자바 코딩테스트 강좌, 디버깅은 왜 중요할까

1. 소개

코딩테스트는 현재 많은 기업에서 채용 과정의 중요한 일부분을 차지하고 있습니다.
하지만, 수많은 기술적 질문과 알고리즘 문제들이 지원자를 괴롭히고 있습니다.
이 글에서는 자바를 통해 코딩테스트를 준비하는 데 도움이 될만한 알고리즘 문제를 제시하고,
문제를 해결하는 과정에서 디버깅의 중요성을 강조하고자 합니다.

2. 알고리즘 문제

문제 설명

주어진 정수 배열의 요소 중에서 두 수의 합이 특정값이 되는 경우,
그 두 수의 인덱스를 반환하는 함수를 작성하시오.
배열 내의 각 요소는 서로 다르고, 반환되는 인덱스는 0부터 시작합니다.

입력

  • 첫 번째 줄에 정수 배열 nums가 주어집니다.
  • 두 번째 줄에 정수 target이 주어집니다.

출력

타겟 합을 이루는 두 수의 인덱스를 갖는 배열을 반환해야 합니다.

예제

입력: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9

출력: [0, 1]
(2 + 7 = 9)

3. 문제 풀이 과정

3.1 알고리즘 설계

이 문제를 해결하기 위해서, 각 요소를 탐색하면서
나머지 수가 배열에 있는지를 확인해야 합니다.
이를 위해 해시맵을 사용할 수 있으며,
O(n)의 시간복잡도로 문제를 해결할 수 있습니다.
해시맵에 대한 이해는 이 문제를 풀기 위한 첫 단계입니다.

3.2 자바 코드 구현

            
                import java.util.HashMap;

                public class Solution {
                    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
                        HashMap map = new HashMap<>();
                        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                            int complement = target - nums[i];
                            if (map.containsKey(complement)) {
                                return new int[] { map.get(complement), i };
                            }
                            map.put(nums[i], i);
                        }
                        throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
                    }
                }
            
        

4. 디버깅의 중요성

코딩테스트를 준비하면서,
알고리즘 로직을 구현하는 것 외에도 디버깅이 매우 중요합니다.
먼저, 작성한 코드가 의도한 대로 작동하는지 확인해야 합니다.
버그나 오류가 발생했을 때 이를 빠르게 찾아내고 수정하는 능력은 개발자로서 필수적입니다.

그래도 처음에는 모든 것이 매끄럽게 진행되지 않기에,
다음과 같은 디버깅 기법을 사용해볼 수 있습니다.

  • 한 줄씩 문법 오류 및 논리 오류 점검: 코드를 한 줄씩 분석하여
    훑어보거나 각 변수를 출력해보는 것이 유용합니다.
  • 단위 테스트 작성: 특정 함수가 올바르게 작동하는지 검증하는
    테스트를 작성하여 오류를 발견하는 데 도움을 줍니다.
  • IDE의 디버깅 도구 활용: IDE에서 제공하는 디버거 기능을
    활용하여 코드를 단계별로 실행해볼 수 있습니다.

5. 결론

알고리즘 문제를 푸는 과정은 단순히 정답을 찾는 것 이상입니다.
문제 해결 능력, 코드 구현 능력, 그리고 디버깅 능력은 함께 발전해 나가야 합니다.
자바와 같은 프로그래밍 언어를 통해 코딩테스트에 더 잘 대비하고,
디버깅 능력 또한 강화해 나가시길 바랍니다.

자바 코딩테스트 강좌, 디버깅 활용 사례 살펴보기

자바 코딩테스트 강좌: 디버깅 활용 사례 살펴보기

코딩 테스트는 현대의 많은 IT 산업 체에서 필수적인 프로세스가 되었습니다. 해마다 수많은 개발자들이 코딩 테스트를 준비하며, 알고리즘 문제 해결 능력을 높이고자 다양한 방법을 시도합니다. 이 강좌에서는 자바를 사용한 알고리즘 문제 풀이와 함께 디버깅 기술의 활용을 중점적으로 다루고자 합니다.

문제: 배열에서 두 수의 합 찾기

다음은 주어진 배열에서 두 수의 합이 특정 타겟 값이 되는 두 숫자의 인덱스를 찾는 문제입니다.

문제 설명:
정수 배열 nums와 정수 타겟 target이 주어질 때, 타겟을 이루는 두 수의 인덱스를 반환하는 함수를 작성하십시오. 각 입력은 단 하나의 정답이 존재하며, 같은 요소를 두 번 사용하지 않습니다.

