[작성자:] root

코딩 테스트에서 자주 출제되는 문제 중 하나는 특정 조건을 만족하는 “물의 양”을 구하는 문제입니다. 이번 강좌에서는 이를 통해 파이썬 코드를 작성하는 방법과 알고리즘적 사고의 중요성에 대해 알려드리겠습니다.

문제 설명

여러분은 한개의 수조에서 물의 양을 계산해야 합니다. 수조의 높이를 나타내는 정수 배열 height가 주어졌습니다. 수조는 수평으로 배열된 블록으로 구성되어 있으며, 각 블록의 높이는 height[i]로 표현됩니다.

비가 내린 후, 각 블록 사이에 고인 물의 양을 계산하는 함수를 만들고, 총 고인 물의 양을 반환해야 합니다.

입력

• height: 양의 정수로 이루어진 리스트. (1 ≤ height.length ≤ 2 * 10^4, 0 ≤ height[i] ≤ 10^5)

출력

• 고인 물의 총 양을 나타내는 정수

예제

예제 1

입력: height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
출력: 6

설명: 고인 물의 양은 6입니다.

예제 2

입력: height = [4,2,0,3,2,5]
출력: 9

설명: 고인 물의 양은 9입니다.

문제 해결 접근법

문제를 해결하기 위해서는 두 가지 주요 포인트를 이해해야 합니다:

1. 어떤 위치 i에서 고인 물의 양을 계산하기 위해서는 i 위치의 좌우 최대 높이를 알아야 합니다.
2. 각 위치에서 고인 물의 양은 min(왼쪽 최대 높이, 오른쪽 최대 높이) - 현재 높이로 계산할 수 있습니다.

이를 위해 우리는 두 개의 배열을 생성할 것입니다. 하나는 왼쪽에서부터 각 위치의 최대 높이를 저장하고, 다른 하나는 오른쪽은 최대 높이를 저장합니다.

코드 구현

이제 이를 바탕으로 실제 코드를 작성해보겠습니다.

def trap(height):
    if not height:
        return 0

    n = len(height)
    left_max = [0] * n
    right_max = [0] * n

    # 왼쪽 최대 높이 계산
    left_max[0] = height[0]
    for i in range(1, n):
        left_max[i] = max(left_max[i - 1], height[i])

    # 오른쪽 최대 높이 계산
    right_max[n - 1] = height[n - 1]
    for i in range(n - 2, -1, -1):
        right_max[i] = max(right_max[i + 1], height[i])

    # 고인 물의 양 계산
    water_trapped = 0
    for i in range(n):
        water_trapped += min(left_max[i], right_max[i]) - height[i]

    return water_trapped

# 예제 실행
print(trap([0, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 3, 2, 1, 2, 1]))  # 출력: 6
print(trap([4, 2, 0, 3, 2, 5]))  # 출력: 9

코드 설명

1. trap(height): 이 함수에서는 물을 trap(포획)하는 양을 계산합니다.
2. 입력으로 height 리스트를 받고, 이를 통해 물의 양을 계산합니다.
3. 빈 리스트인 경우 0을 반환합니다.
4. 각 인덱스에서 왼쪽 최대 높이를 계산하고, 오른쪽 최대 높이를 계산합니다.
5. 마지막으로 각 위치에서 저장된 최대 높이와 현재 높이를 통해 고인 물의 양을 계산합니다.

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 두 개의 배열을 만들어 각각의 최대 높이를 계산하는 데 O(n) 시간이 소요되며, 다시 반복적으로 고인 물의 양을 측정하는 데 O(n) 시간이 필요합니다.

모든 단계를 합치면 총 O(n)입니다.

결론

이번 강좌에서는 물의 양을 구하는 문제에 대해 심도 있게 학습해보았습니다. 이 문제는 알고리즘 문제 풀이의 대표적인 예로, 다양한 변형이 존재합니다. 여러분들도 이와 유사한 문제를 연습하면서 코드 작성 능력을 향상시키기 바랍니다.

추가 연습 문제

다음과 같은 변형 문제를 연습해보는 것을 추천합니다:

• 주어진 높이 배열에서 가장 많은 물이 고이는 위치는 어디인지 구하기
• 비가 내리지 않는 경우, 즉 모든 위치의 높이가 같은 경우를 처리하기
• 물의 흐름이 있을 때(즉, 각 블록의 물이 인접한 블록으로 흘러갈 수 있을 때) 어떻게 변화하는지 분석하기

이번 강좌에서는 이진 트리에서 리프 노드의 개수를 구하는 문제를 다룹니다. 이 문제는 많은 코딩 인터뷰에서 자주 출제되는 주제이며, 이를 해결하기 위해서는 트리 구조와 재귀 함수에 대한 이해가 필요합니다.

