파이썬 코딩테스트 강좌, 최솟값 찾기 2

안녕하세요, 코딩 테스트를 준비하는 여러분! 오늘은 ‘최솟값 찾기’에 대한 두 번째 강좌를 진행하겠습니다. 이 강좌에서는 주어진 배열에서 특정 조건을 만족하는 최솟값을 찾는 알고리즘 문제에 대해 다뤄보겠습니다. 알고리즘 문제를 푸는 과정을 단계별로 설명할 것이니, 주의 깊게 읽어주세요.

문제 설명

주어진 정수 배열 nums와 하나의 정수 target가 있습니다. 배열에서 target보다 작은 수 중 최솟값을 찾아 반환하는 함수를 작성하세요. 만약 그런 수가 없다면, -1을 반환해야 합니다.

예제 입력 및 출력

  • 입력: nums = [1, 3, 5, 7, 9], target = 6
  • 출력: 5
  • 입력: nums = [1, 2, 3], target = 1
  • 출력: -1

문제 접근 방식

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 단계를 거쳐야 합니다:

  1. 배열을 순회하며 target보다 작은 숫자를 찾는다.
  2. 찾은 숫자 중 최솟값을 저장한다.
  3. 조건을 만족하는 숫자가 없으면 -1을 반환하고, 있으면 최솟값을 반환한다.

알고리즘 분석

위 문제를 해결하기 위한 시간 복잡도는 O(n)입니다. 이는 배열을 한 번만 순회하기 때문입니다. 공간 복잡도는 O(1)로 추가적인 공간이 필요하지 않습니다.

코드 구현

이제 위의 알고리즘을 바탕으로 파이썬 코드를 작성해 보겠습니다.

def find_min_less_than_target(nums, target):
    min_value = float('inf')  # 무한대로 초기화
    found = False  # 조건을 만족하는 숫자가 찾았는지 확인하는 변수

    for num in nums:
        if num < target:
            found = True  # target보다 작은 수를 찾았음
            min_value = min(min_value, num)  # 최솟값 업데이트

    return min_value if found else -1  # 조건 만족 여부에 따라 값 반환

테스트 케이스

코드를 작성한 후에는 몇 가지 테스트 케이스를 통해 올바르게 작동하는지 확인해야 합니다.

assert find_min_less_than_target([1, 3, 5, 7, 9], 6) == 5
assert find_min_less_than_target([1, 2, 3], 1) == -1
assert find_min_less_than_target([10, 15, 20, 25, 30], 20) == 15
assert find_min_less_than_target([1, 2, 3, 0, -1], 2) == 1
assert find_min_less_than_target([], 5) == -1

결론

이번 강좌에서는 배열에서 특정 조건을 만족하는 최솟값을 찾는 문제를 해결했습니다. 알고리즘 구현 방식과 성능 분석을 통해 문제를 명확하게 이해하고 해결하는 방법을 배웠습니다. 앞으로도 다양한 알고리즘 문제에 도전하며 실력을 쌓아가길 바랍니다. 다음 시간에는 다른 주제로 돌아오겠습니다. 감사합니다!

파이썬 코딩테스트 강좌, 최솟값 찾기 1

코딩 테스트는 최근 많은 기업들의 채용 과정에서 중요한 단계로 여겨지고 있습니다. 오늘은 알고리즘 문제 중 하나인 “최솟값 찾기”에 대해 알아보겠습니다.
이 문제는 배열에서 최솟값을 찾는 간단한 문제처럼 보일 수 있지만, 다양한 변형과 최적화 기법을 사용하여 실제로 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.
이 강좌를 통해 이론적 배경과 함께 코드 구현 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

문제 설명

주어진 정수 배열 arr가 있을 때, 이 배열의 최솟값을 찾아 반환하는 함수를 작성하시오.
배열의 크기는 1 ≤ len(arr) ≤ 10^6, 배열의 각 원소는 -10^9 ≤ arr[i] ≤ 10^9 범위 내의 정수입니다.