함수 시그니처: 
public int[] twoSum(int[] nums, int target)

예시

입력: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
출력: [0, 1]
설명: nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9이기 때문에 출력은 [0, 1]입니다.

문제 풀이 과정

이 문제는 배열에서 합이 주어진 타겟 값인 두 숫자를 찾는 문제입니다. 이를 해결하기 위해 우리는 여러 접근 방식을 고려할 수 있습니다.

1. 브루트포스(Brute Force) 방법

가장 간단한 방법은 이중 루프를 통해 모든 조합을 고려하는 것입니다. 타겟을 이루는 두 수를 찾기 위해 배열의 모든 요소를 최악의 경우 O(n²)의 시간 복잡도로 검사합니다.

자바 코드:
public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
            if (nums[i] + nums[j] == target) {
                return new int[] { i, j };
            }
        }
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}

2. 해시맵(HashMap) 사용하기

이중 루프를 사용하는 대신, 해시맵을 사용하여 값과 인덱스를 저장하고, 필요한 값이 해시맵에 존재하는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 시간 복잡도를 O(n)으로 줄일 수 있습니다.

자바 코드:
import java.util.HashMap;

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    HashMap map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement)) {
            return new int[] { map.get(complement), i };
        }
        map.put(nums[i], i);
    }
    throw new IllegalArgumentException("No two sum solution");
}

디버깅 과정

이제 위 코드에서 디버깅 기법을 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 디버그는 코드의 동작을 이해하고 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 자바에서 가장 일반적으로 사용하는 디버그 방법은 다음과 같습니다.

  • 출력문(System.out.println): 코드의 특정 부분에서 변수를 출력하여 변수의 상태를 파악하는 방법입니다.
  •     System.out.println("Current index: " + i);
        System.out.println("Current number: " + nums[i]);
        System.out.println("Complement: " + complement);
        
  • IDE의 디버거 사용: 이클립스(Eclipse), 인텔리J(IntelliJ) 같은 IDE의 디버거 도구를 사용하여 코드 실행을 라인별로 추적할 수 있습니다.
  • 단위 테스트(Unit Test): 입력과 예상 출력을 확인하는 테스트 케이스를 작성하여 코드의 정확성을 검증하는 방법입니다.

테스트 케이스

다음은 우리가 작성한 함수에 대한 다양한 테스트 케이스입니다. 이러한 테스트는 코드가 예상대로 작동하는지 확인하는 데 도움을 줍니다.

public void testTwoSum() {
    assertArrayEquals(new int[] {0, 1}, twoSum(new int[]{2, 7, 11, 15}, 9));
    assertArrayEquals(new int[] {1, 2}, twoSum(new int[]{3, 2, 4}, 6));
    assertArrayEquals(new int[] {0, 1}, twoSum(new int[]{3, 3}, 6));
}

결론

이 글에서는 배열에서 두 수의 합을 찾는 문제를 다루었으며, 다양한 접근 방법 및 디버깅 기법에 대해 설명하였습니다. 이처럼 알고리즘 문제를 해결하기 위해서는 단순히 문제를 이해하는 것을 넘어, 다양한 알고리즘을 사용하고 그 과정에서 디버깅 기술을 활용하는 것이 중요합니다. 자바를 통해 이러한 문제를 풀어보면서 여러분의 프로그래밍 능력을 한층 더 발전시킬 수 있기를 바랍니다.

이 강좌가 유용하셨다면, 다른 알고리즘 문제와 디버깅 기법에 대해서도 계속해서 공부하길 권장합니다. 기초가 탄탄할수록 더 복잡한 문제를 해결하는 데 수월할 것입니다.

자바 코딩테스트 강좌, 동전 개수의 최솟값 구하기

많은 개발자들이 코딩 테스트를 준비하면서 다양한 알고리즘 문제를 접하게 됩니다. 그 중에서도 ‘동전 개수의 최솟값 구하기’ 문제는 자주 등장하는 문제 중 하나입니다. 오늘은 이 문제를 해결하기 위해 필요한 이론, 알고리즘, 그리고 Java로 구현하는 방법까지 자세히 살펴보겠습니다.

문제 설명

주어진 동전의 종류와 목표 금액이 있을 때, 목표 금액을 만들기 위해 필요한 동전의 개수를 최소화하는 문제입니다. 특정 금액을 만들기 위해 각 동전의 개수를 최소화하는 방법을 찾아내야 합니다.