문제 설명

주어진 이진 트리를 탐색하여 리프 노드의 개수를 계산하는 함수를 작성하세요. 리프 노드는 자식 노드가 없는 노드를 의미합니다.

입력

• 트리의 루트를 나타내는 노드 객체, Node 클래스가 주어집니다.

출력

• 리프 노드의 개수를 나타내는 정수 값

제한 사항

• 트리는 최대 10⁴개의 노드를 가질 수 있습니다.

이진 트리의 생성 및 구조

이진 트리는 각 노드가 최대 두 개의 자식 노드를 가질 수 있는 자료 구조입니다. 기본적으로 이진 트리는 루트 노드에서 시작하여 자식 노드로 구성됩니다. 아래는 이진 트리의 노드 클래스를 정의하는 방법입니다.

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None

위의 코드에서, Node 클래스는 각 노드의 값을 저장하고 왼쪽 및 오른쪽 자식 노드를 가리키는 포인터를 포함합니다. 이제 이 노드 구조를 사용하여 이진 트리를 생성할 수 있습니다.

리프 노드 개수 세기

리프 노드는 자식 노드가 없는 노드를 의미하며, 이를 세기 위해서는 트리를 탐색해야 합니다. 일반적으로 이진 트리를 탐색하는 방법으로는 전위, 중위, 후위 순회가 있습니다. 여기서는 후위 순회를 사용하여 리프 노드를 세는 방법을 살펴보겠습니다.

후위 순회 알고리즘

후위 순회는 다음의 과정을 통해 이루어집니다:

1. 왼쪽 서브트리를 후위 순회합니다.
2. 오른쪽 서브트리를 후위 순회합니다.
3. 현재 노드를 방문합니다.

이 과정을 이용하여 부모 노드가 리프 노드인지 확인할 수 있습니다. 리프 노드인 경우 카운터를 증가시키는 방식으로 리프 노드의 개수를 셉니다.

코드 구현

def count_leaf_nodes(root):
    if root is None:
        return 0
    if root.left is None and root.right is None:
        return 1
    return count_leaf_nodes(root.left) + count_leaf_nodes(root.right)

위의 count_leaf_nodes 함수는 재귀적으로 이진 트리를 탐색하여 리프 노드 수를 계산합니다.

문제 해결 과정 상세 설명

해당 문제를 해결하는 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.

1단계: 기본적인 트리 생성

이진 트리를 생성하기 위해 몇 개의 노드를 정의해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 트리를 생각해보겠습니다.

# 이진 트리 생성
root = Node(1)
root.left = Node(2)
root.right = Node(3)
root.left.left = Node(4)
root.left.right = Node(5)
root.right.left = Node(6)

위 코드는 다음과 같은 이진 트리를 구성합니다:

2단계: 기본 함수 테스트

이제 우리가 작성한 count_leaf_nodes 함수를 사용하여 리프 노드의 개수를 계산할 수 있습니다.

leaf_count = count_leaf_nodes(root)
print(f"리프 노드의 개수: {leaf_count}")

위 코드를 실행하면 이진 트리에 존재하는 리프 노드의 개수를 출력합니다. 여기서는 리프 노드가 3개(4, 5, 6)이므로 출력 결과는 “리프 노드의 개수: 3″이 됩니다.

시간 복잡도 분석

위 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 이는 트리에 존재하는 모든 노드를 방문해야 하기 때문입니다. n은 노드의 개수를 나타냅니다.

결론

오늘의 강좌에서는 이진 트리에서 리프 노드의 개수를 계산하는 문제를 다뤘습니다. 이 과정에서 재귀적인 접근 방식과 후위 순회의 개념을 적용했습니다. 이 문제는 코딩 테스트와 실제 개발에서도 자주 등장하는 문제이므로 꼭 이해하고 넘어가시기 바랍니다.

다음 강좌에서는 이진 트리를 더욱 깊이 있게 탐구하고, 다양한 트리 문제를 다뤄보도록 하겠습니다. 감사합니다.

코딩 테스트는 이제 많은 기업에서 채용 과정 중 필수적으로 요구되고 있는 요소입니다. 특히, 파이썬을 사용하는 코딩 테스트는 그 간결함과 명확함 덕분에 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 그러나 이러한 코딩 테스트에서 디버깅 기술이 얼마나 중요한지를 간과하는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 간단한 알고리즘 문제를 통해 디버깅의 중요성을 살펴보겠습니다.

