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스위프트 코딩테스트 강좌, 정수를 1로 만들기

코딩 테스트는 소프트웨어 엔지니어로서의 능력을 평가하는 중요한 요소입니다. 이 글에서는 ‘정수를 1로 만들기’라는 주제를 가지고 스위프트로 구현할 수 있는 알고리즘 문제를 다루고, 그 해결 과정을 상세히 설명할 것입니다.

문제 설명

주어진 정수 x에 대해 다음과 같은 규칙을 적용하여 1로 만들고자 합니다:

x = x - 1 (1을 뺀다)
x = x / 2 (2로 나눈다. 단, x가 짝수일 때만 가능)
x = x / 3 (3으로 나눈다. 단, x가 3의 배수일 때만 가능)

위의 세 가지 연산을 이용하여 최소 몇 번의 연산으로 x를 1로 만들 수 있는지를 계산하는 프로그램을 작성하시오.

입력 형식

첫 번째 줄에 정수 x (1 ≤ x ≤ 10⁶)이 주어진다.

출력 형식

정수를 1로 만들기 위해 필요한 최소 연산 횟수를 출력한다.

예제

입력:
10

출력:
3

설명:
10 → 9 → 3 → 1 (3번의 연산)

문제 해결 접근

이 문제는 Dynamic Programming, 즉 동적 프로그래밍 기법을 사용하여 해결을 시도해볼 수 있습니다. 문제의 상태는 현재의 정수 x이며, 이를 1로 만드는 방법을 이전의 상태들을 이용하여 해결할 수 있습니다.

메모이제이션을 통해 중복 계산을 피할 수 있고, 각 상태에서 필요한 최소 연산 횟수를 저장하여 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다.

알고리즘 계획

1부터 x까지의 모든 수에 대해 최소 연산 횟수를 저장할 배열 dp를 생성합니다.
초기 상태인 dp[1]을 0으로 설정합니다 (1은 이미 1입니다).
루프를 이용하여 2부터 x까지 반복합니다:

dp[i] = dp[i-1] + 1 (1을 빼는 경우)
만약 i가 2로 나누어 떨어진다면 dp[i] = min(dp[i], dp[i/2] + 1) (2로 나누는 경우)
마찬가지로 i가 3으로 나누어 떨어진다면 dp[i] = min(dp[i], dp[i/3] + 1) (3으로 나누는 경우)

최종적으로 dp[x]를 출력합니다.

스위프트 구현 코드


import Foundation

func minOperationsToOne(_ x: Int) -> Int {
    var dp = Array(repeating: Int.max, count: x + 1)
    dp[1] = 0
    
    for i in 2...x {
        dp[i] = dp[i - 1] + 1 // -1 연산
        
        if i % 2 == 0 {
            dp[i] = min(dp[i], dp[i / 2] + 1) // /2 연산
        }
        
        if i % 3 == 0 {
            dp[i] = min(dp[i], dp[i / 3] + 1) // /3 연산
        }
    }
    
    return dp[x]
}

let input = Int(readLine()!)!
print(minOperationsToOne(input))

성능 평가

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. n은 주어진 정수 x입니다. 각 정수에 대해 최대 3번의 연산을 고려하기 때문에 효율적입니다.

공간 복잡도는 O(n)으로, dp 배열을 사용하여 모든 상태를 저장합니다. 이는 메모리 사용량이 많을 수 있으므로, 필요에 따라 더 최적화할 수 있습니다.

결론

정수를 1로 만드는 알고리즘 문제는 동적 프로그래밍의 기본적인 원리를 잘 보여줍니다. 이 문제를 해결함으로써 스위프트 코딩 테스트에 대한 이해를 높이고, 동적 프로그래밍 기법을 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.

문제를 해결하는 과정에서 각 연산에 대한 이해와 최적해를 찾기 위한 사고 과정을 기를 수 있습니다. 다양한 입력 값에 대하여 알고리즘의 성능을 시험해보고, 에러 핸들링 및 다양한 최적화 방법에 대해서도 고민해보시기 바랍니다.

이 글에서 다룬 ‘정수를 1로 만들기’ 문제는 실전 코딩 테스트에서도 자주 등장할 수 있는 유형이므로, 충분한 연습을 통해 숙달하시기를 권장합니다.