예를 들어, 다음과 같은 상황을 가정해보겠습니다:

  • 동전의 종류: {1, 5, 10, 25}
  • 목표 금액: 63

이 경우, 25원 동전 2개, 10원 동전 1개, 5원 동전 1개, 1원 동전 3개를 사용하여 총 4개의 동전으로 63원을 만들 수 있습니다.

입력 및 출력

입력:

  • n: 동전의 종류 수
  • coins[n]: 동전의 목록
  • amount: 목표 금액

출력: 목표 금액을 만들기 위한 동전의 최소 개수

동전을 이용해 목표 금액을 만들 수 없는 경우, -1을 반환합니다.

문제 해결 접근법

이 문제는 전형적인 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 문제로, 각 금액에 대해 최소 동전 개수를 계산하여 그것을 바탕으로 다음 단계의 금액을 계산해나가는 과정을 거칩니다.

단계별 접근법

  1. 초기화: 결과를 저장할 배열을 준비하고 초기 값으로 설정합니다.
  2. 바텀업 방식으로 동전의 종류를 반복문을 통해 처리합니다.
  3. 각 동전을 바탕으로 금액을 구성할 때, 그 금액을 설정할 수 있는 최소 동전 개수를 계산합니다.
  4. 결과 배열에서 목표 금액에 대한 최솟값을 반환합니다.

자바 코드 구현

그럼 이제 위에서 설명한 접근법을 바탕으로 Java 코드를 작성해 보겠습니다.


import java.util.Arrays;

public class CoinChange {
    public static int minCoins(int[] coins, int amount) {
        // 최소 동전 수를 저장할 배열 초기화
        int[] dp = new int[amount + 1];
        Arrays.fill(dp, amount + 1);
        dp[0] = 0; // 0원을 만들기 위해 필요한 동전 개수는 0개
        
        // 동전 종류 반복
        for (int coin : coins) {
            for (int x = coin; x <= amount; x++) {
                dp[x] = Math.min(dp[x], dp[x - coin] + 1);
            }
        }
        
        // 가능한 경우를 판단하여 결과 반환
        return dp[amount] > amount ? -1 : dp[amount];
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        int[] coins = {1, 5, 10, 25};
        int amount = 63;
        int result = minCoins(coins, amount);
        if (result != -1) {
            System.out.println("목표 금액 " + amount + "원을 만들기 위한 최소 동전 개수: " + result);
        } else {
            System.out.println("목표 금액을 만들 수 없습니다.");
        }
    }
}
    

알고리즘 분석

위의 코드는 동적 프로그래밍을 사용하여 목표 금액을 만들기 위한 최소 동전 개수를 구하고 있습니다. 이 코드는 다음과 같은 특성을 가집니다:

  • 시간 복잡도: O(n * m)이며, 여기서 n은 동전의 종류 수, m은 목표 금액입니다.
  • 공간 복잡도: O(m)으로, 동전 수를 저장하기 위한 배열에 사용되는 공간입니다.

마무리

이렇듯 동전의 최솟값을 구하는 문제는 동적 프로그래밍 접근을 통해 효율적으로 해결할 수 있습니다. 실전 코딩 테스트에서는 주어진 입력 종류와 예외 상황을 우선 정확하게 이해하고 구현하는 것이 중요합니다. 코드를 작성하는 과정에서 명확한 주석을 달고, 각 함수의 역할을 명확히 하여 가독성을 높이는 것도 빼놓을 수 없는 점입니다.

이번 강좌를 통해 동전 개수의 최솟값 구하기 문제를 해결하는 방법에 대해 자세히 알아보았습니다. 앞으로 다양한 알고리즘 문제를 풀어보며 코딩 테스트를 준비하는 데 도움이 되었으면 좋겠습니다.

자바 코딩테스트 강좌, 동적 계획법 알아보기

1. 동적 계획법이란?

동적 계획법(Dynamic Programming, DP)은 문제를 더 작은 하위 문제로 나누어 해결하는 알고리즘 기법입니다. 일반적으로 재귀적 접근 방식을 사용하되, 하위 문제의 결과를 저장하여 중복 계산을 줄이는 것이 특징입니다.

DP는 주로 최적화 문제에 효과적이며, 두 가지 주요 개념인 ‘메모이제이션(memoization)’과 ‘타뷸레이션(tabulation)’으로 나누어집니다.