알고리즘 문제: 주어진 수의 각 자릿수의 합 구하기

다음의 문제를 해결해 보겠습니다:

0보다 크거나 같고, 10000보다 작거나 같은 정수 N이 주어질 때, N의 각 자릿수의 합을 구하는 함수를 작성하세요. 예를 들어, N이 1234라면 반환값은 10입니다.

문제 해결 접근 방식

우선, 문제를 시작하기 전에 문제 요구 사항을 명확하게 이해해야 합니다. 주어진 N의 각 자릿수를 어떻게 분리할지, 그리고 이들을 어떻게 더할지를 고민해야 합니다. 다음과 같은 단계로 접근할 수 있습니다:

1. 입력값을 수치형태로 받을 것.
2. N을 문자열로 변환하여 각 자릿수를 분리할 것.
3. 각 자릿수를 정수형으로 변환하서 모두 더할 것.
4. 결과 값을 반환할 것.

함수 구현

이제 위의 접근 방식을 바탕으로 코드를 구현해 보겠습니다.

def sum_of_digits(n):
    if not (0 <= n <= 10000):
        raise ValueError("N은 0 이상 10000 이하의 정수여야 합니다.")

    # N을 문자열로 변환하여 각 자릿수를 분리
    digits = str(n)
    # 각 자릿수를 정수형으로 변환하여 합계 계산
    total = sum(int(digit) for digit in digits)
    
    return total

디버깅 과정

구현한 코드가 정상적으로 작동하는지 확인하기 위해 테스트 케이스를 만들어 보겠습니다. 하지만 코드에 버그가 있을 수 있으므로 디버깅이 필요합니다.

테스트 케이스

print(sum_of_digits(1234))  # 기대값: 10
print(sum_of_digits(987))   # 기대값: 24
print(sum_of_digits(0))     # 기대값: 0
print(sum_of_digits(9999))  # 기대값: 36

위의 테스트 케이스를 실행해 보았을 때, 우리의 첫 번째 케이스는 양호하게 결과를 반환할 것입니다. 그러나 두 번째 또는 세 번째등에서 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황에서 디버깅을 어떻게 할 것인지 살펴보겠습니다.

디버깅 테크닉

디버깅이란 코드를 분석하여 버그를 찾아 수정하는 과정입니다. 이는 개발자가 문서화한 코드와 실제로 작동하는 코드 사이의 간극을 메우는 작업입니다. 다음은 디버깅을 할 수 있는 몇 가지 기법입니다:

• 인쇄문 활용: 코드 흐름을 체크하기 위해 중간 중간 값들을 출력해보십시오. 예를 들어, print(digits)를 추가하여 각 자릿수를 확인할 수 있습니다.
• 정적 분석 도구 사용: 예를 들어, pylint나 mypy 등과 같은 도구를 이용하여 코드에 대한 통계를 수집하고 문제를 찾아낼 수 있습니다.
• 단위 테스트: unittest 모듈을 사용하여 각 함수가 의도대로 작동하는지를 확인할 수 있는 지속적인 테스트를 작성할 수 있습니다.
• 디버깅 툴 사용: IDE에서 제공하는 디버깅 툴을 사용하여 프로그램을 스텝 바이 스텝으로 실행하면서 변수의 값을 추적할 수 있습니다.

코드 개선

압축적으로 코드를 작성할 수도 있지만, 가독성을 위하여 명시적으로 작성하는것이 좋습니다. 또한 각 상황에 맞는 예외를 처리하는것 또한 중요합니다.

최종 코드
예외 처리 및 주석 추가

def sum_of_digits(n):
    """주어진 수 N의 각 자릿수의 합을 반환합니다."""
    if not (0 <= n <= 10000):
        raise ValueError("N은 0 이상 10000 이하의 정수여야 합니다.")

    total = sum(int(digit) for digit in str(n))
    
    return total
# 테스트
for test_case in [1234, 987, 0, 9999, -1, 10001]:
    try:
        print(f"N={test_case}의 각 자릿수의 합: {sum_of_digits(test_case)}")
    except ValueError as e:
        print(e)  # 예외 처리

디버깅의 중요성

디버깅은 단순히 버그를 고치는 과정을 넘어서 여러 가지 중요한 가치를 지니고 있습니다:

• 문제 해결 능력 향상: 복잡한 문제에 대해 논리적으로 접근할 수 있는 능력을 훈련할 수 있습니다.
• 코드 이해도 증대: 자신의 코드와 다른 사람의 코드를 이해하는데 도움이 됩니다.
• 코드 품질 개선: 지속적인 디버깅과 리뷰를 통해 코드의 품질을 개선할 수 있습니다.
• 더 나은 협업 경험: 팀원과의 원활한 소통을 통해 코드를 더 잘 이해하고 수정할 수 있습니다.

