파이썬 코딩테스트 강좌, 선분을 그룹으로 나누기

안녕하세요! 이번 포스트에서는 파이썬을 이용한 코딩 테스트의 한 문제인 “선분을 그룹으로 나누기”에 대해 설명하겠습니다. 이 문제는 선분을 적절히 그룹으로 나누는 알고리즘을 설계하고 구현하는 연습을 포함하고 있습니다. 문제를 통해 선분을 다루는 기본적인 사고 방식을 익힐 수 있으며, 알고리즘적인 사고를 증진시킬 수 있습니다.

문제 설명

어떤 직선상의 선분들이 주어집니다. 각각의 선분은 시작점과 끝점으로 표현됩니다. 이때, 선분들이 서로 겹치거나 바로 붙은 경우 같은 그룹으로 묶습니다. 선분 리스트가 주어졌을 때, 몇 개의 서로 다른 그룹으로 나눌 수 있는지를 계산하는 문제입니다. 예를 들어, 다음과 같은 선분들이 있을 때:

[(1, 5), (2, 3), (6, 8), (7, 10)]

위의 선분들은 다음과 같이 그룹으로 나누어질 수 있습니다:

그룹 1: [(1, 5), (2, 3)]
그룹 2: [(6, 8), (7, 10)]

입력/출력 형식

입력

첫 번째 줄에 선분의 개수 n (1 ≤ n ≤ 100,000)이 주어집니다. 그 다음 n개의 줄에 각각의 선분의 시작점과 끝점 (start, end)이 주어집니다. 끝점은 항상 시작점보다 크다고 가정합니다.

출력

서로 겹치는 선분 그룹의 개수를 출력합니다.

문제 해결 접근 방식

이 문제를 해결하기 위해, 선분을 정렬하고 그룹으로 나누는 방법을 생각해 볼 수 있습니다. 일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다:

  1. 선분들을 시작점 기준으로 정렬합니다. 만약 시작점이 같다면 끝점을 기준으로 정렬합니다.
  2. 정렬된 선분들을 순회하면서, 현재 선분의 끝점이 이전 선분의 끝점보다 크거나 같으면 같은 그룹으로 묶습니다.
  3. 그룹의 개수를 세어 최종 결과를 출력합니다.

구현

이제 위의 접근 방식을 바탕으로 파이썬으로 코드를 구현해 보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다:


def count_groups(segments):
# 선분을 시작점으로 정렬하고 시작점이 같으면 끝점 기준으로 정렬
segments.sort(key=lambda x: (x[0], x[1]))
groups = 0
current_end = -1

for start, end in segments:
if start > current_end:
# 새로운 그룹이 시작된다.
groups += 1
current_end = end
else:
# 현재 그룹에 포함된다.
current_end = max(current_end, end)

return groups

# 입력 받기
n = int(input())
segments = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
result = count_groups(segments)
print(result)

코드 설명

위 코드는 다음과 같은 방식으로 동작합니다:

  1. segments.sort(): 선분 리스트를 정렬합니다. 이때 키를 설정하여 시작점으로 정렬하고, 시작점이 같으면 끝점으로 정렬합니다.
  2. 변수 groups: 그룹의 개수를 세기 위한 변수로 초기값을 0으로 설정합니다.
  3. 변수 current_end: 현재 그룹의 끝점을 추적하기 위한 변수입니다. 초기값은 -1로 설정되었습니다.
  4. 선분을 순회하면서, 시작점이 현재 그룹의 끝점보다 크면 새로운 그룹이 시작되며 그룹 개수가 증가합니다. 그렇지 않다면 현재 그룹의 끝점을 업데이트합니다.

복잡도 분석

위 알고리즘의 시간 복잡도는 다음과 같습니다:

  • 정렬 단계: O(n log n)
  • 그룹 계산 단계: O(n)

따라서 전체 시간 복잡도는 O(n log n)입니다.

결론

이번 문제를 통해 선분을 그룹으로 나누는 알고리즘을 구현해 보았습니다. 이 알고리즘은 선분들이 서로 겹치는 경우를 쉽게 처리할 수 있는 방법입니다. 코딩 테스트를 준비하면서 다양한 문제를 접하고, 문제 해결 방법을 고민하는 것이 실력을 쌓는 데 큰 도움이 됩니다. 앞으로 더 많은 알고리즘 문제에 도전하며 연습하시길 바랍니다!

