자바스크립트 코딩테스트 강좌, 소수 & 팰린드롬 수 중에서 최솟값 찾기

이 강좌에서는 자바스크립트 코딩테스트 문제를 해결하는 방법을 다루고자 합니다. 문제의 주제는 소수팰린드롬 수 중에서 최솟값을 찾는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 필요한 알고리즘과 함께, 문제해결 과정을 단계별로 안내할 것입니다.

문제 정의

주어진 정수 N이 있습니다. 1부터 N까지의 모든 숫자 중에서 소수이면서 팰린드롬인 수들 중에서 최솟값을 찾아야 합니다. 만약 그런 수가 존재하지 않으면 -1을 반환합니다.

문제 예시

  • 입력: N = 31
    출력: 3 (소수: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31 중에서 팰린드롬인 수는 3)
  • 입력: N = 11
    출력: 11 (소수인 11은 팰린드롬 수)
  • 입력: N = 1
    출력: -1 (1은 소수도, 팰린드롬 수도 아님)

문제 해결 접근법

문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 사용할 것입니다.

  1. 1부터 N까지의 수 중에서 소수를 찾습니다.
  2. 찾은 소수들 중에서 팰린드롬인 수를 걸러냅니다.
  3. 팰린드롬 수 중에서 최솟값을 찾습니다.

단계별 구현

1단계: 소수 찾기

소수를 찾기 위해엔 간단한 에라토스테네스의 체(Sieve of Eratosthenes) 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 O(n log log n)의 시간 복잡도로 소수를 찾을 수 있는 효율적인 방법입니다.

function findPrimes(n) {
        const isPrime = Array(n + 1).fill(true);
        isPrime[0] = isPrime[1] = false; // 0과 1은 소수가 아닙니다.
        
        for (let i = 2; i * i <= n; i++) {
            if (isPrime[i]) {
                for (let j = i * i; j <= n; j += i) {
                    isPrime[j] = false; // i의 배수를 소수에서 제외
                }
            }
        }
        
        const primes = [];
        for (let i = 2; i <= n; i++) {
            if (isPrime[i]) {
                primes.push(i);
            }
        }
        return primes;
    }

2단계: 팰린드롬 수 찾기

팰린드롬 수는 정수 형태의 숫자가 정방향과 역방향이 동일한 수를 의미합니다. 예를 들어, 121, 1331 등입니다.

function isPalindrome(num) {
        const str = num.toString();
        return str === str.split('').reverse().join('');
    }

3단계: 최솟값 찾기

이제 소수이면서 팰린드롬인 수들을 모아 최솟값을 찾으면 됩니다.

function findMinPalindromicPrime(n) {
        const primes = findPrimes(n);
        const palindromicPrimes = primes.filter(isPalindrome);
        
        return palindromicPrimes.length > 0 ? Math.min(...palindromicPrimes) : -1;
    }

전체 코드

이제 모든 단계를 결합한 최종 코드를 확인해보겠습니다.

function isPalindrome(num) {
        const str = num.toString();
        return str === str.split('').reverse().join('');
    }

    function findPrimes(n) {
        const isPrime = Array(n + 1).fill(true);
        isPrime[0] = isPrime[1] = false;

        for (let i = 2; i * i <= n; i++) {
            if (isPrime[i]) {
                for (let j = i * i; j <= n; j += i) {
                    isPrime[j] = false;
                }
            }
        }

        const primes = [];
        for (let i = 2; i <= n; i++) {
            if (isPrime[i]) {
                primes.push(i);
            }
        }
        return primes;
    }

    function findMinPalindromicPrime(n) {
        const primes = findPrimes(n);
        const palindromicPrimes = primes.filter(isPalindrome);
        
        return palindromicPrimes.length > 0 ? Math.min(...palindromicPrimes) : -1;
    }

    // 사용 예시
    console.log(findMinPalindromicPrime(31)); // 출력: 3
    console.log(findMinPalindromicPrime(11)); // 출력: 11
    console.log(findMinPalindromicPrime(1));  // 출력: -1