입력

arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]

출력

1

문제풀이 과정

1. 문제 이해하기

주어진 문제는 배열에서 최솟값을 찾아 반환하는 것입니다. 배열의 원소 개수가 1백만 개까지 가능하므로,
효율적인 알고리즘이 필요합니다. 최솟값을 찾기 위해 여러 접근 방법이 있을 수 있지만,
가장 기본적인 방법부터 시작해 보겠습니다.

2. 알고리즘 설계

최솟값을 찾는 가장 간단한 방법은 배열을 순회하며 각 원소와 현재 최솟값을 비교하는 것입니다.
이 방법은 시간 복잡도가 O(n)이며, 여기서 n은 배열의 요소 개수입니다.
이 방법의 장점은 구현이 매우 간단하고 직관적이라는 것입니다.
그러나 최솟값을 찾는 방법은 다양하므로, 다른 접근 방법도 고려할 수 있습니다.

3. 코드 구현

이제 알고리즘을 Python 코드로 구현해 보겠습니다.

def find_min(arr):
    # 배열이 비어있는 경우 예외 처리
    if not arr:
        return None

    # 첫 번째 요소를 최솟값으로 초기화
    min_value = arr[0]

    # 배열을 순회하며 최솟값 찾기
    for num in arr:
        if num < min_value:
            min_value = num

    return min_value

# 예제 사용
arr = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
result = find_min(arr)
print(f"최솟값은: {result}")

4. 코드 설명

위 코드에서 find_min 함수는 배열 arr를 입력으로 받아 최솟값을 찾습니다.
먼저 배열이 비어있는 경우를 대비하여 None을 반환하도록 예외 처리를 합니다.
그 다음, 배열의 첫 번째 요소를 최솟값으로 초기화하고, 배열의 모든 요소를 순회하며 현재 최솟값과 비교합니다.
만약 현재 요소가 최솟값보다 작다면, 최솟값을 업데이트합니다.
최종적으로 최솟값을 반환합니다.

5. 시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다.
이는 배열의 모든 요소를 한 번씩 순회해야 하기 때문에 나타나는 복잡도입니다.
적어도 n개의 원소가 존재하는 배열에서는 최솟값을 찾기 위해 모든 원소를 확인해야 하므로,
이보다 더 좋은 시간 복잡도를 갖는 방법은 존재하지 않습니다.

리스트의 최솟값을 찾는 다른 방법들

1. 내장 함수 사용

Python에서는 내장 함수 min()를 사용하여 간단하게 최솟값을 찾을 수 있습니다.
이 경우에도 시간 복잡도는 여전히 O(n)입니다.

result = min(arr)
print(f"최솟값은: {result}")

2. 재귀적 방법

재귀를 사용하여 최솟값을 찾는 방법도 있습니다. 이 방법은 코드가 더 복잡하지만,
동일한 시간 복잡도를 유지합니다. 아래는 간단한 재귀적 접근 방식입니다.

def find_min_recursive(arr, low, high):
    # 배열의 한 요소인 경우
    if low == high:
        return arr[low]

    # 배열의 중간 인덱스 계산
    mid = (low + high) // 2

    # 왼쪽 반과 오른쪽 반에서 각각 최솟값 찾기
    left_min = find_min_recursive(arr, low, mid)
    right_min = find_min_recursive(arr, mid + 1, high)

    return min(left_min, right_min)

# 재귀를 사용한 최솟값 찾기
result = find_min_recursive(arr, 0, len(arr) - 1)
print(f"최솟값은: {result}")

3. 정렬 후 첫 번째 요소 사용

배열을 정렬한 후 최솟값을 찾는 방법도 있습니다. 이 방법은 시간 복잡도가 O(n log n)이며,
따라서 일반적인 최솟값 찾기 방법보다 비효율적입니다. 그러나 정렬이 필요한 다른 작업과 연관되었다면 유용할 수 있습니다.

sorted_arr = sorted(arr)
min_value = sorted_arr[0]
print(f"최솟값은: {min_value}")

문제의 변형

최솟값 찾기 문제는 다양한 변형을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 변형 문제가 있을 수 있습니다.

