n이 소수라면 φ(n) = n – 1입니다. 소수를 찾는 방법으로는 에라토스테네스의 체를 사용할 수 있습니다.

2단계: 소인수 분해

n을 소인수로 나누어 가면서 φ(n)을 계산하겠습니다. 예를 들어, n이 60이라면:


    소인수: 2, 3, 5
    φ(60) = 60 * (1 - 1/2) * (1 - 1/3) * (1 - 1/5) = 16
    

3단계: C# 구현하기

이제 C#으로 알고리즘을 구현해 보겠습니다. 아래는 코드입니다:


    using System;

    class Program
    {
        public static int EulerPhi(int n)
        {
            int result = n; // 초기 결과는 n
            for (int i = 2; i * i <= n; i++)
            {
                // i가 n의 소인수인지 확인
                if (n % i == 0)
                {
                    // n을 i로 나누면서 소인수 제거
                    while (n % i == 0)
                    {
                        n /= i;
                    }
                    // 결과에 (1 - 1/i) 곱하기
                    result -= result / i;
                }
            }
            // 마지막 소인수 처리 (n이 소수일 경우)
            if (n > 1)
            {
                result -= result / n;
            }
            return result;
        }

        static void Main()
        {
            Console.Write("정수 n을 입력하세요: ");
            int n = int.Parse(Console.ReadLine());
            int phi = EulerPhi(n);
            Console.WriteLine($"φ({n}) = {phi}");
        }
    }
    

4단계: 테스트

코드를 실행해보며 다양한 입력 값을 테스트해보겠습니다. 예를 들어:


    입력: 10
    출력: φ(10) = 4

    입력: 20
    출력: φ(20) = 8

    입력: 1
    출력: φ(1) = 1
    

결론

이번 강좌에서는 오일러 피 함수에 대해 설명하고, 이를 C#으로 효율적으로 구현하는 방법을 살펴보았습니다. 앞서 설명한 과정을 통해 문제를 해결하는 데 필요한 알고리즘과 코딩 스킬을 연습할 수 있기를 바랍니다.

추가 학습 자료

오일러 피 함수의 성질에 대해 더 깊이 알고 싶다면 아래 자료를 참조해 보시기 바랍니다:

C# 코딩테스트 강좌, 트리 알아보기

1. 문제 설명

삽입과 삭제가 자주 일어나는 데이터 구조로 트리가 널리 사용되고 있습니다.
이번 글에서는 이진 트리의 기본 개념과 활용 방법을 설명하고, 관련된 알고리즘 문제를 함께 풀어보겠습니다.

문제: 이진 트리의 최대 깊이 구하기

주어진 이진 트리의 루트 노드가 주어졌을 때, 트리의 최대 깊이를 구하는 함수를 작성하세요.

문제 요구 사항

  • 트리의 각 노드는 정수 값을 가지며, 왼쪽과 오른쪽 자식을 가질 수 있습니다.
  • 리프 노드는 자식이 없는 노드를 의미합니다.
  • 트리의 최대 깊이는 루트 노드부터 리프 노드까지의 길이를 의미합니다.

2. 예시

    입력:     3
             / \
            9   20
               /  \
              15   7
    출력: 3
    

설명: 이진 트리의 최대 깊이는 3입니다 (루트 노드 3 -> 노드 20 -> 노드 15 또는 7).

3. 트리 구조 이해하기

이진 트리는 각 노드가 최대 두 개의 자식을 가질 수 있는 트리입니다.
이진 트리는 다양한 방법으로 표현할 수 있지만, 노드를 클래스나 구조체로 구현하는 것이 일반적입니다.
아래는 이진 트리를 C#으로 구현한 예제입니다:

    public class TreeNode {
        public int val;
        public TreeNode left;
        public TreeNode right;

        public TreeNode(int x) {
            val = x;
            left = null;
            right = null;
        }
    }
    

4. 최대 깊이 구하기 알고리즘

최대 깊이를 구하는 방법은 재귀를 사용하여 구현할 수 있습니다.
각 노드에 대해 다음과 같은 절차를 따릅니다:

  1. 현재 노드가 null인 경우, 깊이는 0입니다.
  2. 현재 노드의 왼쪽 자식과 오른쪽 자식에 대해 재귀적으로 깊이를 구합니다.
  3. 왼쪽과 오른쪽 자식 깊이 중 큰 값에 1을 더하여 현재 노드의 깊이를 반환합니다.

5. C# 코드 구현

    public int MaxDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        
        int leftDepth = MaxDepth(root.left);
        int rightDepth = MaxDepth(root.right);
        
        return Math.Max(leftDepth, rightDepth) + 1;
    }
    

6. 전체 코드

    public class TreeNode {
        public int val;
        public TreeNode left;
        public TreeNode right;

        public TreeNode(int x) {
            val = x;
            left = null;
            right = null;
        }
    }

    public class Solution {
        public int MaxDepth(TreeNode root) {
            if (root == null) {
                return 0;
            }
            
            int leftDepth = MaxDepth(root.left);
            int rightDepth = MaxDepth(root.right);
            
            return Math.Max(leftDepth, rightDepth) + 1;
        }
    }
    

7. 코드 분석

위의 코드에서 주목해야 할 점은:

  • 재귀 호출을 통해 트리를 순회하고, 각 노드의 깊이를 구합니다.
  • Math.Max 함수를 사용하여 두 가지 깊이의 최대값을 계산합니다.
  • 기본 케이스(루트가 null인 경우)를 적절히 처리하여 무한 루프를 방지합니다.