결론

이번 강좌에서는 소수와 팰린드롬 수 중에서 최솟값을 찾는 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 구현해보았습니다. 에라토스테네스의 체를 사용하여 효율적으로 소수를 찾고, 팰린드롬 수를 확인하며, 최종적으로 조건에 맞는 최솟값을 찾아내는 과정을 살펴보았습니다. 이런 문제를 풀기 위해서는 알고리즘적 사고와 함께 프로그래밍 능력 또한 필요합니다. 앞으로도 다양한 코딩 문제를 통해 실력을 다져나가길 바랍니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 최소 공통 조상 구하기 1

문제 설명

최소 공통 조상(LCA, Lowest Common Ancestor)은 두 노드의 가장 최근 조상 노드를 찾는 문제입니다. 이 문제는 트리 자료구조에서 매우 중요하며, 코딩 테스트 및 면접에서도 자주 출제되는 주제입니다. 이 강좌에서는 자바스크립트를 이용해 LCA를 찾는 방법을 다루고, 실제 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 살펴보겠습니다.

문제 정의

주어진 이진 트리와 두 노드 A와 B가 있을 때, 두 노드의 최소 공통 조상을 찾아 반환하는 함수를 작성하세요.

입력 형식

  • 노드의 수는 N이며, 1 ≤ N ≤ 10^4입니다.
  • 각 노드는 유일한 정수 ID를 가집니다.
  • 두 노드의 ID A, B가 주어집니다.

출력 형식

  • 두 노드의 최소 공통 조상을 나타내는 노드의 ID를 반환합니다.

예제

예제 1

        입력: 
        트리 구조:
              1
            /   \
          2      3
         / \    / \
        4   5  6   7

        A = 4, B = 5
        출력: 2  // 최소 공통 조상: 2
    

예제 2

        입력: 
        트리 구조:
              1
            /   \
          2      3
         / \    / \
        4   5  6   7

        A = 6, B = 7
        출력: 3  // 최소 공통 조상: 3
    

문제 풀이 과정

1. 트리 노드 구조 정의

먼저 이진 트리를 표현하기 위한 노드 구조를 정의해야 합니다. 각 노드는 적어도 부모 노드와 자식 노드에 대한 정보를 가져야 합니다. 자바스크립트에서는 다음과 같은 방식으로 노드 구조를 정의할 수 있습니다.


    class TreeNode {
        constructor(id) {
            this.id = id;  // 노드의 ID
            this.left = null;  // 왼쪽 자식 노드
            this.right = null;  // 오른쪽 자식 노드
        }
    }
    

2. 트리 생성

문제의 예제 트리를 생성해보겠습니다. 아래 코드에서 트리를 구축하는 방법을 보여줍니다.


    const root = new TreeNode(1);
    root.left = new TreeNode(2);
    root.right = new TreeNode(3);
    root.left.left = new TreeNode(4);
    root.left.right = new TreeNode(5);
    root.right.left = new TreeNode(6);
    root.right.right = new TreeNode(7);
    

3. 최소 공통 조상 찾기

이제 실제로 LCA를 찾는 함수를 구현합니다. 이진 트리에서 최소 공통 조상을 찾는 일반적인 방법은 재귀적으로 트리를 탐색하면서, 두 노드 A와 B가 발견되는 경우 해당 노드를 반환하는 방식입니다.


    function findLCA(root, A, B) {
        if (root === null) {
            return null;
        }

        // 현재 노드가 A 또는 B인 경우
        if (root.id === A || root.id === B) {
            return root;
        }

        const leftLCA = findLCA(root.left, A, B);
        const rightLCA = findLCA(root.right, A, B);

        // 양쪽 자식에서 LCA가 발견된 경우, 현재 노드가 LCA
        if (leftLCA && rightLCA) {
            return root;
        }
        
        return leftLCA !== null ? leftLCA : rightLCA;
    }
    

4. 함수 테스트

이제 작성한 LCA 함수를 테스트해봅시다. 다음 코드로 함수를 호출하여 결과를 출력할 수 있습니다.


    const A = 4;
    const B = 5;
    const lcaNode = findLCA(root, A, B);

    console.log(`최소 공통 조상: ${lcaNode.id}`);  // 출력: 최소 공통 조상: 2
    

복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)입니다. 여기서 N은 노드의 수입니다. 모든 노드를 한 번씩 방문해야 하기 때문입니다. 공간 복잡도는 O(H)로, H는 트리의 높이입니다. 최악의 경우에는 H가 N에 가까울 수 있습니다 (트리가 편향된 경우).