1. 최솟값의 인덱스 찾기

최솟값뿐만 아니라 최솟값의 인덱스를 반환하도록 문제를 변형할 수 있습니다. 이 경우,
최솟값을 업데이트할 때 해당 인덱스를 기록하면 됩니다.

def find_min_index(arr):
    if not arr:
        return None, None

    min_value = arr[0]
    min_index = 0

    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] < min_value:
            min_value = arr[i]
            min_index = i

    return min_value, min_index

# 예제 사용
min_value, min_index = find_min_index(arr)
print(f"최솟값은: {min_value}, 인덱스는: {min_index}")

2. 여러 개의 최솟값 반환

배열에 여러 개의 최솟값이 존재하는 경우, 이들을 모두 반환하는 방법을 고려할 수 있습니다.
이때는 최솟값이 결정된 후 해당 최솟값을 가진 모든 인덱스를 저장해 반환하면 됩니다.

def find_all_min(arr):
    if not arr:
        return [], None

    min_value = arr[0]
    min_indices = []

    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] < min_value:
            min_value = arr[i]
            min_indices = [i]  # 최솟값이 바뀌면 새로운 인덱스 기록
        elif arr[i] == min_value:
            min_indices.append(i)  # 동일한 최솟값 추가

    return min_indices, min_value

# 예제 사용
min_indices, min_value = find_all_min(arr)
print(f"최솟값은: {min_value}, 인덱스는: {min_indices}")

결론

오늘은 “최솟값 찾기” 문제를 통해 배열 내 최솟값을 찾는 다양한 방법에 대해 알아보았습니다.
기본적인 순회 방법뿐만 아니라 내장 함수, 재귀적 접근, 정렬을 통한 방법과 같은 여러 접근 방식을 다뤘습니다.
또한 문제의 변형을 통해 더욱 복잡한 상황을 해결할 수 있는 방법도 제시하였습니다.
이러한 문제는 코딩 테스트에서 자주 출제되므로, 다양한 접근 방식을 이해하고 연습하는 것이 중요합니다.

연습문제

아래의 연습문제를 풀어보세요.

  • 주어진 배열에서 중복된 요소를 제거한 후 최솟값을 찾는 함수를 작성하시오.
  • 2차원 배열에서 최솟값을 찾는 함수를 작성하시오.
  • 미정렬된 배열에서 k번째 최솟값을 찾는 함수를 작성하시오.

파이썬 코딩테스트 강좌, 최소 신장 트리 구하기

안녕하세요! 오늘은 그래프 이론에서 중요한 개념 중 하나인 최소 신장 트리(MST)를 구하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 최소 신장 트리는 연결된 모든 정점을 포함하면서도 간선의 총 가중치가 최소인 트리를 말합니다. 이 개념은 네트워크 설계, 도로 연결, 클러스터링 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

문제 설명

문제는 다음과 같습니다:

주어진 무방향 가중 그래프에서 최소 신장 트리를 구하는 프로그램을 작성하시오. 그래프는 1 ≤ V ≤ 1000 (정점의 수) 와 1 ≤ E ≤ 10000 (간선의 수) 내에서 주어지고, 모든 간선의 가중치는 1 ≤ w ≤ 1000 입니다.

문제 풀이 접근법

최소 신장 트리를 구하는 알고리즘은 여러 가지가 있지만, 그 중 가장 많이 사용되는 두 가지 알고리즘은 프림(Prim) 알고리즘크루스컬(Kruskal) 알고리즘입니다. 여기에서는 프림 알고리즘을 사용하여 문제를 해결하는 방법을 설명하겠습니다.

프림 알고리즘 개요

프림 알고리즘은 항상 최소 가중치를 가진 간선을 선택하면서 진행하는 알고리즘으로, 다음과 같은 절차를 따릅니다:

  1. 시작 정점을 선택합니다. (임의의 정점으로 시작 가능합니다.)
  2. 현재 선택된 정점과 연결된 간선 중에서 가중치가 가장 작은 간선을 선택합니다.
  3. 선택된 간선이 연결하는 정점을 트리에 추가합니다.
  4. 2번과 3번의 과정을 반복하여 모든 정점을 포함할 때까지 진행합니다.