파이썬 코딩테스트 강좌, 선물 전달하기

문제 설명

어느날, 한 마을에서 선물 전달을 위한 특별한 이벤트가 열렸습니다. 이 이벤트의 목적은 서로 다른 사람들 간에 선물을 전달하는 것입니다. n명의 참가자가 있으며, 각 참가자는 정확히 한 개의 선물을 전달해야 합니다. 하지만 선물을 전달할 수 있는 상대방에 대한 제약사항이 있습니다.

모든 참가자는 누가 누구에게 선물을 전달할 수 있는지를 나타내는 연결 리스트 또는 배열을 갖고 있습니다. 이 제약사항을 고려했을 때, 모든 참가자가 선물을 전달할 수 있는지, 즉 모든 참가자가 선물을 받게 할 수 있는지 확인해야 합니다.

입력 형식

첫 번째 줄에는 참가자의 수 n이 주어집니다. 그 다음 줄에는 n명의 참가자가 선물을 전달할 수 있는 상대방에 대한 정보를 나타내는 리스트가 주어집니다. 리스트의 각 요소는 해당 참가자가 선물을 전달할 수 있는 참가자의 인덱스를 표현합니다.

출력 형식

모든 참가자가 선물을 받을 수 있다면 ‘YES’를, 그렇지 않다면 ‘NO’를 출력하시오.

예제 입력

5
1 2 3 4 0
            

예제 출력

YES
            

문제 풀이 방법

이 문제는 그래프 이론에서의 “사이클 탐지” 문제와 유사하게 볼 수 있습니다. 각각의 참가자를 노드로, 그들이 선물을 전달할 수 있는 상대방을 간선으로 표현하여 방향 그래프를 구성할 수 있습니다. 모든 노드가 최소한 한 번은 방문될 수 있어야 하며, 그래프가 유일한 사이클을 가질 때 ‘YES’를 반환할 수 있습니다.

단계별 풀이 과정

1. 그래프 구성

주어진 정보를 바탕으로 그래프를 리스트 형태로 구성합니다. 각 참가자가 선물을 전달할 수 있는 상대방을 리스트의 인덱스로 나타냅니다.

2. DFS 혹은 BFS 이용하기

우리는 그래프를 순회하는 방식으로 DFS(깊이 우선 탐색) 또는 BFS(넓이 우선 탐색)을 사용할 수 있습니다. 목표는 모든 참가자가 선물을 받을 수 있는지를 파악하는 것입니다. 즉, 그래프를 순회하며 모든 노드에 방문 여부를 체크합니다.

3. 사이클 탐지

모든 참가자가 서로 선물을 주고받을 수 있도록 사이클이 존재하는지 확인합니다. 이 사이클은 그래프의 각 노드가 반드시 포함되어야 하며, 그 사이클이 하나일 경우 모두가 선물을 받을 수 있습니다.

4. 구현

위의 방법을 바탕으로 파이썬 코드를 구현합니다:

def can_give_gifts(n, connections):
    visited = [False] * n
    count = 0

    def dfs(v):
        nonlocal count
        visited[v] = True
        count += 1
        next_giver = connections[v]
        if not visited[next_giver]:
            dfs(next_giver)

    for i in range(n):
        if not visited[i]:
            count = 0
            dfs(i)
            if count < n:
                return "NO"

    return "YES"

# 테스트
n = 5
connections = [1, 2, 3, 4, 0]
print(can_give_gifts(n, connections))
        

코드 설명

위 코드는 선물 전달을 검증하는 알고리즘입니다. ‘can_give_gifts’ 함수는 참가자 수 n과 선물 전달 가능 리스트 connections를 인자로 받습니다. 각 참가자의 방문 여부를 체크하기 위해 visited 리스트를 설정합니다. DFS를 통해 각 참가자를 방문하면서 카운트를 증가시킵니다. 만약 모든 참가자가 방문되었다면 ‘YES’를, 그렇지 않다면 ‘NO’를 반환합니다.

종합 예제

다음 예제를 통해 이 알고리즘이 실제로 어떻게 작동하는지 살펴봅시다:

6
1 2 3 4 5 0
        

기대 출력

YES
        

마무리

이 문제는 파이썬 코딩 테스트에서 빈번히 등장하는 유형입니다. 사이클 탐지를 통해 문제를 해결하는 방법을 익히며, 그래프 개념에 대한 이해를 높이는 데 도움이 됩니다. 다양한 유형의 문제를 풀어보며 알고리즘에 대한 통찰력을 높여보세요.