2. 문제 설명

2.1 문제: 최장 공통 부분 수열 (Longest Common Subsequence, LCS)

두 문자열 A와 B가 주어졌을 때, A와 B의 최장 공통 부분 수열의 길이를 구하는 문제입니다. 부분 수열은 A와 B에서 일부 문자를 그대로 유지하면서 순서를 변경하지 않고 선택할 수 있는 문자들의 집합입니다.

2.2 입력 예시

        A: "ABCBDAB"
        B: "BDCAB"
    

2.3 출력 예시

        "LCS의 길이는 4입니다." // "BCAB" 또는 "BDAB"
    

3. 문제 해결 과정

3.1 문제 분석

문제를 해결하기 위해 다음과 같은 접근 방식을 사용합니다:

  • 문자열 A와 B의 길이를 각각 n과 m으로 정의합니다.
  • 2차원 배열 dp를 생성하여 dp[i][j]가 A의 i번째 문자까지의 LCS와 B의 j번째 문자까지의 LCS 길이를 저장하도록 합니다.
  • 문자열이 일치할 경우, dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; 그렇지 않을 경우 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])로 설정합니다.

3.2 상태 전이 관계

동적 계획법에서의 상태 전이는 다음과 같이 정의할 수 있습니다:

        dp[i][j] = 
            { 
                dp[i-1][j-1] + 1, if A[i-1] == B[j-1]
                max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]), if A[i-1] != B[j-1]
            }
    

3.3 자바 구현 코드

이제 자바로 LCS를 구현해보겠습니다.

        
        public class LCS {

            public static int longestCommonSubsequence(String A, String B) {
                int n = A.length();
                int m = B.length();
                int[][] dp = new int[n + 1][m + 1];

                for (int i = 1; i <= n; i++) {
                    for (int j = 1; j <= m; j++) {
                        if (A.charAt(i - 1) == B.charAt(j - 1)) {
                            dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                        } else {
                            dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                        }
                    }
                }
                return dp[n][m];
            }

            public static void main(String[] args) {
                String A = "ABCBDAB";
                String B = "BDCAB";
                int length = longestCommonSubsequence(A, B);
                System.out.println("LCS의 길이는 " + length + "입니다.");
            }
        }
        
    

4. 전체 시간 복잡도와 공간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n * m)이며, 공간 복잡도는 O(n * m)입니다. 하지만 공간 최적화를 통해 O(min(n, m))으로 줄일 수도 있습니다.

5. 추가 풀이 및 예제

이 문제를 확장하여 해결할 수 있는 여러 다른 문제나 변형 문제들을 살펴보겠습니다. 예를 들어, 주어진 문자열들의 최장 공통 부분 수열을 구한 다음, 해당 문자열을 출력하는 함수도 추가할 수 있습니다.

6. 최종 정리

동적 계획법은 복잡한 문제를 하위 문제로 나눠 해결할 수 있는 매우 유용한 기법입니다. LCS 문제를 통해 DP의 기본 개념을 이해했다면, 자신만의 다른 문제를 풀어보면서 연습하는 것이 좋습니다.

7. 다음 강좌 안내

다음 강좌에서는 동적 계획법의 다른 예제를 다루고, 다양한 최적화 기법에 대해 알아볼 예정입니다. 관심이 있으시다면 많은 참여 부탁드립니다!

자바 코딩테스트 강좌, 다익스트라

이번 포스트에서는 다익스트라 알고리즘에 대해 알아보고, 이를 활용한 문제를 풀어보도록 하겠습니다. 다익스트라 알고리즘은 그래프의 각 정점 간의 최단 경로를 구하는 알고리즘으로, 주로 다양한 경로 탐색 문제에 사용됩니다.

1. 알고리즘 이해하기

다익스트라 알고리즘은 가중치가 있는 그래프에서 시작 정점으로부터 다른 모든 정점까지의 최단 경로를 찾는 효율적인 방법입니다. 이 알고리즘은 특정 정점에 도달할 때까지의 경로 길이를 계산하고, 최단 경로를 지속적으로 업데이트하는 방식으로 작동합니다.

1.1. 기본 개념

  • 가중치 그래프: 각 간선에 비용 또는 가중치가 부여된 그래프.
  • 우선순위 큐: 현재까지의 최단 경로를 관리하기 위해 사용합니다.
  • 탐욕적 방식: 현재 발견된 최단 경로를 바탕으로 더 짧은 경로를 찾아가는 방식.