스위프트 코딩테스트 강좌, 절댓값 힙 구현하기

이번 글에서는 스위프트를 사용하여 절댓값 힙을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 알고리즘 문제를 해결하는 과정에서 구현 세부사항부터 테스트 케이스와 효율성 분석까지 자세히 설명할 것입니다. 스위프트의 기능을 활용하여 어떻게 효율적으로 문제를 풀 수 있는지 살펴보겠습니다.

문제 설명

절댓값 힙은 다음과 같은 규칙을 따르는 자료구조입니다:

가장 먼저 삽입된 원소는 절댓값이 가장 작은 원소이다.
절댓값이 같다면, 원소의 값이 작은 것이 앞에 온다.

추가적으로, 절댓값 힙에서 지원해야 하는 연산은 다음과 같습니다:

숫자를 힙에 삽입한다.
힙에서 절댓값이 가장 작은 숫자를 꺼낸다.

입력은 여러 개의 명령으로 이루어지며, 각 명령은 숫자를 삽입하거나, 꺼내는 형태입니다. 힙이 비어있을 때는 0을 출력합니다.

입력 형식

입력은 여러 줄로 주어지며, 각 줄은 다음과 같은 형태를 가집니다:

출력 형식

각 꺼내기 명령에 대해 힙의 가장 위에 있는 값을 출력합니다.

문제 해결 과정

문제를 해결하기 위해 먼저 절댓값 힙의 구조를 정의하고, 이를 위한 자료구조를 선택하겠습니다. 상용구형으로 구현할 수 있는 주요 방법은 배열을 사용한 힙 구조입니다. 여기서 스위프트의 기본 자료구조인 Array를 활용할 것입니다.

1단계: 힙 구조 설계

절댓값 힙을 구현하기 위해 힙의 구조와 우선 순위를 정의해야 합니다. 우리는 우선 순위를 절댓값에 두고, 절댓값이 같을 경우 실제 숫자의 크기를 기준으로 우선 순위를 정해야 합니다. 이를 위해 Comparable 프로토콜을 채택한 튜플을 사용합니다.

2단계: 삽입 연산 구현

힙에 삽입할 때는 새로운 원소를 배열의 끝에 추가한 다음, 힙의 조건을 만족할 때까지 올라가게 해야 합니다. 이 과정을 ‘올리기’ 또는 ‘상향 조정(up-heap)’이라고 합니다.

3단계: 삭제 연산 구현

절댓값이 가장 작은 원소를 삭제하기 위해서는 루트 원소를 제거한 후 마지막 원소를 루트에 위치시키고, 다시 힙 조건을 만족할 때까지 아래로 내려가게 해야 합니다. 이 과정을 ‘내리기’ 또는 ‘하향 조정(down-heap)’이라고 합니다.

스위프트 코드 구현

이제 우리가 정리한 알고리즘을 바탕으로 실제 스위프트 코드를 살펴보겠습니다.

            import Foundation

            struct AbsoluteHeap {
                private var heap: [(value: Int, absolute: Int)] = []

                mutating func insert(_ value: Int) {
                    let absoluteValue = abs(value)
                    heap.append((value, absoluteValue))
                    upHeap(index: heap.count - 1)
                }

                mutating func pop() -> Int {
                    guard !heap.isEmpty else { return 0 }
                    let root = heap[0].value
                    heap[0] = heap.removeLast()
                    downHeap(index: 0)
                    return root
                }

                private mutating func upHeap(index: Int) {
                    var childIndex = index
                    let child = heap[childIndex]
                    var parentIndex = (childIndex - 1) / 2

                    while childIndex > 0 && (heap[parentIndex].absolute > child.absolute ||
                                              (heap[parentIndex].absolute == child.absolute && heap[parentIndex].value > child.value)) {
                        heap[childIndex] = heap[parentIndex]
                        childIndex = parentIndex
                        parentIndex = (childIndex - 1) / 2
                    }

                    heap[childIndex] = child
                }

                private mutating func downHeap(index: Int) {
                    var parentIndex = index
                    let count = heap.count

                    while true {
                        let leftChildIndex = 2 * parentIndex + 1
                        let rightChildIndex = 2 * parentIndex + 2
                        var candidateIndex = parentIndex

