파이썬 코딩테스트 강좌, 구간 합 구하기 1

1. 문제 정의

코딩테스트에서 자주 출제되는 구간 합 문제는 주어진 배열의 특정 구간에 있는 원소들의 합을 효율적으로 구하는 문제입니다. 이번 포스팅에서는 ‘구간 합 구하기 1’ 문제를 다루어 보겠습니다.

문제 설명

정수 N과 M이 주어지고, N개의 정수로 이루어진 배열이 주어집니다. 다음으로 M개의 쿼리가 주어지며, 각 쿼리는 두 개의 정수 S와 E로 이루어져 있습니다. S부터 E까지의 합을 구하는 문제를 해결하시오. 단, S와 E는 1부터 N까지의 범위를 갖습니다.

2. 입력 및 출력 형식

입력

  • 첫 번째 줄에 N과 M이 공백으로 구분되어 주어진다. (1 ≤ N, M ≤ 100,000)
  • 두 번째 줄에 N개의 정수가 공백으로 구분되어 주어진다. (각 정수는 1 이상 100,000 이하)
  • 세 번째 줄부터 M개의 줄에 걸쳐 쿼리 두 개가 주어진다. (S, E)

출력

  • M개의 줄에 걸쳐 각 쿼리에 대한 답을 출력한다.

3. 예제 입력 및 출력

예제 입력

    5 3
    1 2 3 4 5
    1 3
    2 4
    3 5
    

예제 출력

    6
    9
    12
    

4. 문제 접근 방법

구간 합을 구하기 위해서는 가장 먼저 단순한 방법으로 풀 수 있습니다. 하지만 N과 M의 최대값이 100,000이므로 O(N * M)의 시간복잡도로는 불가능합니다. 따라서, 우리는 구간 합을 구할 수 있는 효율적인 방법을 찾아야 합니다.

4.1. 단순한 접근 방식

가장 간단한 방법은 S부터 E까지 반복하여 합을 구하는 것입니다. 하지만 이 방법은 O(N * M)의 복잡도를 가집니다.

4.2. 누적 합 배열 활용하기

효율적인 접근법 중 하나는 누적 합(Cumulative Sum) 배열을 사용하는 것입니다. 누적 합 배열을 먼저 생성하여, 각 쿼리에 대해 S와 E의 값을 이용해 곧바로 답을 구합니다.

누적 합 배열을 정의하면, 배열의 i번째 원소는 1부터 i까지의 합을 나타냅니다. 즉, 누적 합 배열의 i번째 값은 다음과 같이 계산됩니다:

    sum[i] = sum[i - 1] + array[i - 1]
    

쿼리를 처리할 때는 다음과 같은 공식을 사용할 수 있습니다:

    result = sum[E] - sum[S - 1]
    

5. 알고리즘 구현

위에서 설명한 누적 합 배열을 사용하여 알고리즘을 구현해 보겠습니다.

5.1. 파이썬 코드

def solve(N, M, array, queries):
    # 누적 합 배열 생성
    sum_array = [0] * (N + 1)
    
    # 누적 합 계산
    for i in range(1, N + 1):
        sum_array[i] = sum_array[i - 1] + array[i - 1]
    
    result = []
    
    # 쿼리 처리
    for S, E in queries:
        query_sum = sum_array[E] - sum_array[S - 1]
        result.append(query_sum)
    
    return result

# 입력 예시
N, M = 5, 3
array = [1, 2, 3, 4, 5]
queries = [(1, 3), (2, 4), (3, 5)]

# 결과 출력
output = solve(N, M, array, queries)
for res in output:
    print(res)
    

6. 코드 설명

위의 코드는 다음과 같은 순서로 동작합니다:

  1. 먼저 누적 합 배열을 초기화합니다. 누적 합 배열의 크기는 N + 1로 설정하여 1부터 N까지의 합을 쉽게 구할 수 있게 합니다.
  2. 그 다음, 배열의 각 요소를 순회하며 누적 합을 계산합니다.
  3. 쿼리를 순회하면서, 주어진 S와 E에 대한 합을 누적 합 배열을 이용해 빠르게 계산합니다.
  4. 계산된 결과는 리스트에 저장되어, 최종적으로 출력됩니다.

