[카테고리:] 코틀린 코딩테스트 강좌

코딩 테스트에서 알고리즘 문제는 대개 특정한 문제 해결을 위한 알고리즘을 설계하는 것을 포함합니다. 이 강좌에서는 ‘빌딩 순서 구하기’라는 주제로 Koitlin을 이용하여 문제를 해결해 보겠습니다.

문제 설명

주어진 입력으로 여러 개의 빌딩의 높이와 위치가 들어옵니다. 우리는 주어진 모든 빌딩들을 고려할 때, 각 빌딩이 보이는 순서를 규명해야 합니다. 즉, 어떤 빌딩이 다른 빌딩 뒤에 있을 때, 그 빌딩이 시야에 보이지 않기 때문에 그 순서가 어떻게 결정되는지를 알아내는 것입니다.

입력 형식

    첫 번째 줄에 빌딩의 개수 N (1 ≤ N ≤ 200,000)이 주어진다.
    이후 N개의 줄에 각각의 빌딩의 높이 H (1 ≤ H ≤ 10^9)와 위치 P (1 ≤ P ≤ 10^9)가 주어진다.
    

출력 형식

    각 빌딩이 시야에 보이는 순서를 나타내는 N개의 정수를 출력한다.
    

문제 해결 접근 방식

이 문제를 해결하기 위해서는 각 빌딩의 높이와 위치를 기준으로 다른 빌딩과의 관계를 따져야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 따릅니다:

1. 입력된 빌딩의 정보를 바탕으로 각 빌딩을 높이와 위치를 기준으로 정렬합니다.
2. 정렬된 빌딩을 하나씩 확인하면서, 해당 빌딩이 보이는지 확인합니다.
3. 이후, 보이는 빌딩의 수를 카운트하여 결과를 수집합니다.

코드 구현

이제 위의 문제 해결 접근 방식을 바탕으로 코틀린으로 문제를 해결하는 코드를 구현해 보겠습니다:

    data class Building(val height: Int, val position: Int)

    fun findVisibleBuildings(buildings: List): List {
        // 빌딩 정렬 (높이를 기준으로 내림차순 정렬)
        val sortedBuildings = buildings.sortedWith(compareByDescending { it.height }.thenBy { it.position })
        val visibleCount = mutableListOf()
        
        var lastHeight = 0
        
        for (building in sortedBuildings) {
            if (building.height > lastHeight) {
                visibleCount.add(building.position)
                lastHeight = building.height
            }
        }
        
        // 원래 순서로 정렬하여 결과를 반환
        return visibleCount.sorted()
    }

    fun main() {
        val buildingCount = readLine()!!.toInt()
        val buildings = mutableListOf()
        
        for (i in 0 until buildingCount) {
            val (height, position) = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }
            buildings.add(Building(height, position))
        }
        
        val result = findVisibleBuildings(buildings)
        println(result.joinToString(" "))
    }
    

코드 설명

위 코드는 주석을 통해 코드의 흐름을 설명하고 있지만 간단하게 요약하자면, 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

1. 빌딩의 정보를 담는 Building 데이터 클래스를 생성합니다.
2. 주어진 빌딩들을 높이를 기준으로 내림차순으로 정렬합니다.
3. 높이가 현재까지 확인했던 빌딩들 중에서 가장 높은 빌딩보다 큰 경우, 해당 빌딩의 위치를 visibleCount에 추가합니다.
4. 모든 빌딩을 확인한 후, 원래의 순서대로 정렬하여 결과를 출력합니다.

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N log N)입니다. 이는 빌딩 리스트를 정렬하는 데 드는 시간과 가장 높은 빌딩을 찾는 데 드는 시간의 총합입니다. 따라서 대규모 데이터에서도 효율적으로 동작할 수 있습니다.

결론

이번 강좌를 통해, 코틀린을 사용하여 ‘빌딩 순서 구하기’ 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. 알고리즘 문제 해결에는 여러 가지 접근 방식이 있을 수 있으며, 이를 규명하고 확인하는 과정이 중요합니다. 앞으로도 다양한 문제를 통해 코딩 실력을 더욱 발전시킬 수 있기를 바랍니다.

차후 참고 자료

• 알고리즘 기본 개념
• 코틀린 입문 자료
• 자료구조 및 알고리즘

감사합니다!

문제 설명

블루레이 디스크는 대용량 데이터를 저장할 수 있는 매체로, 영화나 음악, 데이터 파일을 포함할 수 있습니다.
최근 한 기업에서 블루레이 디스크에 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 알고리즘을 개발하고자 합니다.
이에 따라 각 블루레이 디스크는 특정한 용량을 갖고 있으며, 여러개의 파일을 이 디스크에 저장해야 합니다.
저장해야 할 데이터의 크기와 각 디스크의 최대 용량이 주어졌을 때, 최소 몇 개의 디스크가 필요한지를 구하는 문제입니다.