                        if leftChildIndex < count && (heap[leftChildIndex].absolute < heap[candidateIndex].absolute ||
                                                       (heap[leftChildIndex].absolute == heap[candidateIndex].absolute && heap[leftChildIndex].value < heap[candidateIndex].value)) {
                            candidateIndex = leftChildIndex
                        }
                        
                        if rightChildIndex < count && (heap[rightChildIndex].absolute < heap[candidateIndex].absolute ||
                                                        (heap[rightChildIndex].absolute == heap[candidateIndex].absolute && heap[rightChildIndex].value < heap[candidateIndex].value)) {
                            candidateIndex = rightChildIndex
                        }

                        if candidateIndex == parentIndex { break }
                        heap.swapAt(parentIndex, candidateIndex)
                        parentIndex = candidateIndex
                    }
                }
            }

            var absoluteHeap = AbsoluteHeap()
            let operations = [1, -1, 0, 1, 2]
            for op in operations {
                if op != 0 {
                    absoluteHeap.insert(op)
                } else {
                    print(absoluteHeap.pop())
                }
            }

테스트 케이스

테스트 케이스 1

스크립트에서 사용한 입력값: [1, -1, 0, 1, 2]

기대 출력: 1 (pop을 수행했을 때)

테스트 케이스 2

스크립트에서 사용한 추가 입력값: [2, -4, 0]

기대 출력: -4 (pop을 수행했을 때)

결론

이제 스위프트를 사용하여 절댓값 힙을 성공적으로 구현할 수 있게 되었습니다. 이번 강좌에서는 알고리즘의 본질, 자료구조 선택, 스위프트의 기본적인 문법과 구조를 활용해 힙의 삽입/삭제 과정을 구현했습니다. 이 구현을 통해 알고리즘 문제 해결에 대한 사전 지식을 탄탄히 쌓을 수 있기를 바랍니다.

앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 함께 해결해 나가길 기대합니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 임계 경로 구하기

1. 문제 정의

임계 경로 문제는 그래프 이론에서 중요한 문제로, 주어진 작업의 완료에 필요한 최소 시간을 계산하는 문제입니다. 각 작업이 다른 작업에 의존하는 구조로, 작업의 실행 순서를 결정해야 합니다. 이 문제를 통해 우리는 작업 간의 의존성을 고려한 최적의 일정을 생성해야 합니다.

2. 문제 설명

주어진 작업 목록과 각 작업의 실행 시간을 기반으로 해서, 모든 작업을 완료하는 데 필요한 최소 시간을 계산하시오. 작업은 다음과 같은 형식으로 주어집니다:


    tasks = [
        (1, 3, [2]),        // 작업 1은 작업 2가 완료된 후에 시작 가능
        (2, 2, []),         // 작업 2는 독립적으로 진행 가능
        (3, 4, [1, 2])      // 작업 3은 작업 1과 2가 완료된 후에 시작 가능
    ]

문제 입력 형식

각 작업은 튜플로 구성되며, 튜플의 첫 번째 요소는 작업 ID, 두 번째 요소는 작업 수행 시간, 세 번째 요소는 의존하는 작업 ID 리스트입니다.

문제 출력 형식

모든 작업을 완료하는 데 필요한 최소 시간을 정수로 출력하시오.

3. 문제 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 절차를 따르겠습니다.

의존성 그래프 생성: 각 작업 간의 의존성을 그래프 형태로 표현합니다.
최장 경로 찾기: 각 작업의 시작 시간을 계산하기 위해 깊이 우선 탐색(DFS)을 사용하여 최장 경로를 찾습니다.
최종 시간 계산: 전체 작업을 완료하는 데 필요한 시간을 계산합니다.

3-1. 의존성 그래프 생성

우선 입력된 작업을 그래프 구조로 변환합니다. 각 작업은 노드로 표현되며, 의존 관계는 엣지로 나타냅니다.

3-2. 최장 경로 찾기

깊이 우선 탐색을 통해 각 작업을 시작할 수 있는 시점을 결정합니다. 의존 작업이 끝나는 시간을 고려하여 작업의 시작 시간을 기록합니다. 그 후, 모든 작업을 방문하여 최장 경로를 찾아 나가야 합니다.