7. 시간 복잡도 분석

위 알고리즘의 시간 복잡도는 다음과 같습니다:

  • 누적 합 배열을 생성하는 데 O(N)
  • M개의 쿼리를 처리하는 데 O(M)

결과적으로 전체 시간 복잡도는 O(N + M)으로, 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

8. 공간 복잡도 분석

공간 복잡도는 누적 합 배열을 저장하기 위한 O(N)입니다. 추가적인 변수는 상수 공간을 사용하므로 전체 공간 복잡도는 O(N)입니다.

9. 결론

이번 포스팅에서는 구간 합 구하기 문제를 다루어 보았습니다. 누적 합 배열을 활용하여 효율적으로 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았고, 파이썬 코드 예제를 통해 이해를 돕고자 하였습니다. 다양한 문제에서 구간 합을 필요로 할 때 이 방법을 적용할 수 있으며, 이를 바탕으로 더욱 복잡한 문제들을 해결하는 데 도움이 되길 바랍니다.

10. 추가 연습문제

이제 여러분 스스로 연습문제를 풀어보세요. 아래는 몇 가지 추가 연습문제입니다.

  • 1부터 100까지의 수에서 구간 합을 구하는 프로그램을 작성하시오.
  • 각 요소가 변할 때마다 해당 구간의 합을 구할 수 있는 프로그램을 구현하시오.
  • 2차원 배열에서 특정 영역의 합을 구하는 프로그램을 작성하시오.

11. 질문 및 피드백

이 글에서 다룬 내용에 대해 궁금한 점이나 피드백이 있다면 댓글로 남겨주세요. 함께 문제를 해결해보아요!

파이썬 코딩테스트 강좌, 구간 합

안녕하세요, 여러분! 오늘은 파이썬으로 하는 코딩테스트에서 자주 등장하는 구간 합 문제를 다루어 보겠습니다. 구간 합 문제는 특정 구간의 합을 빠르게 계산하는 방법을 묻는 문제로, 많은 알고리즘 문제의 기초가 되는 중요한 개념입니다. 다양한 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하는 방법을 알아보겠습니다.

문제 설명

다음과 같은 배열이 주어질 때, 여러 쌍의 쿼리에 대해 특정 구간의 합을 효율적으로 구하는 프로그램을 작성하시오.

배열: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
쿼리: [(1, 3), (2, 5), (3, 7)]

위 배열과 쿼리가 주어졌을 때, 쿼리는 (시작 인덱스, 끝 인덱스) 형태로 주어집니다. 예를 들어 (1, 3) 쿼리는 배열의 인덱스 1부터 인덱스 3까지 (1-based index) 합을 계산해야 하는 것을 의미합니다. 즉, 이 경우는 2 + 3 + 4 = 9가 되어야 합니다.

문제 접근 방법

구간 합 문제를 해결하기 위한 기본적인 접근 방식은 여러 가지가 있습니다. 가장 단순한 방법부터 시작해, 효율적인 방법까지 설명하겠습니다.

1. 단순 반복을 이용한 방법

가장 직관적인 방법은 단순히 요구된 구간의 합을 계산하는 것입니다. 쿼리가 적은 경우에는 이 방법이 좋지만, 쿼리가 많을 경우 비효율적입니다. 다음과 같은 방식으로 구현해 볼 수 있습니다.

def simple_range_sum(arr, queries):
    results = []
    for start, end in queries:
        results.append(sum(arr[start - 1:end]))  # 1-based index to 0-based index
    return results


arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
queries = [(1, 3), (2, 5), (3, 7)]
print(simple_range_sum(arr, queries))  # 출력: [9, 14, 27]

위와 같은 코드를 실행하면, 쿼리의 결과로 [9, 14, 27]이 출력됩니다. 그러나 이 방법의 시간 복잡도는 O(Q * N)으로, 여기서 Q는 쿼리의 개수, N은 배열의 크기입니다. 이는 큰 입력에 대해서는 비효율적임을 알 수 있습니다.