파이썬 코딩테스트 강좌, 선분 방향 구하기

안녕하세요! 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용한 코딩테스트 문제 중 하나인 “선분의 방향 구하기” 문제를 살펴보겠습니다. 본 문제를 통해 실질적인 문제 해결 능력을 기르고, 코딩테스트에서 자주 출제되는 기하학적 문제를 연습해보도록 하겠습니다.

문제 설명

두 점 A(x1, y1)와 B(x2, y2)가 주어질 때, 선분 AB와 선분 CD의 방향을 구하는 문제입니다. 선분 AB를 기준으로, 선분 CD의 방향을 구해 다음의 값을 출력하세요:

  • 1: 선분 CD가 선분 AB의 왼쪽에 있을 때
  • -1: 선분 CD가 선분 AB의 오른쪽에 있을 때
  • 0: 선분 CD와 선분 AB가 평행할 때

입력 형식

첫 번째 줄에는 점 A와 B의 좌표가 공백으로 구분되어 주어지며, 두 번째 줄에는 점 C와 D의 좌표가 공백으로 구분되어 주어집니다.

A의 x y 좌표: x1 y1
B의 x y 좌표: x2 y2
C의 x y 좌표: x3 y3
D의 x y 좌표: x4 y4

출력 형식

선분 CD의 방향을 나타내는 정수를 출력합니다.

문제 해결 접근법

본 문제를 해결하기 위해서는 먼저 선분 AB와 선분 CD의 방향 벡터를 구합니다. 방향 벡터는 다음과 같이 계산할 수 있습니다:

  • AB 벡터 = (x2 – x1, y2 – y1)
  • CD 벡터 = (x4 – x3, y4 – y3)

이어서, 두 벡터의 외적을 구하여 방향을 판단합니다. 외적의 결과 값에 따라 선분의 방향을 결정할 수 있습니다.

외적 계산

두 벡터 (x1, y1)와 (x2, y2)의 외적은 다음과 같이 계산됩니다:

cross_product = x1 * y2 - y1 * x2

이 값이 > 0이면 왼쪽, < 0이면 오른쪽, 0이면 평행입니다.

예제

예를 들어 A(1, 1), B(4, 4), C(4, 1), D(1, 4)가 주어진 경우, AB의 방향 벡터는 (3, 3)입니다. CD의 방향 벡터는 (-3, 3)입니다. 외적을 계산하면:

cross_product = (3 * 3) - (3 * -3) = 9 + 9 = 18 (따라서 선분 CD는 AB의 왼쪽에 위치합니다.)

코드 구현

이제 위의 과정을 바탕으로 파이썬 코드를 작성해 보겠습니다:

def direction(a, b, c, d):
    # 벡터 AB
    ab = (b[0] - a[0], b[1] - a[1])
    # 벡터 CD
    cd = (d[0] - c[0], d[1] - c[1])
    
    # 외적 계산
    cross_product = ab[0] * cd[1] - ab[1] * cd[0]
    
    if cross_product > 0:
        return 1    # 왼쪽
    elif cross_product < 0:
        return -1   # 오른쪽
    else:
        return 0    # 평행

# 입력 예시
a = (1, 1)
b = (4, 4)
c = (4, 1)
d = (1, 4)

# 함수 호출
result = direction(a, b, c, d)
print(result)

결과

위 코드를 실행하면, 선분 CD는 AB의 왼쪽에 위치하기 때문에 결과는 1이 됩니다.

마무리

이번 포스팅에서는 선분의 방향을 구하는 알고리즘 문제를 풀어보았습니다. 이 문제는 기하학적 사고를 필요로 하며 벡터 외적에 대한 이해가 중요합니다. 다양한 문제를 풀면서 이러한 기하학적인 문제를 익히고, 코딩테스트에서 좋은 결과를 거두시길 바랍니다!

추가적인 팁

  • 다양한 입력에 대해 충분히 테스트해보세요.
  • 문제를 이해하는 데 있어 시각적인 도표를 활용하면 좋습니다.
  • 외적의 결과를 통해 직접 시각적으로 디버깅해보세요.

