자바 코딩테스트 강좌, 오일러 피 함수 구현하기

온라인 코딩테스트가 점점 더 많이 요구되는 현대 사회에서, 알고리즘 문제를 효과적으로 푸는 능력은 개발자에게 필수적인 훌륭한 스킬입니다. 오늘은 수학적 개념을 활용한 알고리즘 문제를 다루어 볼 것입니다. 이 강좌에서는 오일러 피 함수(Euler’s Totient Function)를 구현하고, 이를 자바 프로그래밍 언어로 해결하는 과정을 설명하겠습니다.

오일러 피 함수란?

오일러 피 함수는 주어진 양의 정수 n에 대해, 1부터 n까지의 정수 중에서 n과 서로소인 정수의 개수를 나타냅니다. 즉, n과 최대공약수가 1인 정수의 개수를 세는 함수입니다. 예를 들어:

  • φ(1) = 1 (1과 서로소인 수는 1 자신 뿐)
  • φ(2) = 1 (1, 2 중에서 2와 서로소인 수는 1)
  • φ(3) = 2 (1, 2, 3 중에서 3과 서로소인 수는 1과 2)
  • φ(4) = 2 (1, 2, 3, 4 중에서 4와 서로소인 수는 1과 3)

이 함수는 다양한 수 이론과 암호학 분야에서도 중요하게 사용됩니다. 이제 이 함수를 구현하는 문제를 풀어보겠습니다.

문제 설명

주어진 정수 n에 대해, 오일러 피 함수를 계산하는 함수를 구현하시오. 함수의 입력은 정수 n (1 ≤ n ≤ 10^6)이며, 출력은 φ(n)의 값입니다.

문제 해결 전략

오일러 피 함수를 구하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 다음과 같은 알고리즘을 사용하여 효율적으로 구현할 수 있습니다:

  1. 소인수 분해: 먼저 n의 소인수를 구합니다. 소인수는 정수의 곱으로 표현할 수 있는 가장 작은 소수입니다.
  2. 오일러 피 함수 계산: π(n)의 성질을 이용하여 계산할 수 있습니다. 이는 다음과 같은 수식으로 표현할 수 있습니다:
φ(n) = n * (1 - 1/p1) * (1 - 1/p2) * ... * (1 - 1/pk)

위의 수식에서 p1, p2, ..., pkn의 소인수입니다. 이 수식을 통해 오일러 피 함수를 빠르게 계산할 수 있습니다.

자바 코드 구현

이제 자바 코드를 작성하여 오일러 피 함수를 구현해보겠습니다. 다음 코드 스니펫은 이 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다:

public class EulerTotient {

    public static int eulerTotient(int n) {
        int result = n; // 결과를 n으로 초기화
        for (int p = 2; p * p <= n; p++) {
            // p가 n의 소인수인지 확인
            if (n % p == 0) {
                // 소인수인 경우 결과를 계산
                while (n % p == 0) {
                    n /= p;
                }
                result -= result / p; // 결과 업데이트
            }
        }
        // 마지막 소인수 처리
        if (n > 1) {
            result -= result / n;
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int n = 10; // 테스트할 입력
        System.out.println("φ(" + n + ") = " + eulerTotient(n)); // 결과 출력
    }
}

위 코드는 오일러 피 함수를 효율적으로 계산하기 위해 소인수 분해를 사용하여 연산을 수행하고 있습니다. 입력 값 n에 대해 π(n)이 계산되고, 결과가 출력됩니다.

코드 설명

1. 함수 정의

public static int eulerTotient(int n) 메서드는 입력된 정수 n의 오일러 피 함수를 계산하여 반환합니다. 최종 결과는 result라는 변수에 저장되며, 초기값으로 n을 설정합니다.

2. 소인수 체크

for 루프를 사용하여 p2부터 √n까지의 값을 가지며, pn의 소인수인지를 확인합니다. 소인수일 경우, n의 모든 p의 거듭제곱을 나누며 해당 소수에 대한 처리를 진행합니다.

3. 결과 계산

소인수 p를 찾으면 result를 업데이트하여 n과의 관계를 고려하여 최종적으로 φ(n) 값을 계산합니다. 마지막으로 n이 1보다 큰 경우 마지막 소인수 처리도 잊지 않아야 합니다.