3-3. 최종 시간 계산

모든 작업을 완료하는 데 필요한 시간을 기반으로 최종 작업의 종료 시간을 판단하여 최소 시간을 계산합니다.

4. 스위프트 코드 구현

아래는 위의 알고리즘을 기반으로 한 스위프트 코드입니다.


    import Foundation

    struct Task {
        let id: Int
        let time: Int
        let dependencies: [Int]
    }

    func minimumCompletionTime(tasks: [Task]) -> Int {
        var graph = [Int: [Int]]() // 의존성 그래프
        var inDegree = [Int: Int]() // 진입 차수
        var completionTime = [Int: Int]() // 완료 시간 저장

        // 그래프와 진입차수 초기화
        for task in tasks {
            graph[task.id] = []
            inDegree[task.id] = task.dependencies.count
            completionTime[task.id] = 0
        }

        // 그래프 생성
        for task in tasks {
            for dependency in task.dependencies {
                graph[dependency]?.append(task.id)
            }
        }

        var queue = [Int]() // 시작할 수 있는 작업들
        for task in tasks {
            if inDegree[task.id] == 0 {
                queue.append(task.id)
                completionTime[task.id] = task.time // 독립적인 작업 시간을 초기화
            }
        }

        var maxCompletionTime = 0

        // 위상 정렬에 사용하는 큐
        while !queue.isEmpty {
            let currentTaskId = queue.removeFirst()
            let currentTaskTime = completionTime[currentTaskId]!

            // 현재 작업의 자식 작업 방문
            for dependentTaskId in graph[currentTaskId]! {
                completionTime[dependentTaskId] = max(completionTime[dependentTaskId]!, currentTaskTime + tasks.first { $0.id == dependentTaskId }!.time)

                // 진입 차수 감소
                inDegree[dependentTaskId]! -= 1
                // 진입 차수가 0이 되면 큐에 추가
                if inDegree[dependentTaskId] == 0 {
                    queue.append(dependentTaskId)
                }
            }
            maxCompletionTime = max(maxCompletionTime, currentTaskTime)
        }

        return maxCompletionTime
    }

    // 테스트 케이스
    let tasks = [
        Task(id: 1, time: 3, dependencies: [2]),
        Task(id: 2, time: 2, dependencies: []),
        Task(id: 3, time: 4, dependencies: [1, 2])
    ]

    let result = minimumCompletionTime(tasks: tasks)
    print("모든 작업을 완료하는 데 필요한 최소 시간: \(result) 초")

5. 코드 설명

위 코드에서는 임계 경로 문제를 해결하기 위해 그래프를 구성하고, 깊이 우선 탐색을 통해 각 작업의 완료 시간을 계산하였습니다. 각 작업에 대한 의존성을 확인하고 완료 시간을 업데이트하며, 최종적으로 모든 작업을 완료하는 데 걸리는 최소 시간을 출력합니다.

6. 결론

임계 경로 구하기 문제는 작업 간의 의존성을 관리하는 중요한 알고리즘 문제입니다. 이 문제를 풀면서 그래프 이론에 대한 이해를 높일 수 있으며, 코딩 테스트에서 자주 출제되는 유형이기도 합니다. 위에서 설명한 방법을 바탕으로 다양한 형태의 문제를 연습해봅시다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 이항계수 구하기 2

이 강좌에서는 이항계수를 구하는 문제를 다룹니다. 이항계수는 조합론에서 중요한 개념으로, 주어진 n과 k에 대해 n개 중 k개를 선택하는 경우의 수를 나타냅니다. 이 문제는 알고리즘 코딩 테스트에서 자주 출제되는 유형입니다.

문제 설명

주어진 두 정수 n (0 ≤ n ≤ 30)과 k (0 ≤ k ≤ n)에 대해 이항계수 C(n, k)를 구하는 프로그램을 작성하시오. 이항계수 C(n, k)는 다음과 같이 정의됩니다:


C(n, k) = n! / (k! * (n - k)!)