2. 누적 합 배열을 이용한 방법

더 효율적인 방식은 누적 합 배열을 만드는 것입니다. 누적 합 배열을 만들면 각 구간의 합을 O(1) 시간에 계산할 수 있습니다. 이 방법은 다음과 같습니다.

def prefix_sum(arr):
    n = len(arr)
    prefix = [0] * (n + 1)
    for i in range(1, n + 1):
        prefix[i] = prefix[i - 1] + arr[i - 1]
    return prefix


def efficient_range_sum(arr, queries):
    prefix = prefix_sum(arr)
    results = []
    for start, end in queries:
        results.append(prefix[end] - prefix[start - 1])  # 1-based index adjustment
    return results


arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
queries = [(1, 3), (2, 5), (3, 7)]
print(efficient_range_sum(arr, queries))  # 출력: [9, 14, 27]

위 코드에서 누적 합 배열을 계산하는 데 O(N) 시간이 소요되고, 각 쿼리를 처리하는 데 O(1) 시간이 걸립니다. 따라서 전체 시간 복잡도는 O(N + Q)로 줄어듭니다. 이 방법으로 여러 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

문제 최적화와 선택

구간 합 문제는 다양한 상황에서 활용될 수 있으며, 선택하는 알고리즘은 문제의 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 입력 배열의 크기와 쿼리의 개수, 각 쿼리의 구간 길이 등을 고려하여 최적의 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

위에서 설명한 방법 외에도 세그먼트 트리와 같은 더 복잡한 자료구조를 사용할 수도 있지만, 이 강좌에서는 생활 속 문제를 해결하기 위한 기초적인 방법에 중점을 두었습니다. 다음 강좌에서는 보다 복잡한 동적 쿼리 문제를 다루어 보겠습니다.

결론

이번 강좌에서는 파이썬을 이용한 구간 합 문제를 다루어 보았습니다. 단순한 반복을 사용할 경우는 비효율적이지만, 누적 합 배열을 이용하면 훨씬 효율적으로 문제를 해결할 수 있음을 알 수 있었습니다. 구간 합 문제는 알고리즘 기초를 다지는 데 매우 유용한 주제이므로, 여러 번 연습해 보시고 다양한 변형 문제를 시도해 보시길 권장합니다!

파이썬 코딩테스트 강좌, 구간 곱 구하기

파이썬 코딩테스트 강좌: 구간 곱 구하기

프로그래밍 문제를 풀 때, 종종 주어지는 특정 범위의 값들을 기반으로 계산을 수행하는 경우가 있습니다. 이 글에서는 ‘구간 곱 구하기’라는 문제를 다루어 보겠습니다. 이 문제는 주어진 배열에서 특정 구간에 속하는 값을 곱하는 알고리즘을 구현하는 것입니다. 이 과정에서 효율적인 방법으로 문제를 해결하는 전략을 함께 논의하겠습니다.

문제 설명

입력으로 주어진 정수 배열과 여러 개의 쿼리가 있습니다. 각 쿼리는 두 개의 인덱스 (l, r)로 구성되어 있으며, 배열에서 해당 인덱스를 포함하는 구간의 모든 요소를 곱한 값을 출력해야 합니다. 주의할 점은 구간의 곱 결과가 매우 큰 숫자가 될 수 있어, 이를 최적화하여 계산해야 한다는 것입니다.

예시:
배열: [1, 2, 3, 4, 5]
쿼리: (1, 3)
출력: 2 * 3 * 4 = 24

문제 풀이 전략

1. 기본 접근 방법

가장 직관적인 접근 방법은 주어진 배열에서 각 쿼리에 대해 정해진 인덱스의 요소들을 반복하여 곱하는 것입니다. 하지만, 이 방식은 최악의 경우 O(Q * N) 시간복잡도를 가지게 되므로 비효율적입니다. 여기서 N은 배열의 크기, Q는 쿼리의 수를 나타냅니다. 이 방법은 쿼리 수가 많아지면 크게 느려질 수 있습니다.

