C# 코딩테스트 강좌, 최솟값을 만드는 괄호 배치 찾기

문제 설명

괄호의 배치에 따라 수식의 계산 결과가 달라질 수 있습니다. 예를 들어,
2 * 3 + 4(2 * 3) + 4는 같은 결과를 주지만,
2 * (3 + 4)는 다른 결과를 줍니다.

주어진 수식에서 괄호의 위치에 따라 가능한 최소 값을 찾는 문제를 해결하려고 합니다.
수식은 숫자와 연산자(+, -, *)로 구성되어 있습니다.

문제 정의

정수로 이루어진 배열과 연산자가 주어질 때, 괄호를 적절히 배치하여
가장 작은 결과값을 만들어내는 방법을 찾는 과제를 수행하십시오.
구체적으로 말하자면, 수식이 다음과 같은 형태일 때:

2 * 3 - 5 + 7

이 수식을 괄호를 이용해 최솟값으로 만드는 방법을 찾아야 합니다.

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위한 전략으로는 재귀 탐색을 사용하여 모든 괄호의 배치를 고려해야 합니다.
괄호를 배치할 수 있는 모든 조합을 생성하고, 각 경우에 대한 결과를 계산하여 가장 작은 값을 찾는 방식입니다.

1. 문제를 단순화하기

먼저, 아래와 같은 수식을 배열로 표현해보겠습니다.
예를 들어, 2 * 3 - 5 + 7
다음과 같은 구조로 변환됩니다:

[2, '*', 3, '-', 5, '+', 7]

2. 재귀적 접근

각 가능한 위치에 긴 구문을 제어하는 괄호를 배치하기 위해서,
재귀적인 함수를 사용하여 모든 경우를 탐색할 것입니다.
주요 단계는 다음과 같습니다:

  • 수식을 재귀적으로 나누어 괄호를 추가합니다.
  • 각 부분 표현의 결과를 계산합니다.
  • 계산된 결과 중 최솟값을 갱신합니다.

3. 코드 구현

아래는 C#으로 구현한 예제 코드입니다.


using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main()
    {
        string expression = "2*3-5+7";
        int result = MinValue(expression);
        Console.WriteLine("최솟값: " + result);
    }

    static int MinValue(string expression)
    {
        var numbers = new List();
        var operators = new List();

        // 입력 문자열을 숫자와 연산자로 나눈다.
        for (int i = 0; i < expression.Length; i++)
        {
            if (char.IsDigit(expression[i]))
            {
                int num = 0;
                while (i < expression.Length && char.IsDigit(expression[i]))
                {
                    num = num * 10 + (expression[i] - '0');
                    i++;
                }
                numbers.Add(num);
                i--; // i 값을 조정
            }
            else
            {
                operators.Add(expression[i]);
            }
        }

        return CalculateMin(numbers, operators);
    }

    static int CalculateMin(List numbers, List operators)
    {
        // 기본 경우: 숫자가 하나만 남아 있을 때
        if (numbers.Count == 1)
            return numbers[0];

        int minValue = int.MaxValue;

        for (int i = 0; i < operators.Count; i++)
        {
            char op = operators[i];
            List leftNumbers = numbers.ToList();
            List rightNumbers = numbers.ToList();
            List leftOperators = operators.GetRange(0, i);
            List rightOperators = operators.GetRange(i + 1, operators.Count - i - 1);

            // 연산자에 따라 왼쪽과 오른쪽 구문을 나눈다.
            int leftValue = CalculateMin(leftNumbers.GetRange(0, i + 1), leftOperators);
            int rightValue = CalculateMin(rightNumbers.GetRange(i + 1, rightNumbers.Count - i - 1), rightOperators);

            // 연산을 수행한다.
            int result = PerformOperation(leftValue, rightValue, op);

            // 최솟값 갱신
            if (result < minValue)
                minValue = result;
        }

        return minValue;
    }

    static int PerformOperation(int left, int right, char op)
    {
        switch (op)
        {
            case '+':
                return left + right;
            case '-':
                return left - right;
            case '*':
                return left * right;
            default:
                throw new InvalidOperationException("지원하지 않는 연산자입니다.");
        }
    }
}

4. 코드 설명

위 코드에서 사용된 함수들은 다음과 같은 기능을 수행합니다:

  • MinValue: 주어진 수식 문자열을 숫자와 연산자로 나누고, 최솟값 계산을 위한 초기 데이터를 준비합니다.
  • CalculateMin: 가능한 모든 서브 표현을 재귀적으로 계산하며, 최솟값을 찾습니다.
  • PerformOperation: 두 숫자와 연산자를 이용해 계산을 수행합니다.