프림 알고리즘의 시간 복잡도

프림 알고리즘의 시간 복잡도는 사용되는 자료구조에 따라 달라집니다. 힙(priority queue)을 사용하면 O(E log V)의 복잡도를 가지며, 인접 행렬을 사용하면 O(V2)의 복잡도를 가집니다. 일반적으로 힙을 사용하는 것이 더 효율적입니다.

구현하기

이제 실제로 프림 알고리즘을 구현해 보겠습니다. 아래는 파이썬 코드입니다:


import heapq  # 힙을 사용하기 위해 임포트

def prim(graph, start):
    mst = []  # 최소 신장 트리 리스트
    visited = set()  # 방문한 정점 집합
    min_heap = [(0, start)]  # 힙 초기화 (가중치, 정점)

    total_weight = 0  # 총 가중치

    while min_heap:
        weight, vertex = heapq.heappop(min_heap)  # 최소 가중치 간선 선택
        if vertex not in visited:
            visited.add(vertex)  # 방문 처리
            total_weight += weight  # 가중치 합산
            mst.append((weight, vertex))

            for next_vertex, next_weight in graph[vertex].items():
                if next_vertex not in visited:
                    heapq.heappush(min_heap, (next_weight, next_vertex))  # 힙에 추가

    return mst, total_weight  # 최소 신장 트리와 총 가중치 반환

# 그래프 정의 (인접 리스트)
graph = {
    1: {2: 3, 3: 1},
    2: {1: 3, 3: 1, 4: 6},
    3: {1: 1, 2: 1, 4: 5},
    4: {2: 6, 3: 5}
}

mst, total_weight = prim(graph, 1)
print("최소 신장 트리:", mst)
print("총 가중치:", total_weight)
    

코드 설명

위 코드는 prim라는 함수를 정의하고 있습니다. 이 함수는 그래프와 시작 정점을 인자로 받아 최소 신장 트리와 그 총 가중치를 반환합니다.

  • min_heap: 현재 선택 가능한 간선들을 힙으로 관리합니다.
  • visited: 이미 선택된 정점을 추적하여 중복 선택을 방지합니다.
  • 힙에서 최소 가중치 간선을 선택한 후, 해당 정점을 트리에 추가하고 연결된 정점들을 힙에 추가합니다.

테스트 케이스 실행

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻게 됩니다:


최소 신장 트리: [(0, 1), (1, 3), (1, 2)]
총 가중치: 2
    

여기서 최소 신장 트리는 정점 1, 2, 3이 포함되며, 총 가중치는 2입니다.

복잡한 예제

보다 복잡한 그래프에 대해서도 동일한 방법으로 최소 신장 트리를 구할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 그래프에 여러 정점과 간선이 있다고 가정해 봅시다:


# 복잡한 그래프 정의
complex_graph = {
    'A': {'B': 4, 'H': 8},
    'B': {'A': 4, 'C': 8, 'H': 11},
    'C': {'B': 8, 'D': 7, 'F': 4, 'I': 2},
    'D': {'C': 7, 'E': 9, 'F': 14},
    'E': {'D': 9, 'F': 10},
    'F': {'C': 4, 'D': 14, 'E': 10, 'G': 2},
    'G': {'F': 2, 'H': 1, 'I': 6},
    'H': {'A': 8, 'B': 11, 'G': 1},
    'I': {'C': 2, 'G': 6}
}

mst_complex, total_weight_complex = prim(complex_graph, 'A')
print("복잡한 그래프의 최소 신장 트리:", mst_complex)
print("총 가중치:", total_weight_complex)
    

결과 해석

이 복잡한 그래프의 경우, 최소 신장 트리를 구하기 위해 반복적인 선택이 필요합니다. 프림 알고리즘은 최적의 간선을 선택하여 트리를 구축하는 데 있어 효과적입니다. 실행 결과에 따라 최종 최소 신장 트리와 그 총 가중치를 출력합니다.

결론

최소 신장 트리는 네트워크 설계 및 최적화 문제에서 중요한 역할을 합니다. 본 강좌를 통해 프림 알고리즘을 파이썬으로 구현해보고, 이를 실제 문제에 적용해볼 수 있었습니다. 다양한 테스트 케이스를 통해 알고리즘의 정확성을 검증하는 것도 중요한 과정입니다. 알고리즘을 활용한 문제 풀이를 통해 코딩 테스트를 준비하는 데 도움이 되길 바랍니다!