결론

오늘은 간단한 알고리즘 문제를 통해 코딩 테스트에서의 알고리즘 설계 및 구현 과정과 함께 디버깅의 중요성에 대해 알아보았습니다. 디버깅은 단순히 에러를 수정하는 것이 아니라, 개발자로서 한층 더 성장할 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 이 부분을 경시하지 말고, 앞으로의 코딩 테스트와 프로젝트에 적극적으로 적용해 보시기를 권장합니다.

문제 설명

오늘 다룰 문제는 “짝수와 홀수의 합”입니다. 이 문제는 주어진 리스트 내의 숫자에서 짝수와 홀수를 구분하여 각각의 합을 구하도록 요구합니다.
이 문제는 파이썬의 기본적인 제어문과 리스트 처리 기법을 활용할 수 있는 좋은 예제입니다.

문제: 짝수와 홀수의 합

주어진 정수 리스트가 주어졌을 때, 리스트 내의 짝수의 합과 홀수의 합을 구하여 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력

첫째 줄에 공백으로 구분된 정수들이 주어지며, 정수는 (-10⁶ ≤ 정수 ≤ 10⁶)입니다.

출력

첫째 줄에 짝수의 합과 홀수의 합을 공백으로 구분하여 출력합니다.

예제 입력

    1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
    

예제 출력

    30 25
    

문제 풀이 과정

1단계: 문제 이해하기

문제를 접했을 때 우선적으로 해야 할 일은 문제의 요구사항을 명확히 이해하는 것입니다.
짝수와 홀수를 판별할 수 있으며, 이들을 합산할 필요가 있습니다. 이 단계에서 인풋과 아웃풋의 형태를 주의 깊게 살펴보는 것이 중요합니다.

2단계: 계획 세우기

문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 과정을 거칩니다:

1. 리스트의 각 숫자를 반복합니다.
2. 현재 숫자가 짝수인지 홀수인지 판별합니다.
3. 짝수일 경우 짝수의 합 변수에 더하고, 홀수일 경우 홀수의 합 변수에 더합니다.
4. 최종적으로 짝수와 홀수의 합을 출력합니다.

3단계: 코딩

이제 위의 계획을 바탕으로 실제 코드를 작성해 보겠습니다. 코드 작성 시, 프로젝트에 사용될 변수 및 기본적인 구조를 설정합니다.

    def sum_even_odd(numbers):
        even_sum = 0
        odd_sum = 0
        
        for num in numbers:
            if num % 2 == 0:
                even_sum += num
            else:
                odd_sum += num
                
        return even_sum, odd_sum
            
    # 입력 부분
    input_numbers = list(map(int, input().split()))
    
    # 함수 호출
    even_sum, odd_sum = sum_even_odd(input_numbers)
    
    # 결과 출력
    print(even_sum, odd_sum)
    

4단계: 디버깅

다 작성한 후에는 코드의 정확성을 검증해야 합니다.
예를 들어, 다양한 입력 값으로 코드를 실행해보고 결과가 예상과 일치하는지 확인합니다.
또한, 데이터의 범위를 초과하거나 예외 상황에 대한 처리가 이루어지는지 점검하는 것도 중요합니다.

에러 발생 예시

    input_numbers = list(map(int, input().split()))
    # 위의 코드에서 만약 문자열이 입력될 경우 ValueError가 발생할 수 있습니다.
    

이를 방지하기 위해 try-except 블록을 사용할 수 있습니다:

    try:
        input_numbers = list(map(int, input().split()))
    except ValueError:
        print("잘못된 입력입니다. 정수만 입력하세요.")
    

5단계: 최적화

코드를 최적화할 수도 있습니다. 리스트 컴프리헨션을 사용하여 코드를 간결하게 만들 수 있습니다. 예를 들어:

    even_sum = sum(num for num in input_numbers if num % 2 == 0)
    odd_sum = sum(num for num in input_numbers if num % 2 != 0)
    

결론

이와 같은 문제를 통해 짝수와 홀수를 쉽게 확인하고 합산하는 과정을 배우게 되었습니다.
또한, 코드를 직접 작성하고 디버깅하는 과정을 통해 문제 해결 능력을 키울 수 있었습니다.
최종적으로 효율적이고 간결한 코드를 작성하는 것이 무엇보다 중요하다는 것을 다시 한번 강조하고 싶습니다.
여러분도 다양한 문제를 통해 디버깅 능력을 기르고, 더 나아가 알고리즘 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다.