결론

이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용하여 최소 공통 조상을 찾는 방법에 대해 자세히 알아보았습니다. 이 개념은 다양한 트리 관련 문제를 해결하는 데 중요한 기초가 되며, 트리 탐색 알고리즘을 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 실제 코딩테스트나 면접에서 자주 출제되므로 반드시 숙지해두시기 바랍니다. 다음 강좌에서는 다른 트리 관련 문제를 다룰 예정이니 기대해 주세요!

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 최소 공배수 구하기

1. 문제 정의

최소 공배수(Least Common Multiple, LCM)란 두 개체 이상의 정수의 배수 중에서 가장 작은 공통 배수를 의미합니다.
예를 들어, 4와 5의 최소 공배수는 20입니다. 이는 4의 배수(4, 8, 12, 16, 20, …)와 5의 배수(5, 10, 15, 20, …)에서 공유되는
가장 작은 수이기 때문입니다. 본 강좌에서는 자바스크립트를 이용하여 주어진 두 수의 최소 공배수를 구하는 문제를 해결해보겠습니다.

2. 문제 설명

다음 두 정수를 입력받아 최소 공배수를 반환하는 함수를 작성하세요.
함수 시그니처: function lcm(a: number, b: number): number

입력:

  • 2개의 정수 a, b (1 ≤ a, b ≤ 106)

출력:

  • a와 b의 최소 공배수

예제:

  • 입력: 4, 5 => 출력: 20
  • 입력: 15, 20 => 출력: 60
  • 입력: 7, 5 => 출력: 35

3. 알고리즘 접근 방법

최소 공배수를 구하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 하지만 가장 일반적인 방법 중 하나는 최대 공약수(Greatest Common Divisor, GCD)를 이용한
방법입니다. 최소 공배수는 다음과 같은 공식으로 계산할 수 있습니다:

LCM(a, b) = (a * b) / GCD(a, b)

여기서 GCD를 구하는 효율적인 알고리즘 중 하나는 유클리드 호제법입니다.
유클리드 호제법은 두 정수의 GCD를 다음과 같은 방식으로 계산합니다:

  1. a를 b로 나눈 나머지를 r이라고 할 때, GCD(a, b) = GCD(b, r) 이 성립합니다.
  2. r이 0일 때, b가 바로 GCD입니다.

이제 이러한 논리를 바탕으로 자바스크립트로 LCM을 구하는 함수를 구현해보겠습니다.

4. 코드 구현


function gcd(a, b) {
    while (b !== 0) {
        let temp = b;
        b = a % b;
        a = temp;
    }
    return a;
}

function lcm(a, b) {
    return (a * b) / gcd(a, b);
}

// 테스트 케이스
console.log(lcm(4, 5));  // 20
console.log(lcm(15, 20)); // 60
console.log(lcm(7, 5));   // 35
        

위의 코드는 GCD를 계산하고, 이를 이용하여 LCM을 계산하는 방식으로 구현되었습니다.
gcd 함수는 a와 b의 GCD를 반환합니다. lcm 함수는 두 수의 LCM을 계산하여 반환합니다.

5. 코드 설명

gcd 함수:

  • 이 함수는 두 개의 정수를 인자로 받아 GCD를 계산합니다.
  • while 루프를 이용하여 b가 0이 아닐 때까지 반복합니다.
  • 각 반복에서 a를 b로 나눈 나머지를 구하고, a에는 b 값을, b에는 나머지 값을 할당합니다.
  • b가 0이 되면 a에는 GCD 값이 저장되어 있으므로 이를 반환합니다.

lcm 함수:

  • 이 함수는 두 개의 정수를 인자로 받아 LCM을 계산합니다.
  • GCD(a, b)를 호출하여 GCD 값을 구하고, 이를 바탕으로 LCM(a, b)를 계산하여 반환합니다.