2. 누적 곱을 활용한 접근 방법

효율적인 방법 중 하나는 누적 곱(Prefix Product)을 활용하는 것입니다. 누적 곱을 구하는 방법은 배열의 각 요소에 대해 그 이전까지의 곱을 계산하여 저장하는 것입니다.

  • 예를 들어, 배열이 A = [1, 2, 3, 4, 5]일 경우:
    누적 곱 배열 P:
    P[0] = 1
    P[1] = 1 * 1 = 1
    P[2] = 1 * 1 * 2 = 2
    P[3] = 1 * 1 * 2 * 3 = 6
    P[4] = 1 * 1 * 2 * 3 * 4 = 24
    P[5] = 1 * 1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120
    

이렇게 누적 곱 배열을 구성한 후, 구간 곱을 구하려면 다음과 같은 공식을 사용할 수 있습니다:

구간 곱 = P[r+1] / P[l]

여기서 P[i]는 i 번째 요소까지의 곱을 나타냅니다. 이 방법을 사용하면 구간 곱을 O(1) 시간 복잡도로 계산할 수 있게 됩니다.

파이썬 코드 구현

지금부터 위의 접근 방법을 참고하여 파이썬으로 구간 곱 구하기 알고리즘을 구현해 보겠습니다.


def calculate_prefix_product(arr):
    n = len(arr)
    prefix_product = [1] * (n + 1)
    
    for i in range(n):
        prefix_product[i + 1] = prefix_product[i] * arr[i]
    
    return prefix_product

def range_product(arr, queries):
    prefix_product = calculate_prefix_product(arr)
    results = []
    
    for l, r in queries:
        product = prefix_product[r + 1] // prefix_product[l]
        results.append(product)
    
    return results

# 예시 배열 및 쿼리
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
queries = [(1, 3), (0, 2), (2, 4)]

# 함수 호출
result = range_product(arr, queries)
print(result)  # 출력: [24, 6, 60]

최종 점검

이제 코드가 제대로 작동하는지 확인할 차례입니다. 여러 테스트 케이스를 통해 올바른 결과가 나오는지 확인합니다. 이 과정에서 쿼리의 범위가 유효한지, 경계 값에서도 문제가 없는지를 점검하는 것이 중요합니다.

  • 테스트 케이스 1: arr = [1,2,3,4,5], queries = [(0, 4)] => 결과: 120
  • 테스트 케이스 2: arr = [10,20,30], queries = [(0, 2), (1, 1)] => 결과: [6000, 20]
  • 테스트 케이스 3: arr = [0, 1, 2, 3], queries = [(0, 3), (1, 1)] => 결과: [0, 1]

결론

이 강좌에서 다룬 구간 곱 구하기 문제는 누적 곱을 적절히 활용해 효율적인 풀이를 도출하는 방법을 보여줍니다. 이러한 원리는 다른 유사한 문제를 해결하는 데도 응용할 수 있습니다. 다양한 알고리즘 문제를 통해 연습하면 더 나은 코딩 테스트 준비가 될 것입니다. 앞으로의 코딩 테스트에서 이 기술을 잘 활용하시기 바랍니다!

추가 질문

혹시나 문제가 해결되지 않거나 추가적인 질문이 있다면 언제든 저에게 문의해 주세요. Happy Coding!

파이썬 코딩테스트 강좌, 계단 수 구하기

안녕하세요! 오늘은 파이썬 코딩테스트에서 자주 등장하는 알고리즘 문제 중 하나인 “계단 수 구하기”에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 문제를 통해 동적 프로그래밍의 개념과 문제 풀이 과정을 배워보도록 하겠습니다.