4. 메인 메서드

main 메서드에서는 테스트할 n 값을 정의하고, 결과를 출력하도록 작성되어 있습니다.

결과 확인

위 코드를 실행하면, 입력값 10에 대한 오일러 피 함수의 값을 확인할 수 있습니다. 결과는 다음과 같습니다:

φ(10) = 4

10보다 작고 10과 서로소인 수는 1, 3, 7, 9로 총 4개입니다. 이를 통해 구현된 오일러 피 함수가 올바르게 작동하였음을 확인할 수 있습니다.

복습 및 마무리

이 강좌에서는 오일러 피 함수를 구현하고, 이를 통해 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다. 오일러 피 함수는 수학적 사고를 바탕으로 한 알고리즘이며, 다양한 문제를 해결할 때 그 활용성이 크기 때문에 알아두면 좋습니다. 자바를 사용하여 구현한 이 코드는 특정 범위의 수에 대한 오일러 피 값을 효율적으로 계산할 수 있으며, 다양한 상황에서도 쉽게 적용할 수 있습니다.

앞으로도 알고리즘 문제를 지속적으로 다루며, 반복적으로 연습하는 것이 중요합니다. 이는 코딩테스트에서 성과를 내는데 큰 도움이 될 것입니다. 읽어주셔서 감사합니다!

자바 코딩테스트 강좌, 오일러 피

문제 설명

오일러 피 함수(φ(n))는 자연수 n에 대해 n과 서로 소인 양의 정수의 개수를 나타냅니다. 예를 들어, φ(1) = 1, φ(2) = 1, φ(3) = 2, φ(4) = 2, φ(5) = 4와 같은 결과를 보여줍니다. 이 문제에서는 주어진 자연수 n에 대해 φ(n)를 계산하는 프로그램을 작성하는 것이 목표입니다.

문제: φ(n) 계산하기

자연수 n이 주어졌을 때, n에 대해 φ(n)를 계산하는 자바 프로그램을 작성하세요. 단, n은 1 이상 10^6 이하의 정수입니다.

입력 형식

  • 첫 줄에 자연수 n이 주어집니다.

출력 형식

  • n에 대한 φ(n)의 값을 출력합니다.

문제 풀이 과정

문제를 해결하기 위해서는 오일러 피 함수의 정의와 성질을 정확히 이해하고, 이를 효율적으로 계산하는 알고리즘을 설계해야 합니다.

오일러 피 함수의 정의

오일러 피 함수는 다음과 같이 계산됩니다:

φ(n) = n * (1 - 1/p1) * (1 - 1/p2) * ... * (1 - 1/pk)
            

여기서 p1, p2, …, pk는 n의 고유 소인수입니다. 즉, n을 소인수 분해한 결과에 등장하는 소수의 개수와 그들의 곱을 통해 결과를 구할 수 있습니다.

소인수 분해를 통한 φ(n) 계산

자바에서 이 방정식을 사용하여 φ(n)를 계산하기 위한 단계는 다음과 같습니다:

  1. 입력 받은 n의 초기 값을 설정합니다.
  2. 2부터 n의 제곱근까지 반복하며 소수를 찾습니다.
  3. 각 소수 p에 대해 n이 p로 나뉘어지는지 확인하고, 나뉘어지면 n을 p로 나눈 다음, φ(n)에 (1 – 1/p)의 값을 곱합니다.
  4. 마지막으로, n이 1이 될 때까지 반복합니다.
  5. 계산한 φ(n)의 값을 출력합니다.

자바 코드 예제

다음은 φ(n)를 계산하는 자바 코드의 예제입니다:

import java.util.Scanner;

public class EulerTotient {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int n = scanner.nextInt();
        int originalN = n;
        double result = n;

        for (int i = 2; i * i <= n; i++) {
            if (n % i == 0) {
                while (n % i == 0) {
                    n /= i;
                }
                result *= (1.0 - (1.0 / (double)i));
            }
        }

        if (n > 1) {
            result *= (1.0 - (1.0 / (double)n));
        }

        System.out.println((int)result);
    }
}
            

이 코드는 사용자가 입력한 n의 값에 대해 φ(n)를 계산하여 출력합니다. 소수로 나뉘어지는 경우와 나누어진 후 응답하는 방식으로 φ(n)을 계산하였습니다.