파이썬 코딩테스트 강좌, 삽입 정렬

서론

알고리즘은 코딩 시험에서 매우 중요한 주제 중 하나입니다. 알고리즘을 이해하고 구현할 수 있는 능력은 프로그래밍 및 소프트웨어 개발에 있어 필수적입니다. 본 강좌에서는 삽입 정렬(Insertion Sort) 알고리즘에 대해 심층적으로 학습하고, 관련 문제를 통해 이해도를 높일 것입니다.

삽입 정렬이란?

삽입 정렬은 간단한 정렬 알고리즘으로, 주어진 데이터 집합을 정렬된 리스트와 정렬되지 않은 리스트로 나눈 후, 정렬되지 않은 리스트에서 데이터를 하나씩 꺼내어 정렬된 리스트에 적절한 위치에 삽입하여 정렬하는 방식입니다. 이 알고리즘은 직관적이며 구현이 간단하다는 장점이 있습니다.

삽입 정렬의 작동 원리

삽입 정렬은 다음과 같은 단계를 통해 작동합니다:

  1. 두 번째 요소부터 시작하여 각 요소를 현재 요소(C)를 기준으로 비교합니다.
  2. 현재 요소(C)가 정렬된 리스트의 이전 요소(A)보다 작으면, 현재 요소(C)를 정렬된 리스트에 올바른 위치에 삽입합니다.
  3. 이 과정을 배열의 끝까지 반복하여 최종적으로 정렬된 배열을 얻습니다.

삽입 정렬의 시간 복잡도

삽입 정렬의 시간 복잡도는 최악의 경우 O(n^2), 최선의 경우 O(n), 평균적으로 O(n^2)입니다. 이는 일반적으로 데이터가 거의 정렬된 경우에 효율적입니다. 하지만, 데이터가 무작위로 분포되어 있을 경우에는 성능이 저하될 수 있습니다.

문제: 삽입 정렬 구현하기

다음 문제를 해결해보겠습니다.


문제: 주어진 정수 리스트를 삽입 정렬을 사용하여 정렬하시오.

입력: [5, 2, 9, 1, 5, 6]
출력: [1, 2, 5, 5, 6, 9]

    

문제 풀이 과정

위 문제를 해결하기 위해 삽입 정렬 알고리즘을 구현해보겠습니다. 아래는 파이썬을 사용하여 삽입 정렬을 구현한 코드입니다.


def insertion_sort(arr):
    # 리스트의 두 번째 요소부터 시작
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]  # 현재 요소
        j = i - 1  # 현재 요소의 이전 인덱스

        # 정렬된 리스트와 비교하여 적절한 위치 찾기
        while j >= 0 and key < arr[j]:
            arr[j + 1] = arr[j]  # 요소를 오른쪽으로 이동
            j -= 1  # 인덱스 감소
        
        arr[j + 1] = key  # 현재 요소를 적절한 위치에 삽입
    return arr

# 예제 리스트
example_list = [5, 2, 9, 1, 5, 6]
sorted_list = insertion_sort(example_list)
print(sorted_list)

    

코드 설명

위 코드는 다음과 같은 구조로 되어 있습니다:

  1. def insertion_sort(arr): – 삽입 정렬 함수를 정의합니다.
  2. for i in range(1, len(arr)): – 두 번째 요소부터 반복을 시작합니다.
  3. key = arr[i] – 현재 요소를 저장합니다.
  4. while j >= 0 and key < arr[j]: – 정렬된 리스트에서 현재 요소보다 큰 요소를 찾습니다.
  5. arr[j + 1] = arr[j] – 요소를 오른쪽으로 이동하여 자리를 비워줍니다.
  6. arr[j + 1] = key – 현재 요소를 적절한 위치에 삽입합니다.
  7. 마지막으로 정렬된 배열을 반환합니다.

삽입 정렬의 장점과 단점

장점

  • 구현이 간단하고 직관적입니다.
  • 데이터가 거의 정렬된 경우 특히 효율적입니다.
  • 제자리 정렬(in-place sorting) 알고리즘이기 때문에 추가 공간을 적게 사용합니다.

단점

  • 시간 복잡도가 O(n^2)로 절대적인 성능이 좋지 않습니다.
  • 데이터가 무작위로 분포된 경우 비효율적입니다.