8. 시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)입니다.
여기서 N은 노드의 수입니다. 모든 노드를 한 번씩 방문해야 하기 때문입니다.

9. 추가 사항: 트리 순회 방법

트리를 다룰 때 여러 가지 순회 방식이 있습니다. 대표적으로:

  • 전위 순회 (Pre-order): 현재 노드 → 왼쪽 자식 → 오른쪽 자식
  • 중위 순회 (In-order): 왼쪽 자식 → 현재 노드 → 오른쪽 자식
  • 후위 순회 (Post-order): 왼쪽 자식 → 오른쪽 자식 → 현재 노드

각 순회 방법을 이용해 특정 문제를 해결하기도 합니다. 이에 대한 내용은 이후 블로그 포스트에서 다룰 것입니다.

10. 마무리

이번 포스트에서는 이진 트리의 최대 깊이를 구하는 문제를 다뤘습니다.
트리 구조는 다양한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구이므로, 이론을 잘 이해하고 관련 문제를 자주 풀어보는 것이 중요합니다.
다음 시간에는 트리 관련 다른 문제들과 그 솔루션들에 대해 알아보겠습니다.

C# 코딩테스트 강좌, 022 수 정렬하기 3

022 수 정렬하기 3

안녕하세요, 여러분! 오늘은 알고리즘 문제 중 하나인 “수 정렬하기 3″에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 질문은 정렬 알고리즘의 다양한 접근 방식을 이해하고, C#을 활용하여 문제를 해결하는 방법을 배우는 데 초점을 맞춥니다.

문제 설명

문제는 주어진 수들을 정렬하는 것입니다. 입력으로는 n개의 정수(정수 범위: -1000, 000부터 1000, 000까지)가 주어지며, 이 숫자들을 오름차순으로 정렬해야 합니다. 여기서 n은 항상 정수의 개수를 의미하며, 1 이상 1,000,000 이하의 값을 가집니다.

입력 형식

  1. 첫 번째 줄에는 n (정수의 개수)을 입력합니다.
  2. 두 번째 줄부터 n개의 정수가 주어집니다.

출력 형식

정렬된 수를 한 줄에 하나씩 출력합니다.

예제 입력

10
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
    

예제 출력

-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
    

풀이 과정

문제를 행사함으로써 우리는 C#의 기본 정렬 기능을 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 정렬 알고리즘이 대규모 데이터에 대해 어떤 성능을 보이는지를 배우게 됩니다.

1단계: 입력받기

먼저 사용자로부터 입력을 받아야 합니다. C#에서는 Console.ReadLine() 메서드를 사용하여 데이터를 입력받을 수 있습니다. 입력받은 문자열을 정수형 배열로 변환하는 과정이 필요합니다.

int n = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
int[] numbers = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
{
    numbers[i] = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
}
    

2단계: 정렬 처리

숫자를 정렬하는 방법으로는 여러 가지가 있지만, C#에서는 내장된 Array.Sort() 메서드를 사용하는 것이 가장 효율적입니다. 이 메서드는 퀵소트를 기반으로 하며, 평균적으로 O(n log n)의 시간 복잡도를 가집니다.

Array.Sort(numbers);
    

3단계: 결과 출력

이제 정렬된 배열을 출력하는 단계입니다. 정렬된 배열의 각 요소를 차례대로 콘솔에 출력하면 됩니다.

foreach (var number in numbers)
{
    Console.WriteLine(number);
}
    

전체 코드

위의 모든 과정을 종합하여, 최종 코드는 다음과 같습니다:

using System;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        int n = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
        int[] numbers = new int[n];
        
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            numbers[i] = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
        }

        Array.Sort(numbers);

        foreach (var number in numbers)
        {
            Console.WriteLine(number);
        }
    }
}
    

결론

이번 강좌를 통해서 C#에서 숫자를 정렬하는 과정을 살펴보았습니다. 이 문제는 알고리즘을 배우는 초보자에게 매우 재미있고 유용한 연습입니다. 정렬 알고리즘을 구현하면서 다양한 입력 형태에 대한 이해도를 높일 수 있고, 최적화된 코드 작성에 대한 중요성도 배울 수 있습니다.

추가적으로, 정렬 알고리즘의 성능 차이는 여러 요소에 의해 달라질 수 있습니다. 입력 데이터의 형태, 정수의 범위 등에 따라서 서로 다른 정렬 알고리즘을 고려할 필요가 있습니다. 따라서 실전에서는 문제의 성격과 데이터의 특성을 잘 분석하고 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 매우 중요하다는 점도 염두에 두어야 합니다.