효율성 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(√n)입니다. 왜냐하면 소수를 찾기 위해 n의 제곱근까지 반복해야 하기 때문입니다. 이 방법은 n의 크기가 최대 10^6인 경우도 무리 없이 처리할 수 있습니다. 또한, 공간 복잡도는 O(1)로, 추가적인 메모리 사용이 최소화되어 있어 효율적입니다.

결론

오일러 피 함수는 수론과 알고리즘 문제에서 매우 중요한 개념 중 하나입니다. 이 문제를 해결하는 과정을 통해 소수, 소인수 분해 및 기본적인 수학적 원리에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 자바를 사용한 코딩테스트 준비에 유용한 문제로 기억하시기 바랍니다.

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자바 코딩테스트 강좌, 연속된 자연수의 합 구하기

안녕하세요, 여러분! 오늘은 자바 코딩테스트 준비를 위한 알고리즘 문제를 다루어보겠습니다. 주제는 ‘연속된 자연수의 합 구하기’입니다. 이 문제는 여러 차례 코딩 테스트에서 출제되고, 데이터 구조와 알고리즘의 기본 개념을 익히는 데 큰 도움이 됩니다.

문제 설명

주어진 자연수 N이 있을 때, N을 연속된 자연수의 합으로 표현하는 경우의 수를 구하는 문제입니다. 예를 들어, N=15인 경우, 다음과 같이 여러 가지 방법으로 표현할 수 있습니다:

  • 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15
  • 4 + 5 + 6 = 15
  • 7 + 8 = 15
  • 15 = 15

N=15인 경우, 총 4가지 방법으로 연속된 자연수를 사용하여 N을 표현할 수 있습니다. 이를 일반화하여 입력 값 N에 대해 몇 가지 방법이 있는지를 구하는 프로그램을 작성해보겠습니다.

입력 형식

자연수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 106)

출력 형식

연속된 자연수의 합으로 표현할 수 있는 경우의 수를 출력한다.

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서, 연속된 자연수의 합을 구하는 수학적 접근을 사용할 수 있습니다. 연속된 자연수의 합은 다음과 같이 표현할 수 있습니다:

n + (n + 1) + (n + 2) + … + (n + (k-1)) = N

위 식을 정리하면, k * n + (0 + 1 + 2 + … + (k-1)) = N으로 바꿀 수 있습니다. 이때, ‘(0 + 1 + 2 + … + (k-1))’는 (k * (k – 1)) / 2로 표현될 수 있으며, 따라서:

N = k * n + (k * (k – 1)) / 2

이로써 n을 다음과 같이 구할 수 있습니다:

n = (N – (k * (k – 1)) / 2) / k

n이 자연수가 되기 위해서는 위 식의 결과가 양의 정수여야 하므로, N – (k * (k – 1)) / 2 > 0이면서 N – (k * (k – 1)) / 2가 k로 나누어 떨어져야 합니다.

코드 구현

이제 문제를 해결하기 위한 코드를 작성해보겠습니다. Java 언어로 구현하겠습니다.


public class ConsecutiveSum {
    public static void main(String[] args) {
        int N = 15; // 예시 값
        int count = 0;
        int k = 1;

        while ((k * (k - 1)) / 2 < N) {
            int numerator = N - (k * (k - 1)) / 2;
            if (numerator % k == 0) {
                count++;
            }
            k++;
        }

        System.out.println("연속된 자연수의 합으로 표현할 수 있는 경우의 수: " + count);
    }
}
    

코드 설명

코드는 다음과 같은 방식으로 동작합니다:

  1. N의 값을 설정합니다. 원하는 자연수를 입력할 수 있습니다.
  2. count 변수를 초기화하여 표현할 수 있는 경우의 수를 세기 시작합니다.
  3. k의 초기 값을 1로 설정하고, (k * (k – 1)) / 2가 N보다 작은 동안 반복문을 수행합니다.
  4. N에서 (k * (k – 1)) / 2를 뺀 값을 k로 나누어 떨어지는지 확인합니다. 이 조건을 만족하면 count를 증가시킵니다.
  5. k를 1씩 증가시키며 다음 반복으로 넘어갑니다.
  6. 마지막으로, 연속된 자연수의 합으로 표현할 수 있는 경우의 수를 출력합니다.

시간 복잡도 분석

위의 알고리즘은 k에 따라 반복을 수행하므로, 시간 복잡도는 O(√N)에 해당합니다. 이는 k의 가능한 최대 값을 N의 제곱근까지만 확인하면 되기 때문입니다.