결론

이번 강좌에서는 삽입 정렬 알고리즘에 대해 알아보았습니다. 삽입 정렬은 간단하면서도 유용한 정렬 알고리즘으로, 코딩 테스트에서 자주 등장할 수 있습니다. 주어진 문제를 해결하기 위해 알고리즘의 원리를 이해하고, 이를 엄밀히 구현하는 연습이 중요합니다. 다음 강좌에서는 또 다른 정렬 알고리즘에 대해 다루어보도록 하겠습니다.

참고 자료

파이썬 코딩테스트 강좌, 사전 찾기

문제 설명

어떤 사람이 사전에서 단어를 찾고 싶어합니다. 이 사전은 알파벳 순서로 정렬된 단어들이 들어 있습니다. 주어진 단어에 대해 사전에서 그 단어가 처음으로 나타나는 위치를 찾는 프로그램을 작성하세요.

입력으로는 정렬된 단어 목록과 찾고자 하는 단어가 주어집니다. 찾고자 하는 단어가 사전에 존재하지 않으면 -1을 리턴합니다.

입력 형식

  • 단어 목록: words (리스트 형태, 각 단어는 문자열로 구성)
  • 찾고 싶은 단어: target (문자열)

출력 형식

목록에서 찾고 싶은 단어의 인덱스 (0-based index)를 리턴. 단어가 존재하지 않으면 -1을 리턴.

예제

    입력: 
    words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape"]
    target = "cherry"

    출력: 2
    

문제 접근

이 문제는 이진 탐색(Binary Search) 알고리즘을 사용하여 해결할 수 있습니다. 이진 탐색은 정렬된 데이터에서 특정 값을 빠르게 찾는 데 유용한 알고리즘으로, 시간 복잡도는 O(log n)입니다.

이진 탐색 알고리즘 개요

이진 탐색은 다음과 같은 절차로 진행됩니다:

  1. 리스트의 중간 요소를 찾습니다.
  2. 중간 요소가 찾고자 하는 값과 일치하는지 확인합니다.
  3. 일치하면 중간 요소의 인덱스를 리턴합니다.
  4. 일치하지 않으면 찾고자 하는 값이 중간 요소보다 작으면 중간 요소 이전 부분에서, 크면 중간 요소 이후 부분에서 검색을 계속합니다.
  5. 이 조건을 만족할 때까지 위의 과정을 반복합니다.

구현

여기서는 파이썬을 사용하여 이진 탐색 알고리즘을 구현하겠습니다. 아래는 이진 탐색을 사용한 사전 찾기 함수입니다.

def binary_search(words, target):
    left, right = 0, len(words) - 1

    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if words[mid] == target:
            return mid
        elif words[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

코드 설명

위의 binary_search 함수는 다음과 같이 작동합니다:

  1. leftright 변수를 사용하여 검색 범위를 설정합니다. 초기값은 각각 0과 len(words) - 1입니다.
  2. while left <= right 루프를 사용하여 검색 범위가 유효할 때까지 반복합니다.
  3. 중간 인덱스 mid를 계산합니다 (정수 나누기를 통해).
  4. 만약 words[mid]target와 같다면 mid를 리턴하여 인덱스를 반환합니다.
  5. 그렇지 않으면 words[mid]target보다 작으면 leftmid + 1으로 업데이트하고, 크면 rightmid - 1로 업데이트합니다.
  6. 모든 반복이 끝났는데도 찾고자 하는 단어가 없으면 -1을 리턴합니다.

테스트 케이스

코드의 기능을 테스트하기 위해 몇 가지 케이스를 추가해보겠습니다.

if __name__ == "__main__":
    words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape"]
    target = "cherry"
    result = binary_search(words, target)
    print(f"'{target}'는 인덱스 {result}에 있습니다.")  # 출력: 'cherry'는 인덱스 2에 있습니다.

    target = "orange"
    result = binary_search(words, target)
    print(f"'{target}'는 인덱스 {result}에 있습니다.")  # 출력: 'orange'는 인덱스 -1에 있습니다.
    

결론

이번 강좌에서는 파이썬의 이진 탐색 알고리즘을 사용하여 주어진 사전에서 특정 단어를 찾는 문제를 해결했습니다. 이 알고리즘은 정렬된 리스트에서 빠르게 값을 찾는 데 유용하며, 다양한 문제에 적용할 수 있습니다. 이진 탐색을 이해하고 활용하는 능력은 코딩 테스트 및 실제 프로그래밍에서 큰 도움이 됩니다.

참고 자료