추가적인 학습 자료

프림 알고리즘 외에도 크루스컬 알고리즘과 같은 다른 방법들을 알아보는 것도 좋습니다. 알고리즘의 이해를 돕기 위한 자료는 다음과 같습니다:

파이썬 코딩테스트 강좌, 최소 신장 트리

1. 최소 신장 트리란?

최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree, MST)는 연결 그래프에서 모든 정점을 포함하면서
간선의 가중치의 합이 최소가 되는 부분 그래프입니다. 즉, 최소 신장 트리는 주어진 그래프에서
사이클을 형성하지 않으면서 전체 최소 비용으로 연결되는 트리를 찾는 과정입니다.

2. 문제 설명

다음은 최소 신장 트리 문제입니다:

주어진 n개의 도시와 m개의 도로에 대한 정보가 주어질
때, 모든 도시를 최소한의 비용으로 연결하는 도로의 비용의 최솟값을 구하세요.

입력 형식: 첫 번째 줄에 두 정수 n (도시의 수)와 m (도로의 수)이 주어집니다.
다음 m개의 줄에는 각 도로에 대한 정보를 나타내는 세 정수 a, b, c가 주어지며,
이는 도시 a와 도시 b를 연결하는 도로의 비용이 c임을 의미합니다.

3. 접근법

최소 신장 트리 문제를 해결하기 위해서는 일반적으로 두 가지 알고리즘을 많이 사용합니다:

  • 프림(Prim) 알고리즘
  • 크루스칼(Kruskal) 알고리즘

이번 글에서는 크루스칼 알고리즘을 사용하여 문제를 해결해 보겠습니다.

3.1 크루스칼 알고리즘

크루스칼 알고리즘은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

  1. 모든 간선을 가중치(비용)에 따라 오름차순으로 정렬한다.
  2. 가장 작은 간선부터 시작해 선택한다. 선택한 간선이 사이클을 형성하지 않는다면 MST에 포함시킨다.
  3. 모든 간선을 검사할 때까지 2번 과정을 반복한다.

4. 알고리즘 구현

이제 위의 문제를 해결하기 위한 크루스칼 알고리즘의 파이썬 구현을 시작하겠습니다.


class DisjointSet:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n + 1))
        self.rank = [0] * (n + 1)

    def find(self, u):
        if self.parent[u] != u:
            self.parent[u] = self.find(self.parent[u])
        return self.parent[u]

    def union(self, u, v):
        root_u = self.find(u)
        root_v = self.find(v)

        if root_u != root_v:
            if self.rank[root_u] > self.rank[root_v]:
                self.parent[root_v] = root_u
            elif self.rank[root_u] < self.rank[root_v]:
                self.parent[root_u] = root_v
            else:
                self.parent[root_v] = root_u
                self.rank[root_u] += 1
    

4.1 입력 및 간선 정렬

입력으로 도시의 수와 도로 정보를 받아오고, 간선을 가중치에 따라 정렬합니다.


import sys

def main():
    input = sys.stdin.readline
    n, m = map(int, input().split())
    edges = []

    for _ in range(m):
        a, b, c = map(int, input().split())
        edges.append((c, a, b))

    edges.sort()  # 가중치 오름차순 정렬
    

4.2 크루스칼 알고리즘 적용

정렬된 간선들을 하나씩 확인하면서 MST를 구성합니다.


    ds = DisjointSet(n)
    mst_cost = 0

    for cost, a, b in edges:
        if ds.find(a) != ds.find(b):  # 사이클 확인
            ds.union(a, b)
            mst_cost += cost

    print(mst_cost)  # 최소 신장 트리 비용 출력
if __name__ == "__main__":
    main()
    

5. 결론

이번 글에서는 최소 신장 트리의 개념과 크루스칼 알고리즘을 통해 문제를 해결하는 방법을
알아보았습니다. 여러분도 주어진 문제를 자신만의 방식으로 분석하고 해결할 수 있는 능력을
키우길 바랍니다.