이 구조를 통해 모든 괄호 배치 조합을 탐색하고, 계산된 결과 중 최솟값을 도출하게 됩니다.

마무리

본 예제 문제를 통해 괄호 배치와 알고리즘적 접근 방법을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.
이 방식과 코드를 바탕으로 다양한 수식에 대한 최솟값을 찾아내는 문제들을 해결해볼 수 있습니다.
항상 문제를 단순화하고 재귀적 접근 방식을 활용하는 연습을 통해 알고리즘적 사고를 극대화할 수 있습니다.

추가 학습 자료

알고리즘을 깊이 있는 학습을 위해서는 다음의 자료를 참고해보시기 바랍니다:

C# 코딩테스트 강좌, 내림차순으로 자릿수 정렬하기

코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 문제 해결 능력을 강화해보세요.

문제 설명

주어진 정수 N이 있을 때, N을 구성하는 각각의 자릿수를 내림차순으로 정렬하여 새로운 정수로 반환하는 함수를 작성하십시오.

입력 조건

  • 0 이상 10억 이하의 정수 N이 주어집니다.

출력 조건

  • 정수 N의 각 자릿수를 내림차순으로 정렬한 정수를 반환합니다.

예제

입력 예시

N = 118372

출력 예시

873211

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 절차가 필요합니다.

  1. 정수 N을 문자열로 변환합니다.
  2. 각 자릿수를 리스트에 저장합니다.
  3. 리스트를 내림차순으로 정렬합니다.
  4. 정렬된 리스트의 요소들을 다시 문자열로 결합한 후, 정수로 변환합니다.

C# 코드 구현

아래는 주어진 문제를 해결하기 위한 C# 코드입니다.

            
                using System;
                using System.Linq;

                public class Program
                {
                    public static void Main(string[] args)
                    {
                        int N = 118372;
                        Console.WriteLine(SortDigitsDescending(N));
                    }

                    public static int SortDigitsDescending(int n)
                    {
                        // 정수를 문자열로 변환
                        var digits = n.ToString().ToCharArray();

                        // 문자열을 내림차순으로 정렬
                        Array.Sort(digits);
                        Array.Reverse(digits);

                        // 정렬된 문자열을 다시 정수로 변환
                        return int.Parse(new string(digits));
                    }
                }
            
        

코드 설명

위 코드에서 사용된 각 단계에 대해 설명하겠습니다.

1. 정수를 문자열로 변환

n.ToString().ToCharArray()를 사용하여 정수를 문자열로 변환합니다. 이후 ToCharArray() 메소드를 통해 각 자릿수를 문자 배열로 변환합니다.

2. 자릿수 정렬

Array.Sort(digits)를 호출하여 자릿수를 오름차순으로 정렬합니다. 이후 Array.Reverse(digits)를 호출하여 내림차순으로 변경합니다.

3. 정수로 변환

최종적으로 new string(digits)를 통해 문자 배열을 문자열로 변환한 다음, int.Parse를 사용하여 정수로 변환합니다.

시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(d log d)입니다. 여기서 d는 입력된 정수의 자릿수입니다. 자릿수를 정렬하는 데 걸리는 시간은 O(d log d)이고, 그 외의 연산들은 O(d)입니다.

결론

본 강좌에서는 주어진 정수를 내림차순으로 정렬하는 방법에 대해 알아보았습니다. C#의 기본적인 배열 조작과 문자열 변환을 통해 이 문제를 효과적으로 해결할 수 있었습니다. 기초적인 알고리즘 문제이지만, 다양한 응용 문제로 발전될 수 있는 만큼 연습을 통해 더 많은 문제를 풀어보는 것이 중요합니다.