문제의 예시는 다음과 같습니다:

예제

입력: 5 2
출력: 10

문제 풀이 과정

이항계수의 재귀적 성질

이항계수는 다음과 같은 재귀적 성질을 가집니다:


C(n, k) = C(n - 1, k - 1) + C(n - 1, k)

여기서 C(n, 0) = 1 및 C(n, n) = 1입니다. 이 속성을 이용하면, 이항계수를 구하기 위해 재귀 함수를 사용할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 깊은 재귀 호출로 인해 성능이 비효율적일 수 있습니다.

동적 프로그래밍을 통한 해결 방법

이 문제는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)으로 해결할 수 있습니다. 동적 프로그래밍은 중복된 계산을 피할 수 있기 때문에 알고리즘의 성능을 개선합니다. 아래의 표를 사용하여 C(n, k)의 값을 도출할 수 있습니다.

동적 프로그래밍 접근법

동적 프로그래밍을 통해 이항계수를 계산하기 위해서는 다음과 같은 2차원 배열을 선언합니다. dp[i][j]는 C(i, j)에 대한 값을 저장합니다.


var dp = [[Int]](repeating: [Int](repeating: 0, count: n + 1), count: n + 1)

for i in 0...n {
    for j in 0...i {
        if j == 0 || j == i {
            dp[i][j] = 1
        } else {
            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]
        }
    }
}

스위프트 코드 구현

위의 동적 프로그래밍 접근법을 바탕으로 이항계수를 계산하는 스위프트 프로그램을 작성해 보겠습니다.


import Foundation

func binomialCoefficient(n: Int, k: Int) -> Int {
    var dp = [[Int]](repeating: [Int](repeating: 0, count: k + 1), count: n + 1)

    for i in 0...n {
        for j in 0...min(i, k) {
            if j == 0 || j == i {
                dp[i][j] = 1
            } else {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]
            }
        }
    }
    return dp[n][k]
}

// 예제 입력
let n = 5
let k = 2

// 결과 출력
let result = binomialCoefficient(n: n, k: k)
print("C(\(n), \(k)) = \(result)")

결과 확인

위 코드를 실행하면 C(5, 2)의 결과로 10이 출력될 것입니다. 이는 5개의 물건 중 2개를 선택하는 경우의 수를 정확하게 구한 것입니다.

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n*k)입니다. 이 경우 n은 30, k는 n에 비례하므로 최대 30이 됩니다. 이때 계산되는 이항계수의 수는 효율적으로 계산되므로 실제로 문제를 해결하는 데 매우 적합한 방식입니다.

마무리

이 강좌에서는 이항계수를 구하는 문제를 다루었으며, 동적 프로그래밍을 사용하여 효율적인 알고리즘 구현 방법을 배웠습니다. 이차원 배열을 사용하여 각 이항계수를 저장함으로써 재귀 호출을 피하고 성능을 개선하였습니다. 이 문제를 통해 조합론과 동적 프로그래밍의 기초 개념을 다질 수 있습니다.

다음 강좌에서는 또 다른 알고리즘 문제를 다뤄 보겠습니다. 지속적인 학습을 통해 알고리즘 풀이 능력을 더욱 향상시켜 나가길 바랍니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 이항계수 구하기 1

안녕하세요, 여러분! 오늘은 스위프트를 이용해 이항계수를 구하는 문제를 다뤄보겠습니다. 이 강좌는 취업을 준비하는 분들을 위해 알기 쉽게 구성하였으며, 단계별로 문제를 해결하는 과정을 자세히 설명합니다.

문제 설명

이항계수란 ‘n개 중에서 k개를 선택하는 경우의 수’를 나타내는 조합의 수를 의미합니다. 수학적으로 이항계수는 다음과 같이 정의됩니다:

C(n, k) = n! / (k! * (n – k)!)

여기서 n은 전체 요소의 개수, k는 선택하는 요소의 개수, !는 팩토리얼을 의미합니다.

문제


    주어진 n과 k에 대해 이항계수 C(n, k)를 계산하는 프로그램을 작성하시오. 
    n과 k는 0 이상 30 이하의 정수이다.

문제 해결 과정

1단계: 문제 이해하기

문제를 이해하는 것은 알고리즘 문제를 해결하는 데 가장 중요한 단계입니다. 이 문제에서 우리는 주어진 두 정수 n과 k에 대해 이항계수를 계산해야 합니다. 이항계수는 조합 수로, 따라야 할 수학적 공식이 있습니다. 그럼 이 문제를 해결하기 위해 필요한 정보를 정리해봅시다.