6. 최적화 & 고려사항

위의 알고리즘은 효율적입니다. GCD는 O(log(min(a, b)))의 시간 복잡도를 가지므로, LCM 계산에 필요한 시간도 최소화됩니다.
하지만 다음과 같은 사항도 고려해야 합니다:

  • 음수 처리: 문제에서는 정수의 범위가 1 이상으로 제한되어 있지만, 실제 사용 시 음수를 처리할 수 있도록 예외 처리를 추가하는 것이 좋습니다.
  • 최대값 처리: a와 b의 곱이 매우 커질 수 있으므로, 계산시 오버플로우가 발생할 수 있습니다. 이 경우 BigInt처럼 큰 숫자를 처리할 수 있는 방법을 고려해야 합니다.

7. 결론

본 강좌에서는 두 정수의 최소 공배수를 구하는 알고리즘을 공부해 보았습니다. 유클리드 호제법을 사용하여 효율적으로 GCD를 구하고,
이를 통해 LCM을 계산하는 방법을 배웠습니다. 이러한 알고리즘은 다양한 실전 문제에서 유용하게 사용될 수 있습니다.
다음 강좌에서는 또 다른 알고리즘 주제를 다루도록 하겠습니다. 감사합니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 신기한 소수 찾기

문제 설명

수학적으로 정의된 소수(Prime Number)는 1과 자기 자신 외에 다른 약수를 가지지 않는 자연수입니다. 예를 들어, 2, 3, 5, 7, 11, 13 등은 소수에 해당합니다. 이번 문제에서는 신기한 소수를 찾아야 합니다. 신기한 소수란 특정 기준에 의하여 판별되는 소수를 의미합니다.

문제 정의

주어진 정수 N에 대해, N보다 작은 모든 신기한 소수를 찾아 배열로 반환하세요. 신기한 소수는 다음의 기준을 따른다고 가정합니다:

  1. 신기한 소수는 2 이상의 자연수여야 한다.
  2. 소수의 각 자릿수의 합이 10을 초과하면 신기한 소수가 아니다.
  3. 각 자릿수는 짝수보다 홀수의 자릿수가 더 많아야 한다.
  4. 각 자릿수는 반드시 정수여야 하며, 음수를 포함해선 안 된다.

입력 및 출력 형식

입력: 양의 정수 N (2 ≤ N ≤ 10,000)
출력: 정수 배열 (신기한 소수들)

문제 풀이 과정

단계 1: 소수 판별 함수 구현

소수를 판별하는 함수를 구현합니다. 이 함수는 입력된 숫자가 소수인지 여부를 확인해야 합니다. 이때 소수의 정의에 따라 2부터 시작하여 해당 숫자의 제곱근까지 나누어 떨어지는지 검사합니다.

function isPrime(num) {
        if (num <= 1) return false;
        if (num <= 3) return true;
        if (num % 2 === 0 || num % 3 === 0) return false;

        for (let i = 5; i * i <= num; i += 6) {
            if (num % i === 0 || num % (i + 2) === 0) return false;
        }
        return true;
    }

단계 2: 신기한 소수 판별 함수 구현

신기한 소수를 판별하는 함수를 구현합니다. 이 기능은 주어진 숫자의 자릿수의 합과 자릿수를 세는 기능을 포함해야 합니다.

function isCuriousPrime(num) {
        if (!isPrime(num)) return false;

        const digits = num.toString().split('').map(Number);
        const sumOfDigits = digits.reduce((acc, digit) => acc + digit, 0);
        const oddCount = digits.filter(digit => digit % 2 !== 0).length;
        const evenCount = digits.filter(digit => digit % 2 === 0).length;

        return sumOfDigits <= 10 && oddCount > evenCount;
    }

단계 3: 결과 생성 함수 구현

이제 입력된 N보다 작은 모든 신기한 소수를 찾기 위한 메인 함수인 findCuriousPrimes를 생성합니다.

function findCuriousPrimes(N) {
        const curiousPrimes = [];
        for (let i = 2; i < N; i++) {
            if (isCuriousPrime(i)) {
                curiousPrimes.push(i);
            }
        }
        return curiousPrimes;
    }