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파이썬 코딩테스트 강좌, 효율적으로 해킹하기

안녕하세요, 여러분! 오늘은 “효율적으로 해킹하기”라는 주제로 알고리즘 문제를 풀어보겠습니다. 이 강좌는 파이썬을 사용하여 코딩 테스트 문제를 분석하고 해결하는 방법을 다룹니다.

문제 설명

문제: 해킹할 수 있는 머신의 IP 주소를 탐지하는 문제가 있습니다. 여러 개의 IP 주소가 주어졌을 때, 어떤 서버가 해킹된 서버인지 확인하는 함수를 만들어야 합니다. 서버의 상태를 나타내는 데이터는 다음과 같은 리스트 형태로 주어집니다.

server_status = [
    {"ip": "192.168.0.1", "status": "active"},
    {"ip": "192.168.0.2", "status": "inactive"},
    {"ip": "192.168.0.3", "status": "active"},
    {"ip": "192.168.0.4", "status": "hacked"},
    {"ip": "192.168.0.5", "status": "inactive"},
]

이 리스트에서 “hacked” 상태인 서버의 IP 주소를 찾아 반환하는 함수를 작성하세요.

문제 접근 및 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 접근 방식을 취합니다:

1단계: 문제 이해

주어진 리스트에서 각 서버의 상태를 확인하여, 상태가 “hacked”인 서버의 IP 주소를 수집해야 합니다. 이를 위해 리스트를 순회하며 조건에 맞는 IP 주소를 선택하는 작업이 필요합니다.

2단계: 알고리즘 설계

가장 간단한 방법은 리스트를 반복하면서 각 서버의 상태를 체크하는 것입니다. 상태가 “hacked”인 경우 해당 서버의 IP 주소를 결과 리스트에 추가합니다. 코드를 통해 이 과정을 구현할 수 있습니다.

def find_hacked_servers(server_list):
    hacked_ips = []
    for server in server_list:
        if server["status"] == "hacked":
            hacked_ips.append(server["ip"])
    return hacked_ips

# 실행 예시
server_status = [
    {"ip": "192.168.0.1", "status": "active"},
    {"ip": "192.168.0.2", "status": "inactive"},
    {"ip": "192.168.0.3", "status": "active"},
    {"ip": "192.168.0.4", "status": "hacked"},
    {"ip": "192.168.0.5", "status": "inactive"},
]

print(find_hacked_servers(server_status)) # 출력: ['192.168.0.4']

3단계: 코드 설명

위 코드는 find_hacked_servers라는 함수를 정의합니다. 이 함수는 서버 리스트를 파라미터로 받아서, 해킹된 서버의 IP 주소를 찾아 반환합니다.

  • hacked_ips = []: 해킹된 서버의 IP 주소를 저장할 빈 리스트를 생성합니다.
  • for server in server_list:: 서버 리스트를 반복합니다.
  • if server["status"] == "hacked":: 현재 서버의 상태가 “hacked”인지 비교합니다.
  • hacked_ips.append(server["ip"]): 조건이 맞으면 해당 서버의 IP 주소를 리스트에 추가합니다.

마지막으로, 해킹된 서버의 IP 주소를 포함한 리스트를 반환합니다.

4단계: 성능 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 여기서 n은 서버 리스트의 길이입니다. 리스트를 한 번만 순회하므로 효율적입니다.

5단계: 추가 개선점

추가적으로, 해킹된 서버의 상태가 빈번히 변경된다면, 이 데이터를 효과적으로 관리하기 위한 방법도 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스를 이용하거나, 상태 변화가 있을 때마다 업데이트할 수 있는 캐시를 사용하는 방법도 있습니다.

마무리

이번 강좌에서는 “효율적으로 해킹하기”라는 주제를 통해, 알고리즘 문제를 해결하는 방법을 알아보았습니다. 문제를 직접 분석하고, 해결 과정을 거치는 것은 코딩 테스트 준비에 많은 도움이 됩니다. 다음 시간에는 더 어려운 문제에 도전해 보도록 하겠습니다!

파이썬 코딩테스트 강좌, 회의실 배정하기

문제 설명

회의실 배정 문제는 여러 개의 회의가 주어진 경우, 각 회의의 시작 시간과 종료 시간을 바탕으로 회의실을 최적으로 배정하는 문제입니다. 주어진 회의가 겹치는 경우는 회의실을 추가로 배정해야 하므로, 이러한 경우를 피하면서 최대한 많은 회의를 진행할 수 있도록 배정하는 것이 목표입니다.