결론

오늘은 연속된 자연수의 합을 구하는 알고리즘 문제를 살펴보았습니다. 이 문제를 통해 자연수의 특성과 수학적 접근을 이용한 문제 해결 과정을 연습할 수 있었습니다. 다양한 변형 문제를 통해 알고리즘적 사고력을 향상시키고 코딩 테스트에서 좋은 결과를 얻기를 바랍니다.

다음 시간에는 다른 알고리즘 문제를 가지고 찾아올 예정입니다. 감사합니다!

자바 코딩테스트 강좌, 연속 합 구하기

문제 설명

주어진 정수 배열에서 연속적으로 더해지는 부분 배열의 합을 구하는 문제입니다.
이 문제는 알고리즘 문제 풀이에서 자주 등장하는 유형으로, 면접이나 코딩 테스트에서
응용될 수 있습니다.

문제 정의:
정수로 이루어진 배열 nums가 주어질 때, 다음의 두 가지 질문에 답하십시오:

  1. 주어진 배열의 모든 연속 부분 배열의 합을 계산하여 반환하십시오.
  2. 가장 큰 연속 부분 배열의 합을 계산하여 반환하십시오.

문제 해결 접근법

이 문제를 해결하기 위해, 우리는 특정 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
특히, “Kadane의 알고리즘”을 이용하면 가장 큰 연속 부분 배열의 합을
효율적으로 구할 수 있습니다.

Kadane의 알고리즘은 동적 프로그래밍의 일종으로, 배열을 한 번만 순회하면서
필요한 값을 메모리에 저장하여 최적의 해를 찾는 방식입니다.
이 알고리즘의 아이디어는 현재까지의 최대 합을 저장하고, 새 요소를 추가하면서
최대 값을 갱신하는 것입니다.

문제 풀이 단계

1단계: 기본 아이디어 구상

연속 부분 배열의 합을 구하기 위해, 먼저 현재 인덱스에서의 최대 합을 계산해야 합니다.
이는 현재 배열 요소와 이전까지의 최대 합을 비교하여 결정됩니다.

2단계: 알고리즘 구현

이제, Java 언어를 사용하여 본 문제를 해결하는 코드를 작성해 보겠습니다.
아래의 코드는 해당 알고리즘을 구현한 예시입니다.


public class ContinuousSum {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4};
        System.out.println("가장 큰 연속 부분 배열의 합: " + maxSubArray(nums));
    }

    public static int maxSubArray(int[] nums) {
        int maxSoFar = nums[0];
        int maxEndingHere = nums[0];

        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            maxEndingHere = Math.max(nums[i], maxEndingHere + nums[i]);
            maxSoFar = Math.max(maxSoFar, maxEndingHere);
        }
        return maxSoFar;
    }
}

        

3단계: 복잡도 분석

위의 알고리즘은 O(n) 시간 복잡도를 가지며, 공간 복잡도는 O(1)입니다.
이는 배열을 한 번만 순회하기 때문에 시간 효율성이 매우 좋습니다.

예제 및 테스트

제공된 알고리즘을 테스트하기 위해 몇 가지 예제를 사용하여 결과를 검증할 수 있습니다.
아래는 다양한 입력에 대한 예제입니다.

  • 입력: [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4] → 출력: 6
  • 입력: [1] → 출력: 1
  • 입력: [5, 4, -1, 7, 8] → 출력: 23
  • 입력: [-1, -2, -3] → 출력: -1

결론

오늘은 연속적으로 합을 구하는 문제를 Kadane의 알고리즘을 이용해 해결해 보았습니다.
알고리즘 문제 풀이에서 자주 접할 수 있는 유형이며,
효율적인 방법을 통해 문제를 해결하는 것은 매우 중요합니다.
다양한 문제를 접하면서 알고리즘과 데이터 구조에 대한 이해도를 높여보세요.

자바 코딩테스트 강좌, 연결 요소의 개수 구하기

문제 설명

주어진 그래프에서 연결 요소의 개수를 구하는 문제입니다. 연결 요소란, 그래프에서 어떤 정점들 간에 경로가 존재하는 서브그래프를 의미합니다. 즉, 두 정점 간에 연결되어 있는 경우, 그 정점들은 같은 연결 요소에 속하게 됩니다.