이항계수를 계산하기 위한 조건:

0 ≤ k ≤ n
0 ≤ n ≤ 30

2단계: 수학적 접근

이항계수를 쉽게 계산하기 위해서는 재귀 함수를 사용하거나 동적 계획법(Dynamic Programming) 접근법을 사용할 수 있습니다. 여기서는 재귀적 방법과 동적 계획법을 모두 고려하고, 두 번째 방법을 중점적으로 설명하도록 하겠습니다.

재귀적 방법

이항계수는 다음과 같은 성질을 가지고 있습니다:

C(n, k) = C(n-1, k-1) + C(n-1, k)

이는 n번째 요소를 선택한 경우와 선택하지 않은 경우로 나눌 수 있다는 것을 보여줍니다. 하지만, 이 방법은 중복 계산이 발생하므로 비효율적일 수 있습니다.

동적 계획법

동적 계획법을 사용하면 중복 계산을 피할 수 있습니다. 우선, 이항계수를 저장할 배열을 생성하고, 배열을 사용해 결과를 저장하면서 필요한 값을 계산하게 됩니다.

3단계: 알고리즘 설계

이제 동적 계획법을 활용하여 알고리즘을 설계할 차례입니다. 다음과 같은 절차로 알고리즘을 설계합니다:

2차원 배열을 정의하여 이항계수 값을 저장할 공간을 생성합니다. 배열의 크기는 (n+1) x (k+1)로 설정합니다.
기본 조건을 채웁니다. C(n, 0) = 1, C(n, n) = 1.
입력받은 n과 k에 대해 이항계수를 계산하고 배열에 값 저장하기.
계산된 이항계수를 출력합니다.

4단계: 코드 구현

이제 실제로 스위프트 코드를 작성해보겠습니다. 동적 계획법을 이용하여 이항계수를 계산하는 프로그램을 아래와 같이 구현할 수 있습니다.


import Foundation

func binomialCoefficient(n: Int, k: Int) -> Int {
    // 동적 배열 초기화
    var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: k + 1), count: n + 1)
    
    // 기본 조건 설정
    for i in 0...n {
        dp[i][0] = 1 // C(n, 0) = 1
        dp[i][i] = 1 // C(n, n) = 1
    }
    
    // 이항계수를 계산
    for i in 1...n {
        for j in 1...min(i, k) {
            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j]
        }
    }
    
    return dp[n][k]
}

// 입력값
let n = 5
let k = 2
let result = binomialCoefficient(n: n, k: k)
print("C(\(n), \(k)) = \(result)")

5단계: 코드 설명

위 코드는 이항계수를 계산하는 함수를 정의하고 있습니다. 여기서 사용한 핵심 개념은 동적 계획법과 더불어 배열을 통한 결과 저장입니다.

첫 번째로, dp 배열을 통해 각 이항계수를 저장합니다.
두 번째로, 기본 조건을 설정하여 dp[i][0]와 dp[i][i]를 1로 초기화합니다. 이는 n개 중 0개를 고르는 경우와 n개 중 n개를 고르는 경우의 수가 1임을 이용한 것입니다.
그 후, 위에서 우리가 만든 성질을 기반으로 반복문을 통해 나머지 이항계수를 계산합니다.

6단계: 시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n * k)로, n과 k에 비례하여 증가합니다. 이는 동적 계획법을 사용하여 효율적으로 이항계수를 구할 수 있다는 점에서도 큰 장점입니다.

결론

오늘은 스위프트를 이용하여 이항계수를 계산하는 방법에 대해 알아보았습니다. 기본 개념부터 시작해 알고리즘을 구현하는 과정까지 단계별로 설명 드렸습니다. 실제 알고리즘 문제뿐만 아니라 이와 유사한 문제를 해결하는 데에도 응용될 수 있으니, 꼭 연습해보세요!

이제 여러분도 이항계수를 구하는 자신만의 방법을 찾아보시기 바랍니다. 코드와 알고리즘이 이해가 되셨나요? 다음 강좌에서는 이항계수와 관련된 다른 문제를 다루도록 하겠습니다!

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