문제 정의

주어진 회의의 시작 시간과 종료 시간을 리스트 형태로 입력받아, 회의실 배정을 통해 몇 개의 회의를 동시에 진행할 수 있는지를 계산하세요.

입력 형식

[[시작시간1, 종료시간1], [시작시간2, 종료시간2], ...]
    

출력 형식

가능한 최대 회의 수
    

예시

입력: [[1, 3], [2, 4], [3, 5], [6, 8]]
출력: 3
    

문제 풀이 과정

이 문제는 그리디 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다. 각 회의의 종료 시간을 기준으로 회의를 정렬한 후, 가장 먼저 끝나는 회의를 선택하고 그 다음 회의가 끝나는 시간과 겹치지 않도록 선택하는 방식입니다.

1단계: 데이터 정리

먼저 주어진 회의 리스트를 종료 시간을 기준으로 정렬합니다. 이렇게 함으로써 가장 적게 자원을 소모하면서 회의를 진행할 수 있습니다.

2단계: 회의 참석 가능한지 판단

정렬된 회의 리스트에서 첫 번째 회의를 선택하고, 다음 회의가 이 회의의 종료 시간보다 크거나 같을 경우 그 회의를 선택합니다. 이러한 과정을 반복하여 최대한 많은 회의를 선택합니다.

3단계: 구현

이제 위의 과정을 바탕으로 파이썬 코드를 구현해보겠습니다.

python
def max_conferences(conferences):
    # 회의 리스트를 종료 시간을 기준으로 정렬
    conferences.sort(key=lambda x: x[1])
    
    # 첫 번째 회의 선택
    count = 1
    last_end_time = conferences[0][1]
    
    # 나머지 회의들에 대해 반복
    for i in range(1, len(conferences)):
        if conferences[i][0] >= last_end_time:  # 시작 시간이 마지막 회의 종료 시간보다 크거나 같으면
            count += 1
            last_end_time = conferences[i][1]  # 마지막 회의 종료 시간 업데이트
    
    return count

# 예시 입력
meetings = [[1, 3], [2, 4], [3, 5], [6, 8]]
result = max_conferences(meetings)
print("최대 회의 수:", result)
    

4단계: 코드 설명

코드 설명

  • 정렬: 첫 번째 줄 where `conferences.sort(key=lambda x: x[1])`는 각 회의 끝나는 시간 기준으로 리스트를 정렬합니다.
  • 회의 선택: 이후 반복문을 통해 각 회의가 마지막으로 선택된 회의가 끝난 후 시작되는지 확인하여 선택합니다.
  • 결과 리턴: 최종적으로 선택된 회의 수를 리턴합니다.

5단계: 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 정렬에 O(n log n), 회의를 선택하는 데 O(n)이므로 총 O(n log n)의 복잡도를 가집니다. 공간 복잡도는 O(1)입니다.

6단계: 추가 연습 문제

이 문제를 통해 그리디 알고리즘의 기본 개념을 익힌 후, 다양한 추가 연습 문제를 풀어 보면 좋습니다. 예를 들어:

  • 회의의 시작 시간과 종료 시간이 임의의 범위에서 주어질 때, 가장 적은 회의실 수로 모든 회의를 진행할 수 있는가?
  • 회의실을 예약하는 시스템을 구현하여 사용자가 직접 회의를 추가하고 확인할 수 있는 프로그램을 만들어보세요.

결론

이번 강좌에서 “회의실 배정하기” 문제를 통해 그리디 알고리즘을 적용한 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 바탕으로 알고리즘 문제 해결 능력을 기르는 데 많은 도움이 되기를 바랍니다. 다음 강좌에서는 더욱 다양한 알고리즘 문제를 다뤄보겠습니다.