참고: 이 글에서 제시한 코드는 기본적인 구조로, 추가적인 에러 처리 및
최적화를 필요로 할 수도 있습니다.

파이썬 코딩테스트 강좌, 최소 공통 조상 구하기 2

본글에서는 ‘최소 공통 조상(LCA; Lowest Common Ancestor)’ 구하기 문제 중 하나인 ‘최소 공통 조상 구하기 2’에 대해
탐구해보겠습니다. 이 문제는 특정 트리 구조에서 두 노드의 최소 공통 조상을 찾는 문제로,
특히 이진 트리에서 이루어집니다. LCA 문제는 트리 탐색 및 조작과 관련된 기본적인 문제로,
코딩 인터뷰 및 알고리즘 경시대회에서도 자주 등장합니다.

문제 설명

주어진 이진 트리가 있을 때, 두 노드 uv의 최소 공통 조상을 찾아야 합니다.
이진 트리는 각 노드가 최대 2개의 자식을 가질 수 있으며, 루트 노드부터 시작하여
각각의 노드는 고유한 값을 가집니다.

입력 형식

  • 첫 번째 줄: 노드의 수 n (1 ≤ n ≤ 100,000)
  • 두 번째 줄: 트리의 구성 (부모 노드와 자식 노드가 주어짐)
  • 세 번째 줄: 두 개의 노드 u, v

출력 형식

노드 uv의 최소 공통 조상을 출력합니다.

예제

입력:
7
1 2
1 3
2 4
2 5
3 6
3 7
4 5

출력:
2

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해, 먼저 트리를 구성해야 합니다. 트리를 배열로 표현하거나 연결 리스트로 표현할 수 있지만,
연결 리스트를 사용하는 것이 더 효율적입니다. 이후 DFS(Depth First Search)를 통해 각 노드의 깊이를 기록하고,
부모 노드를 저장하여 이후 LCA를 쉽게 찾을 수 있습니다.

트리 구성

주어진 간선 정보를 바탕으로 노드와 자식 관계를 설정합니다.
파이썬의 딕셔너리를 사용하여 부모-자식 관계를 저장합니다.


from collections import defaultdict

def build_tree(edges):
    tree = defaultdict(list)
    for parent, child in edges:
        tree[parent].append(child)
    return tree

DFS를 통한 깊이 및 부모 노드 정보 저장


def dfs(tree, node, parent, depth, depths, parents):
    depths[node] = depth
    parents[node] = parent
    for child in tree[node]:
        if child != parent:
            dfs(tree, child, node, depth + 1, depths, parents)

LCA 함수 구현

깊이를 기준으로 두 노드의 위치를 맞춘 후, 그들의 부모를 따라 올라가면서
두 노드가 같은 노드에 도달할 때까지 진행합니다.


def lca(u, v, depths, parents):
    # Depth 맞추기
    if depths[u] < depths[v]:
        u, v = v, u

    while depths[u] > depths[v]:
        u = parents[u]

    while u != v:
        u = parents[u]
        v = parents[v]

    return u

전체 코드


def main():
    n = int(input())
    edges = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(n - 1)]
    u, v = map(int, input().split())

    tree = build_tree(edges)
    depths = {}
    parents = {}

    # DFS를 통해 깊이와 부모 정보 수집
    dfs(tree, 1, -1, 0, depths, parents)

    # 최소 공통 조상 찾기
    ancestor = lca(u, v, depths, parents)
    print(ancestor)

if __name__ == "__main__":
    main()

시간 복잡도

위의 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 트리를 구성하고 탐색하는 과정에서
각 노드를 한 번씩 방문하기 때문입니다.

결론

‘최소 공통 조상 구하기 2’ 문제는 이진 트리의 탐색 및 조작의 기초를 이해하는 데 도움이 되며,
실제로 유용한 알고리즘입니다. 이 문제를 해결하는 과정에서 트리의 구조와 DFS의 개념을 깊이 있게 이해할 수 있게 됩니다.
이 알고리즘은 이후 다양한 문제들로 확장 가능하며, 다른 자료구조와의 응용에도 큰 도움이 됩니다.