입력

첫 번째 줄에는 데이터 파일의 개수 N (1 ≤ N ≤ 1000)과 각 파일의 크기 S_i (1 ≤ S_i ≤ 10^6)를 포함하는 정수 배열이 주어집니다.
두 번째 줄에는 각 블루레이 디스크의 최대 용량 C (1 ≤ C ≤ 10^6)가 주어집니다.

출력

디스크의 최소 개수를 출력합니다.

예제

입력

    5
    2 4 3 6 5
    8
    

출력

    2
    

문제 접근

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 접근 방식이 필요합니다:

1. 각 파일의 크기를 정렬하고 가장 큰 파일부터 블루레이 디스크에 하나씩 저장합니다.
2. 블루레이 디스크에 저장할 때 현재 디스크에 파일을 추가했을 때 용량을 초과하지 않도록 합니다.
3. 현재 디스크에 파일을 추가하기에 용량이 부족하다면 새로운 디스크를 사용해야 합니다.
4. 모든 파일을 저장할 때까지 이 과정을 반복하여 디스크의 총 개수를 계산합니다.

코드 구현

아래는 코틀린으로 작성한 코드입니다:

fun minNumberOfDisks(fileSizes: List, capacity: Int): Int {
    val sortedFiles = fileSizes.sortedDescending() // 파일 크기를 내림차순으로 정렬
    var diskCount = 0
    var currentDiskUsage = 0

    for (fileSize in sortedFiles) {
        if (currentDiskUsage + fileSize > capacity) {
            diskCount++ // 새로운 디스크 추가
            currentDiskUsage = fileSize // 현재 파일로 디스크 초기화
        } else {
            currentDiskUsage += fileSize // 현재 디스크에 파일 추가
        }
    }

    // 마지막 디스크도 계산하기 위해 +1
    return diskCount + if (currentDiskUsage > 0) 1 else 0
}

fun main() {
    val fileSizes = listOf(2, 4, 3, 6, 5) // 입력 파일 크기
    val capacity = 8 // 블루레이 디스크의 최대 용량
    println(minNumberOfDisks(fileSizes, capacity)) // 결과 출력
}
    

코드 설명

– minNumberOfDisks 함수는 파일 크기 리스트와 디스크 용량을 입력받습니다.
– 파일 크기를 내림차순으로 정렬한 후, 각 파일을 추가할 디스크를 결정합니다.
– 현재 디스크의 사용량이 용량을 초과하면 새로운 디스크를 추가하고, 파일의 사용량을 기존 디스크의 사용량으로 초기화합니다.
– 모든 파일을 처리한 후, 총 디스크 개수를 반환합니다.
– main 함수에서 예제 입력을 통해 기능을 확인합니다.

결론

이번 문제는 효율적인 디스크 관리와 저장 공간 활용에 대한 전반적인 이해를 필요로 합니다.
모든 파일을 저장하기 위해 필요한 최소한의 디스크 수를 구하는 문제는 다양한 분야에서 응용이 가능합니다.
알고리즘 문제를 풀면서 발생하는 여러 가지 상황을 고려하고 최적화하는 과정을 통해 프로그래밍 능력을 향상시킬 수 있습니다.

추가 도전 과제

– 블루레이 디스크의 개수가 정해져 있을 때, 파일의 배치 방식을 최적화하는 방법을 연구해보세요.
– 다양한 용량의 블루레이 디스크를 다룰 수 있는 알고리즘을 구현해보세요.

본 강좌에서는 코틀린 언어를 사용하여 취업용 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 단계적으로 설명합니다. 이번 문제는 ‘불우이웃돕기’라는 주제로, 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 도출하는 방식으로 진행됩니다.

        2
        3
        1000 2000 3000
        4
        500 600 700 800
        

        6000
        2000
        2600
        650
        

        fun main() {
            val reader = System.`in`.bufferedReader()
            val T = reader.readLine().toInt() // 테스트 케이스 수
            
            repeat(T) {
                val N = reader.readLine().toInt() // 기부자 수
                val donations = reader.readLine().split(" ").map { it.toInt() } // 기부금 리스트
                
                val total = donations.sum() // 총 기부금
                val average = total / N.toDouble() // 평균 기부금 (소수점 포함)
                
                println(total) // 총 기부금 출력
                println(average.roundToInt()) // 평균 기부금(소수점 첫째자리에서 반올림)
            }
        }
        

안녕하세요, 코틀린 코딩테스트 강좌에 오신 것을 환영합니다. 이번 강좌에서는 ‘병합 정렬(Merge Sort)’ 알고리즘에 대해 자세히 알아보고, 이를 활용하여 실제 문제를 해결해보겠습니다. 병합 정렬은 비제로 복잡도를 가진 효율적인 정렬 알고리즘 중 하나로, 대규모 데이터 세트를 정렬할 때 매우 유용합니다.