단계 4: 전체 코드 및 예제 실행

위에서 작성한 함수들을 통합하여 전체 코드를 완성합니다. 아래는 최종적인 코드 예제입니다.

function isPrime(num) {
        if (num <= 1) return false;
        if (num <= 3) return true;
        if (num % 2 === 0 || num % 3 === 0) return false;

        for (let i = 5; i * i <= num; i += 6) {
            if (num % i === 0 || num % (i + 2) === 0) return false;
        }
        return true;
    }

    function isCuriousPrime(num) {
        if (!isPrime(num)) return false;

        const digits = num.toString().split('').map(Number);
        const sumOfDigits = digits.reduce((acc, digit) => acc + digit, 0);
        const oddCount = digits.filter(digit => digit % 2 !== 0).length;
        const evenCount = digits.filter(digit => digit % 2 === 0).length;

        return sumOfDigits <= 10 && oddCount > evenCount;
    }

    function findCuriousPrimes(N) {
        const curiousPrimes = [];
        for (let i = 2; i < N; i++) {
            if (isCuriousPrime(i)) {
                curiousPrimes.push(i);
            }
        }
        return curiousPrimes;
    }

    console.log(findCuriousPrimes(50));  // Example Output: [3, 5, 7, 11, 13, 17, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47]
    

최적화 방안

현재 구현된 알고리즘은 N에 비례하는 시간복잡도를 가지며, 개선 가능성이 있습니다. 소수를 먼저 미리 계산하여 배열에 저장해놓고, 이 배열을 이용해 신기한 소수를 찾는 방식으로 최적화 할 수 있습니다.

결론

이 글에서는 자바스크립트로 신기한 소수를 찾는 방법을 다루었습니다. 알고리즘을 단계별로 나누어 설명하였으며, 최종적인 코드도 포함하였습니다. 이 문제를 풀어보면서 자바스크립트의 조건문, 반복문 및 배열 조작에 대한 이해를 깊이 있게 할 수 있습니다.

참고 자료 및 Links

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 병합 정렬

안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 자바스크립트 코딩테스트를 준비하는 여러분을 위해 병합 정렬(Merge Sort) 알고리즘에 대해 다뤄보겠습니다. 병합 정렬은 매우 널리 사용되는 정렬 알고리즘 중 하나로, 시간 복잡도가 O(n log n)이며 뛰어난 성능을 보입니다. 본 포스트에서는 병합 정렬의 개념, 동작 방식, 자바스크립트로의 구현, 그리고 실제 코딩 테스트에서의 활용 사례를 극적으로 설명하겠습니다.

병합 정렬이란?

병합 정렬은 분할 정복(divide and conquer) 방법을 사용하는 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 기본 아이디어는 배열을 두 개의 하위 배열로 재귀적으로 나누고, 각각의 하위 배열을 정렬한 후, 이 두 하위 배열을 합쳐 하나의 정렬된 배열을 만드는 것입니다. 병합 정렬은 다음과 같은 단계를 거칠습니다:

  • 배열을 중간 기준에 따라 두 개의 하위 배열로 나눈다.
  • 각 하위 배열을 재귀적으로 정렬한다.
  • 정렬된 두 하위 배열을 병합하여 최종적으로 하나의 정렬된 배열을 생성한다.

병합 정렬의 동작 과정

병합 정렬의 동작 과정을 예를 들어 살펴보겠습니다. 정렬할 배열이 [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]라고 가정해보겠습니다.

1단계: 배열 나누기

우선 배열을 중간을 기준으로 나누어 보겠습니다. 이 배열은 중앙에서 나누면 다음과 같이 두 개의 하위 배열로 나눌 수 있습니다:

  • [38, 27, 43]
  • [3, 9, 82, 10]

2단계: 재귀적 정렬

이제 각각의 하위 배열에 대해 동일한 과정을 반복합니다. 계속해서 나누면:

  • [38, 27] -> [38]와 [27]
  • [3, 9, 82, 10] -> [3, 9]와 [82, 10] -> [3]와 [9], [82]와 [10]