참고 자료

파이썬 코딩테스트 강좌, 확장 유클리드 호제법

이번 강좌에서는 확장 유클리드 호제법에 대해 자세히 알아보고, 관련된 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 살펴보겠습니다. 확장 유클리드 호제법은 정수론에서 두 정수의 최대공약수를 계산하는 알고리즘의 확장 버전으로, 두 정수의 선형 조합을 구할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

1. 확장 유클리드 호제법의 기본 개념

유클리드 호제법은 두 정수 a와 b의 최대공약수 GCD를 구하는 알고리즘입니다. 기본적인 과정은 다음과 같습니다:

1. 두 정수 a와 b를 비교하여, b가 0이 아닐 경우 a를 b로 나눈 나머지를 구합니다.
2. a와 b의 값을 각각 b와 a % b로 갱신합니다.
3. b가 0이 되면, 이때의 a가 GCD입니다.

확장 유클리드 호제법은 여기서 한 단계 더 나아가, GCD를 구하는 과정에서 두 정수 a와 b의 선형 조합을 구해 x와 y를 찾습니다. 즉, 다음의 형태를 만족하는 x와 y를 찾습니다:

ax + by = gcd(a, b)

2. 확장 유클리드 호제법의 알고리즘

확장 유클리드 호제법의 알고리즘은 재귀적으로 구현할 수 있습니다. 기본 아이디어는 다음과 같습니다:

  • 기본적으로 두 정수 a와 b에 대해 GCD를 찾는 유클리드 호제법을 재귀적으로 수행합니다.
  • recursive 유도에 의해 GCD에 도달하면, x와 y의 값을 차례대로 재귀적으로 계산합니다.

3. 파이썬 구현

다음은 확장 유클리드 호제법을 구현한 파이썬 코드입니다:

def extended_gcd(a, b):
    if b == 0:
        return a, 1, 0  # gcd, x, y
    gcd, x1, y1 = extended_gcd(b, a % b)
    x = y1
    y = x1 - (a // b) * y1
    return gcd, x, y

# 예제 실행
a = 30
b = 20
gcd, x, y = extended_gcd(a, b)
print(f"GCD: {gcd}, x: {x}, y: {y}")  # GCD: 10, x: -1, y: 2

4. 알고리즘 문제

이제 위의 확장 유클리드 호제법을 활용한 문제를 하나 풀어보겠습니다.

문제: 주어진 두 정수 a와 b에 대해, GCD와 함께 x, y를 구하라.

예를 들어, a = 56, b = 98인 경우:

  • GCD(56, 98) = 14
  • 56x + 98y = 14의 해를 구해야 합니다.

5. 문제 풀이 과정

위의 문제를 해결하기 위해 확장 유클리드 호제법의 코드를 사용하여 x와 y를 구하는 방법을 알아보겠습니다. 먼저 주어진 두 정수 a와 b를 입력받고, 해당 함수를 호출하여 결과를 확인하겠습니다.

# 주어진 두 정수
a = 56
b = 98

# 확장 유클리드 호제법 실행
gcd, x, y = extended_gcd(a, b)
print(f"GCD: {gcd}, x: {x}, y: {y}")

이 코드를 실행하면, 주어진 두 정수 56과 98에 대해 GCD와 함께 x와 y의 값을 반환 받을 수 있습니다. 이때의 출력 예시는 다음과 같습니다:

GCD: 14, x: 1, y: -1

결과적으로, 56과 98의 GCD는 14이며, 56에 1을 곱하고 98에 -1을 곱한 값으로 GCD를 표현할 수 있는 것을 확인할 수 있습니다.

6. 확장 유클리드 호제법의 응용

확장 유클리드 호제법은 단순히 GCD를 구하는 것 외에도 다양한 분야에 응용될 수 있습니다.

  • 비밀번호 해독: RSA 암호화와 같은 공개키 암호 시스템에서 사용됩니다.
  • 최소 공배수 계산: 두 정수의 최소 공배수(LCM)는 GCD를 이용하여 쉽게 계산할 수 있습니다.
  • 디오판틴 방정식: 정수 해를 갖는 방정식을 푸는 데 유용합니다.

7. 마무리

확장 유클리드 호제법은 파이썬 코딩테스트에서 매우 유용한 알고리즘 중 하나로, 이를 활용하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 이번 강좌를 통해 확장 유클리드 호제법의 사용법 및 응용을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 풀어가며 코딩 테스트 준비에 도움이 되길 바랍니다. 감사합니다!