1. 병합 정렬 소개

병합 정렬은 분할 정복(Divide and Conquer) 접근 방식을 사용하는 알고리즘으로, 배열을 반으로 나눈 후 각 절반을 재귀적으로 정렬하고, 정렬된 두 배열을 합쳐 최종적으로 정렬된 배열을 생성합니다. 이 과정은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다:

1. 배열을 중간 기준으로 반으로 나누기
2. 각 하위 배열을 재귀적으로 정렬하기
3. 정렬된 두 하위 배열을 합쳐 최종 정렬된 배열 만들기

2. 병합 정렬의 시간 복잡도

병합 정렬의 시간 복잡도는 최악, 평균, 최선 모두 O(n log n)입니다. 이는 원소의 개수에 따라 정렬 과정이 로그 배수만큼 증가함을 의미합니다. 공간 복잡도는 O(n)로, 추가적인 배열을 생성하여 정렬된 결과를 저장하는 방식 때문에 추가적인 메모리를 필요로 합니다.

3. 병합 정렬의 알고리즘 이해하기

병합 정렬 알고리즘을 이해하기 위해 다음과 같은 단계를 고려해봅시다:

3.1. 알고리즘 단계

1. 배열이 1개 이하의 요소를 가지면 이미 정렬된 상태이므로 반환.
2. 배열을 중간 인덱스를 기준으로 두 개의 서브 배열로 나누기.
3. 각 서브 배열에 대해 재귀적으로 병합 정렬 함수를 호출.
4. 두 정렬된 서브 배열을 병합하여 하나의 정렬된 배열을 생성.

3.2. 병합 정렬 구현하기

이제 위의 절차를 코틀린으로 구현해 보겠습니다. 다음은 병합 정렬을 구현한 간단한 코드 예제입니다:

fun mergeSort(arr: IntArray): IntArray {
    if (arr.size < 2) {
        return arr
    }

    val mid = arr.size / 2
    val left = mergeSort(arr.sliceArray(0 until mid))
    val right = mergeSort(arr.sliceArray(mid until arr.size))
    return merge(left, right)
}

fun merge(left: IntArray, right: IntArray): IntArray {
    val merged = IntArray(left.size + right.size)
    var i = 0
    var j = 0
    var k = 0

    while (i < left.size && j < right.size) {
        if (left[i] <= right[j]) {
            merged[k++] = left[i++]
        } else {
            merged[k++] = right[j++]
        }
    }
    
    while (i < left.size) {
        merged[k++] = left[i++]
    }
    
    while (j < right.size) {
        merged[k++] = right[j++]
    }

    return merged
}

4. 알고리즘 문제: 주어진 배열 정렬하기

이번 문제는 주어진 배열을 병합 정렬을 통해 정렬하는 것입니다. 입력으로는 정수로 이루어진 배열이 주어지고, 이 배열을 정렬하여 출력합니다. 문제는 아래와 같습니다:

문제 설명

주어진 배열을 병합 정렬 알고리즘을 사용하여 오름차순으로 정렬하시오.

입력
- 첫 줄에 배열의 크기 N (1 ≤ N ≤ 1000) 가 주어짐.
- 두 번째 줄에 N개의 정수로 이루어진 배열이 주어진다.

출력
- 오름차순으로 정렬된 N개의 정수를 출력한다.

문제 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해 다음 단계를 따릅니다:

1. 입력받은 배열을 정렬하기 위해 병합 정렬 함수를 호출합니다.
2. 정렬된 배열을 출력합니다.

4.1. 문제를 해결하는 코드

fun main() {
    val n = readLine()!!.toInt()
    val arr = readLine()!!.split(" ").map { it.toInt() }.toIntArray()

    val sortedArr = mergeSort(arr)

    println(sortedArr.joinToString(" "))
}

5. 예제

예를 들어, 다음과 같은 입력이 주어진다고 가정해 보겠습니다:

입력:
5
4 2 3 1 5

이 입력의 출력은 다음과 같아야 합니다:

출력:
1 2 3 4 5

6. 마무리

병합 정렬 알고리즘에 대한 이해는 코딩 테스트에서 매우 중요합니다. 이 알고리즘은 실제로 여러 문제를 해결하는 데 활용되므로, 충분한 연습이 필요합니다. 이번 강좌를 통해 병합 정렬의 기본 개념과 구현 방법, 실제 코딩 테스트 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. 앞으로 더욱 다양한 알고리즘과 문제 해결법에 대해 다룰 예정이니 기대해 주세요!