문제 정의

주어진 무방향 그래프의 연결 요소의 개수를 출력하시오.

입력

첫 번째 줄에는 정점의 개수 n (1 ≤ n ≤ 1000)과 간선의 개수 m (0 ≤ m ≤ 10000)이 주어진다. 다음 m개의 줄에는 각 간선의 양 끝 정점 uv가 주어진다. uv는 서로 다른 정점으로, 정점은 1부터 n까지의 정수로 표현된다.

출력

연결 요소의 개수를 출력하시오.

예제

    입력:
    5 3
    1 2
    2 3
    4 5

    출력:
    2
    

문제 해결 전략

우선, 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 단계를 진행할 것입니다.

  1. 그래프를 인접 리스트 형태로 표현합니다.
  2. DFS(깊이 우선 탐색) 또는 BFS(너비 우선 탐색)를 이용하여 연결 요소를 탐색합니다.
  3. 탐색하면서 연결 요소의 개수를 카운트합니다.

1. 그래프 표현

우리는 무방향 그래프를 인접 리스트로 표현합니다. 각 정점에는 연결된 정점들의 리스트를 저장합니다. Java에서는 ArrayList를 이용하여 간편하게 구현할 수 있습니다.

2. DFS를 이용한 탐색

그래프를 표현한 후, 각 정점에 대해 DFS를 수행하여 연결된 정점들을 방문합니다. 방문한 정점은 다시 방문하지 않도록 체크할 배열을 사용합니다.

3. 구현 및 결과 도출

총 연결 요소의 개수를 세는 카운터 변수를 두고, 각 정점에 대해 DFS가 시작될 때마다 카운트를 증가시킵니다.

자바 코드 구현


import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;

public class ConnectedComponents {
    static ArrayList[] graph;
    static boolean[] visited;
    static int count;

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        int n = scanner.nextInt(); // 정점 개수
        int m = scanner.nextInt(); // 간선 개수
        
        graph = new ArrayList[n + 1];
        visited = new boolean[n + 1];
        
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            graph[i] = new ArrayList<>();
        }
        
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int u = scanner.nextInt();
            int v = scanner.nextInt();
            graph[u].add(v);
            graph[v].add(u);
        }
        
        count = 0; // 연결 요소 카운트 초기화
        
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            if (!visited[i]) {
                dfs(i); // DFS 실행
                count++; // 새로운 연결 요소 발견 시 카운트 증가
            }
        }
        
        System.out.println(count); // 결과 출력
        scanner.close();
    }

    public static void dfs(int node) {
        visited[node] = true; // 현재 노드 방문 처리
        for (int neighbor : graph[node]) {
            if (!visited[neighbor]) {
                dfs(neighbor); // 인접 노드 탐색
            }
        }
    }
}
    

코드 설명

위의 Java 코드는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

  1. 정점의 개수 n과 간선의 개수 m을 입력받고, 인접 리스트 graph를 초기화합니다.
  2. 간선 정보를 입력받아 그래프를 구성합니다.
  3. 각 정점에 대해 DFS를 시행합니다. 만약 정점이 방문되지 않았다면, DFS를 호출하여 연결된 모든 정점을 방문합니다.
  4. DFS가 호출될 때마다 연결 요소의 카운트를 증가시킵니다.
  5. 최종적으로 연결 요소의 개수를 출력합니다.

복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n + m)입니다. 여기서 n은 정점의 개수, m은 간선의 개수입니다. DFS를 수행할 때 모든 정점과 간선이 한 번씩 방문되기 때문입니다. 공간 복잡도는 O(n + m)의 추가 공간을 사용하게 됩니다.

결론

연결 요소의 개수를 구하는 문제는 DFS 또는 BFS와 같은 탐색 알고리즘을 통해 해결할 수 있습니다. 이 문제는 그래프에 대한 깊은 이해를 필요로 하며, 문제 해결 과정에 있어서 정확한 그래프 표현과 탐색 방법론을 습득하는 것이 중요합니다. 이를 통해 코딩 테스트에서도 유용한 기초 지식을 쌓을 수 있습니다.

이 강좌를 통해 그래프 이론의 기초와 연결 요소의 개수를 구하는 방법을 배워보았습니다. 앞으로도 다양한 그래프 문제를 풀어보며 알고리즘 실력을 향상시켜 보시기 바랍니다!