문제 설명

계단 수란 다음의 규칙을 갖는 정수의 수를 말합니다:

  • 계단 수는 0에서 9까지의 숫자로 이루어져 있습니다.
  • 두 인접한 자리의 숫자는 반드시 1 차이여야 합니다. 즉, 예를 들어 234는 유효하지만 235나 123은 유효하지 않습니다.
  • 계단 수의 첫 자리는 0이 될 수 없습니다.

자연수 N이 주어졌을 때, N자리 계단 수의 개수는 얼마인가요? 예를 들어, N이 2일 때는 9개의 계단 수가 가능하며, 이들은 10, 12, 21, 23, 32, 34, 43, 45, 54, 65, 76, 78, 87, 89, 98 총 15개입니다.

입력 형식

첫째 줄에 계단 수의 자릿수 N (1 ≤ N ≤ 100)가 주어집니다.

출력 형식

첫째 줄에 N자리 계단 수의 개수를 1,000,000,000으로 나눈 나머지를 출력합니다.

예제 입력

2

예제 출력

15

문제 해결 전략

이 문제는 동적 프로그래밍을 활용하여 해결할 수 있습니다. 계단 수를 문제의 규칙에 맞춰 분류하고, 각 자리수에 대해 가능한 숫자 조합을 고려하여 결과를 도출해낼 수 있습니다. 이제 구체적인 해결 과정을 살펴보겠습니다.

1단계: 상태 정의

N자리 계단 수를 구하기 위해 DP 배열을 정의합니다. dp[n][k]를 사용하여 길이가 n인 계단 수의 마지막 자리가 k인 경우의 수를 표현합니다. 여기서 n은 자리수, k는 마지막 자리 숫자 (0~9) 입니다.

2단계: 초기 조건 설정

길이가 1인 계단 수는 1부터 9까지의 수입니다. 따라서 dp[1][0] = 0 (0은 첫 자리로 올 수 없고), dp[1][1] = dp[1][2] = ... = dp[1][9] = 1로 설정합니다.

3단계: 점화식 유도

길이 n인 계단 수를 구성하기 위해서는 길이 n-1인 계단 수에서 하나의 숫자를 추가합니다. 마지막 자리가 0이면 1로 이어질 수 있고, 마지막 자리가 9이면 8로 이어질 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 점화식을 얻을 수 있습니다:

dp[n][0] = dp[n-1][1]
dp[n][k] = dp[n-1][k-1] + dp[n-1][k+1] (1 <= k <= 8)
dp[n][9] = dp[n-1][8]

4단계: 최종 결과 계산

N자리의 계단 수는 전체 자리수 0부터 9의 경우의 수를 합한 것으로 구할 수 있습니다. 마지막 결과는 sum(dp[N])로 계산됩니다.

구현

이제 이 모든 논리를 파이썬 코드로 구현해 보겠습니다:

def count_stair_numbers(n):
    # 모듈러 연산을 위한 상수
    MOD = 1000000000

    # DP 테이블 초기화
    dp = [[0] * 10 for _ in range(n + 1)]

    # 길이가 1일 때
    for i in range(1, 10):
        dp[1][i] = 1

    # DP 테이블 채우기
    for i in range(2, n + 1):
        dp[i][0] = dp[i - 1][1] % MOD
        for j in range(1, 9):
            dp[i][j] = (dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j + 1]) % MOD
        dp[i][9] = dp[i - 1][8] % MOD

    # 결과 계산
    result = sum(dp[n]) % MOD
    return result

# 사용자 입력
n = int(input("N 값을 입력하세요: "))
print(count_stair_numbers(n))

마무리

오늘은 “계단 수 구하기” 문제를 통해 동적 프로그래밍의 기본 개념을 이해하고, 실제로 파이썬 코드를 이용해 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다. 과정을 통해 알고리즘 문제 해결 능력을 향상시키길 바랍니다. 다음 강좌에서도 또 다른 흥미로운 알고리즘 문제를 다룰 예정이니 기대해 주세요!

파이썬 코딩테스트 강좌, 경로 찾기

문제 설명

주어진 2D 배열에서 시작점에서 도착점까지의 경로를 찾는 문제입니다. 이 배열은 통로와 장애물로 구성되어 있으며, 통로는 0으로, 장애물은 1로 표시됩니다.