연습문제

위 문제와 유사한 형태로 다음의 문제를 풀어보세요. 입력받은 리스트에서 소수의 합과 소수가 아닌 수의 합을 구하세요.

소수 판단 함수 구현

    def is_prime(n):
        if n <= 1:
            return False
        for i in range(2, int(n**0.5) + 1):
            if n % i == 0:
                return False
        return True
    

최종 함수를 작성해보세요

안녕하세요! 오늘은 파이썬 코딩테스트에서 자주 출제되는 문제 중 하나인 동전 개수의 최솟값 구하기 문제를 다루어 보겠습니다. 이 문제는 특히 알고리즘과 그리디 문제를 이해하는 데 많은 도움이 되며, 여러 상황에서 활용될 수 있습니다.

문제 설명

당신은 다양한 동전을 가지고 있습니다. 각각의 동전은 유한한 개수로 존재합니다. 입력으로 주어진 금액을 잔돈으로 주기 위해 최소한의 동전을 사용해야 합니다. 주어진 동전의 종류와 목표 금액이 입력으로 주어지면, 최소한의 동전 개수를 출력하는 프로그램을 작성하시오.

입력 형식

• 첫째 줄에 동전의 종류 n (1 ≤ n ≤ 100)과 목표 금액 k (1 ≤ k ≤ 10000)가 주어진다.
• 둘째 줄에 n개의 동전의 가치가 공백으로 구분되어 주어진다. 각 동전의 가치는 서로 다르며, 1 이상 10,000 이하이다.

출력 형식

목표 금액을 만들기 위해 필요한 최소한의 동전 개수를 출력한다.

예제 입력

    3 11
    1 2 5
    

예제 출력

    3
    

문제 해결 방안

이 문제는 그리디 알고리즘을 이용하여 해결할 수 있습니다. 그리디 알고리즘이란 매 선택에서 최적이라고 판단되는 것을 선택하여 최종적으로 최적의 해를 구하는 방법입니다. 이 경우, 가장 큰 가치의 동전부터 최대한 많이 사용하는 방식을 취하면 됩니다.

단계별 접근법

1. 가장 큰 동전 가치부터 시작하여, 해당 동전을 사용할 수 있는 최대 개수를 계산합니다.
2. 잔액에서 사용한 동전의 가치를 빼고, 다음 큰 동전으로 넘어갑니다.
3. 이 과정을 목표 금액을 0으로 만들 때까지 반복합니다.

코드 구현

이제 위의 접근법을 바탕으로 파이썬 코드를 구현해보겠습니다. 주어진 입력을 바탕으로 동전 개수를 카운트하는 코드를 작성합니다.

    def min_coins(n, k, coins):
        # 동전을 내림차순으로 정렬합니다.
        coins.sort(reverse=True)
        
        count = 0
        for coin in coins:
            # 현재 동전의 최대 개수를 계산합니다.
            if k == 0:
                break
            count += k // coin  # 해당 동전으로 몇 개 만들 수 있는지
            k %= coin  # 잔액 업데이트
        
        return count

    # 입력 받기
    n, k = map(int, input().split())
    coins = list(map(int, input().split()))

    # 결과 출력
    print(min_coins(n, k, coins))
    

실행 결과 분석

위 코드는 입력된 동전 가치와 목표 금액을 기반으로 동전을 최소 개수로 사용하는 과정을 보여줍니다. 예를 들어, 동전의 종류가 [1, 2, 5]이고 목표 금액이 11인 경우, 다음과 같은 과정을 통해 잔액을 줄여 나갑니다:

• 5원 동전을 2개 사용: 잔액 1 (count = 2)
• 1원 동전 1개 사용: 잔액 0 (count = 3)

시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. n은 주어진 동전의 개수이며, 동전 리스트를 정렬하는 부분이 O(n log n)입니다. 따라서 전체 시간 복잡도는 O(n log n)로 간주할 수 있습니다.

주의 사항

동전 개수의 최솟값을 구하는 과정에서 주의해야 할 점은 동전이 반드시 존재한다는 보장이 없을 경우입니다. 예를 들어, 목표 금액을 만들 수 없는 경우 예외 처리를 통해 적절한 메시지를 출력하도록 할 수 있습니다.

마무리

이 문제를 통해 그리디 알고리즘에 대한 이해를 높일 수 있었기를 바랍니다. 다양한 동전 조합과 목표 금액을 시도하면서 알고리즘을 연습해 보세요. 코딩테스트에서 자주 출제되는 문제인 만큼 숙지하고 있으면 많은 도움이 될 것입니다.