참고 자료

자세한 알고리즘과 자료구조에 대한 이해를 돕기 위해, 다음의 자료를 추천드립니다:

이제 여러분도 C#을 이용해 효과적으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르기를 바랍니다. 다음 강좌에서 또 만나요!

C# 코딩테스트 강좌, 기하 알아보기

기하학(geometry)은 컴퓨터 과학의 여러 분야에서 다양한 알고리즘 문제를 만들어냅니다. 특히 코딩 테스트에서는 기하학적 문제들이 자주 출제되며, 이들은 종종 점, 선, 다각형 등을 다루는 경우가 많습니다.

문제: 두 점 사이의 거리 구하기

상단에서 두 점 A(x1, y1)B(x2, y2)가 주어질 때, 이 두 점 사이의 유클리드 거리를 구하는 프로그램을 작성해주세요.

문제 정리

  • 입력: 두 점의 좌표 (x1, y1)(x2, y2)
  • 출력: 두 점 사이의 거리

거리 공식

유클리드 거리는 다음과 같은 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다:

distance = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)

C# 코드

아래는 문제를 해결하기 위한 C# 코드 예시입니다:


using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 점 A의 좌표 입력
        Console.Write("점 A의 x 좌표를 입력하세요: ");
        double x1 = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());
        Console.Write("점 A의 y 좌표를 입력하세요: ");
        double y1 = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());

        // 점 B의 좌표 입력
        Console.Write("점 B의 x 좌표를 입력하세요: ");
        double x2 = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());
        Console.Write("점 B의 y 좌표를 입력하세요: ");
        double y2 = Convert.ToDouble(Console.ReadLine());

        // 거리 계산
        double distance = Math.Sqrt(Math.Pow(x2 - x1, 2) + Math.Pow(y2 - y1, 2));

        // 결과 출력
        Console.WriteLine($"두 점 A({x1}, {y1})와 B({x2}, {y2}) 사이의 거리는 {distance}입니다.");
    }
}
    

코드 설명

위의 코드에서 우리는 사용자가 점 A와 B의 좌표를 입력하게 한 뒤, 유클리드 거리를 계산합니다. 이때 Math.SqrtMath.Pow 메서드를 사용하여 제곱과 제곱근을 구합니다.

테스트 케이스

프로그램이 올바르게 작동하는지 확인하기 위해 몇 가지 테스트 케이스를 고려합니다:

  • 점 A(0, 0)와 점 B(3, 4): 결과는 5
  • 점 A(1, 1)와 점 B(1, 1): 결과는 0
  • 점 A(2, 3)와 점 B(5, 7): 결과는 약 5

결론

기하학적 문제는 코딩 테스트에서 매우 유용한 주제입니다. 특히 점 간의 거리 계산과 같은 기본적인 문제를 제대로 이해하고 구현한다면, 더 복잡한 기하 문제를 해결하는 데에도 큰 도움이 될 것입니다. 꾸준한 연습을 통해 알고리즘 문제 해결 능력을 향상시키길 바랍니다.

C# 코딩테스트 강좌, 유니온 파인드

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 C#을 이용한 코딩 테스트에서 자주 등장하는 유니온 파인드(Union-Find) 자료구조에 대해 다루어 보겠습니다.

유니온 파인드란?

유니온 파인드(또는 Disjoint Set Union, DSU)는 주로 그래프의 연결 요소를 관리하는 데 사용되는 자료구조입니다. 이 자료구조는 두 가지 주요 작업을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

  • Find: 특정 원소가 속한 집합을 찾는 연산
  • Union: 두 개의 집합을 합치는 연산

유니온 파인드는 주로 다음과 같은 상황에서 유용합니다:

  • 그래프의 연결 성분을 찾는 문제
  • 동일한 집합에 속하는 원소들을 그룹화하는 문제

문제 설명

어떤 무향 그래프가 있습니다. 그래프의 정점을 1부터 N까지 자연수로 표현하며, M개의 간선이 주어질 때, 주어진 간선으로 연결된 모든 정점의 집합을 구하세요.

입력

  • 첫 번째 줄에 정점의 개수 N (1 ≤ N ≤ 105)
  • 두 번째 줄에 간선의 개수 M (1 ≤ M ≤ 2 × 105)
  • 다음 M줄에 에지의 양끝점을 나타내는 두 정수 a, b (1 ≤ a, b ≤ N)

출력

각 집합의 원소를 정렬하여 공백으로 구분하여 출력합니다. 각 집합의 결과는 한 줄에 출력해야 하며 집합은 오름차순으로 정렬에 출력해야 합니다.

예제 입력

5
3
1 2
2 3
4 5

예제 출력

1 2 3
4 5

유니온 파인드 알고리즘 구현

이 문제를 해결하기 위해 유니온 파인드를 구현해야 합니다. 유니온 파인드 자료구조의 기본적인 구현은 다음과 같은 방식으로 진행됩니다:

1. 자료구조 초기화

각 원소는 자기 자신을 부모로 가지도록 초기화합니다.