3단계: 정렬 후 병합하기

이제 각 하위 배열이 하나의 원소로 나뉘어졌습니다. 이 원소들을 정렬하면서 다시 합쳐 보겠습니다:

  • [38]와 [27]을 합쳐 [27, 38]
  • [3]와 [9]를 합쳐 [3, 9]
  • [82]와 [10]을 합쳐 [10, 82]

이제 정렬된 하위 배열들이 되었으니, 다시 한 번 병합해 보겠습니다:

  • [27, 38]와 [3, 9] -> [3, 9, 27, 38]
  • [3, 9, 27, 38]와 [10, 82] -> [3, 9, 10, 27, 38, 82]

최종적으로 정렬된 배열은 [3, 9, 10, 27, 38, 82]가 됩니다.

병합 정렬의 시간 복잡도 분석

병합 정렬의 시간 복잡도는 O(n log n)입니다. 이는 두 가지 요인이 결합된 결과입니다:

  • 배열을 나누는 과정에서 배열의 크기가 절반씩 줄어드므로 log n에 해당하는 단계가 발생합니다.
  • 각 단계에서 두 개의 하위 배열을 합치는 데 O(n)의 시간이 소요됩니다.

결과적으로, 병합 정렬은 안정적인 정렬 방법으로 널리 사용됩니다. 하지만 메모리 사용량이 상대적으로 많다는 단점이 있습니다.

자바스크립트로 병합 정렬 구현하기

이제 자바스크립트에서 병합 정렬을 구현해 보겠습니다. 병합 정렬은 기본적으로 재귀 함수를 사용합니다. 아래는 자바스크립트 코드입니다:

        
function mergeSort(arr) {
    if (arr.length <= 1) {
        return arr; // 기본 경우: 요소가 하나일 때, 그대로 반환
    }

    const mid = Math.floor(arr.length / 2); // 배열의 중간 인덱스
    const left = mergeSort(arr.slice(0, mid)); // 왼쪽 부분 재귀 정렬
    const right = mergeSort(arr.slice(mid)); // 오른쪽 부분 재귀 정렬

    return merge(left, right); // 정렬된 두 부분을 병합
}

function merge(left, right) {
    const sortedArray = [];
    let leftIndex = 0; // 왼쪽 배열 인덱스
    let rightIndex = 0; // 오른쪽 배열 인덱스

    // 양쪽 배열 중 하나가 비어있지 않은 동안 반복
    while (leftIndex < left.length && rightIndex < right.length) {
        if (left[leftIndex] < right[rightIndex]) {
            sortedArray.push(left[leftIndex]); // 왼쪽에서 더 작은 원소 추가
            leftIndex++;
        } else {
            sortedArray.push(right[rightIndex]); // 오른쪽에서 더 작은 원소 추가
            rightIndex++;
        }
    }

    // 남아 있는 원소들 추가
    return sortedArray.concat(left.slice(leftIndex)).concat(right.slice(rightIndex));
}

// 테스트
const array = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10];
const sortedArray = mergeSort(array);
console.log(sortedArray); // 결과: [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]
        
    

병합 정렬의 활용과 주의사항

병합 정렬이 가장 많이 쓰이는 곳은 대량의 데이터를 정렬해야 하는 경우입니다. 특히 외부 정렬(예: 파일 정렬)에서 매우 유용합니다. 병합 정렬은 안정적인 정렬 알고리즘이므로, 원래의 순서를 유지해야 하는 경우에 적합합니다. 다만, 메모리를 상당히 소모하기 때문에 메모리 제약이 있는 환경에서는 다른 알고리즘을 고려해야 할 수도 있습니다.

마치며

이번 포스트에서는 병합 정렬에 대해 상세히 알아보았습니다. 알고리즘의 기본 개념부터 구현까지, 코딩 테스트에서도 유용하게 사용할 수 있는 내용을 다루었어요. 병합 정렬을 잘 이해하고 구현할 수 있다면, 기초가 튼튼해진 만큼 다른 알고리즘도 쉽게 습득할 수 있을 것입니다. 코딩 테스트 준비에 도움이 되길 바라며, 다음 포스트에서도 더 유익한 정보를 가지고 돌아오겠습니다. 감사합니다!