2. 문제 제시

문제 설명

주어진 가중치 그래프에서 시작 정점과 도착 정점 사이의 최단 경로를 구하는 문제입니다. 그래프는 정점의 수와 간선의 수가 주어지고, 각 간선의 가중치도 함께 제공됩니다.

입력

  • 첫째 줄: 정점의 수 N (1 ≤ N ≤ 1000)
  • 둘째 줄: 간선의 수 M (1 ≤ M ≤ 10000)
  • 셋째 줄: 시작 정점 S, 도착 정점 E
  • 이후 M개의 줄: 각 간선의 시작 정점 A, 끝 정점 B, 가중치 W (1 ≤ A, B ≤ N, 1 ≤ W ≤ 10000)

출력

시작 정점 S에서 도착 정점 E까지의 최단 경로 길이를 출력합니다. 만약 도달할 수 없다면 -1을 출력합니다.

3. 코드 작성

3.1. 자바 코드

import java.util.*;

public class Dijkstra {
    static class Edge {
        int to;
        int weight;
        Edge(int to, int weight) {
            this.to = to;
            this.weight = weight;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        // 그래프 구성
        int N = scanner.nextInt(); // 정점 수
        int M = scanner.nextInt(); // 간선 수
        int S = scanner.nextInt(); // 시작 정점
        int E = scanner.nextInt(); // 도착 정점

        List[] graph = new ArrayList[N + 1];
        for (int i = 1; i <= N; i++) {
            graph[i] = new ArrayList<>();
        }

        // 간선 입력 받기
        for (int i = 0; i < M; i++) {
            int A = scanner.nextInt();
            int B = scanner.nextInt();
            int W = scanner.nextInt();
            graph[A].add(new Edge(B, W));
            graph[B].add(new Edge(A, W)); // 무향 그래프
        }

        // 다익스트라 알고리즘 실행
        int result = dijkstra(graph, N, S, E);
        System.out.println(result);
    }

    public static int dijkstra(List[] graph, int N, int start, int end) {
        int[] dist = new int[N + 1];
        Arrays.fill(dist, Integer.MAX_VALUE);
        dist[start] = 0;

        PriorityQueue pq = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(e -> e.weight));
        pq.offer(new Edge(start, 0));

        boolean[] visited = new boolean[N + 1];

        while (!pq.isEmpty()) {
            Edge current = pq.poll();
            int currentNode = current.to;

            if (visited[currentNode]) continue;
            visited[currentNode] = true;

            for (Edge edge : graph[currentNode]) {
                if (visited[edge.to]) continue;

                if (dist[currentNode] + edge.weight < dist[edge.to]) {
                    dist[edge.to] = dist[currentNode] + edge.weight;
                    pq.offer(new Edge(edge.to, dist[edge.to]));
                }
            }
        }

        return dist[end] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dist[end];
    }
}

3.2. 코드 설명

위 코드는 Java로 작성된 다익스트라 알고리즘의 구현입니다. 다음은 주요 부분에 대한 설명입니다:

  • Edge 클래스: 그래프의 간선을 정의하는 클래스입니다. 각 간선은 목적지 노드와 가중치를 가지고 있습니다.
  • 그래프 초기화: 인접 리스트 방식으로 그래프를 초기화합니다.
  • 우선순위 큐: 현재 최단 경로를 탐색하기 위해 사용됩니다. 더 짧은 거리의 노드를 우선적으로 처리합니다.
  • 다익스트라 알고리즘: 매 반복에서 가장 작은 거리를 가진 노드를 선택하고 해당 노드에 연결된 노드들의 거리를 업데이트합니다.

4. 시간 복잡도

다익스트라 알고리즘의 시간 복잡도는 우선순위 큐의 사용 여부에 따라 달라집니다. 배열을 우선순위 큐로 사용할 경우 O((N + M) log N)입니다. 여기서 N은 정점의 수, M은 간선의 수입니다. 이 알고리즘은 적은 간선 수에 비해 정점이 많은 그래프에서 좋은 성능을 보입니다.

5. 마무리

이번 포스트에서는 다익스트라 알고리즘을 이용한 최단 경로 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이 알고리즘은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 네트워크, 지도 서비스, 최적화 문제에서 많이 사용됩니다. 코딩 테스트에서 이러한 알고리즘에 대한 이해와 문제 해결 능력은 매우 중요하니, 연습을 꾸준히 하시는 것을 추천드립니다.