목표는 주어진 시작점에서 도착점까지 이동할 수 있는 경로가 있는지를 판단하고, 가능한 경로를 출력하는 것입니다. 이동은 상하좌우로 가능합니다.

문제 정의

    def find_path(maze, start, end):
        """
        :param maze: 2D list representing the maze
        :param start: Tuple of (x, y) coordinates for the start point
        :param end: Tuple of (x, y) coordinates for the end point
        :return: List of tuples representing the path or None if no path exists
        """
    

문제 예시

    maze = [
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0],
        [1, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1, 1]
    ]
    start = (0, 0)  # 시작점
    end = (4, 4)    # 도착점
    

예상 결과:
[(0, 0), (1, 0), (2, 0), (2, 1), (2, 2), (3, 2), (4, 2), (4, 3), (4, 4)]

문제 해결 방안

이 문제는 깊이 우선 탐색(DFS)이나 너비 우선 탐색(BFS) 알고리즘을 통해 해결할 수 있습니다. 여기에선 DFS를 사용하여 경로를 찾는 방법을 설명하겠습니다.

깊이 우선 탐색(DFS) 알고리즘

DFS는 가능한 경로를 모두 탐색하면서 도착점에 도달하는지 여부를 판단합니다. 경로를 찾는 동안 방문한 노드를 기록하여 반복 방문을 방지합니다.

구현 단계

1단계: 기본 설정

먼저, 기본적인 설정을 통해 미로와 출발점 및 도착점을 정의합니다.

    maze = [
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0],
        [1, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1, 1]
    ]
    start = (0, 0)
    end = (4, 4)
    

2단계: DFS 함수 정의

DFS를 통해 경로를 찾는 함수를 구현합니다.

    def dfs(maze, current, end, path, visited):
        if current == end:
            return path
        
        x, y = current
        visited.add(current)

        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
            next_x, next_y = x + dx, y + dy
            
            if 0 <= next_x < len(maze) and 0 <= next_y < len(maze[0]):
                if maze[next_x][next_y] == 0 and (next_x, next_y) not in visited:
                    result = dfs(maze, (next_x, next_y), end, path + [(next_x, next_y)], visited)
                    if result is not None:
                        return result
        
        visited.remove(current)
        return None
    

3단계: 경로 찾기 함수 구현

최종적으로 경로 찾기 함수를 구현하여 DFS를 호출합니다.

    def find_path(maze, start, end):
        visited = set()
        return dfs(maze, start, end, [start], visited)
    

4단계: 결과 출력

함수를 호출하여 결과를 출력합니다.

    path = find_path(maze, start, end)
    print("경로:", path)
    

전체 코드

    def dfs(maze, current, end, path, visited):
        if current == end:
            return path
        
        x, y = current
        visited.add(current)

        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
            next_x, next_y = x + dx, y + dy
            
            if 0 <= next_x < len(maze) and 0 <= next_y < len(maze[0]):
                if maze[next_x][next_y] == 0 and (next_x, next_y) not in visited:
                    result = dfs(maze, (next_x, next_y), end, path + [(next_x, next_y)], visited)
                    if result is not None:
                        return result
        
        visited.remove(current)
        return None

    def find_path(maze, start, end):
        visited = set()
        return dfs(maze, start, end, [start], visited)

    maze = [
        [0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 1, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0],
        [1, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1, 1]
    ]
    start = (0, 0)
    end = (4, 4)
    path = find_path(maze, start, end)
    print("경로:", path)
    

결론

이 글에서는 2D 배열에서 경로를 찾는 문제를 해결하기 위해 DFS 알고리즘을 사용한 방법을 살펴보았습니다. 각 단계에서 DFS를 통해 경로를 탐색하고, 조건을 충족하는 경우 결과를 반환하는 구조로 코드를 작성하였습니다. 이러한 기초적인 경로 탐색 문제는 더 복잡한 문제를 해결하기 위한 기초로 활용될 수 있습니다.