[카테고리:] 파이썬 코딩테스트 강좌

문제 설명

회사에서 새로운 블루레이 디스크 제작 시스템을 개발하려고 합니다. 각 블루레이는 특정한 크기를 가지고 있으며, 이를 최적화하여 가장 많은 양의 데이터를 저장하는 블루레이를 만들어야 합니다. 주어진 블루레이의 용량과 각 파일의 용량을 바탕으로, 최대한 많은 파일을 블루레이에 담을 수 있도록 하는 프로그램을 작성하세요.

문제 정의: N개의 파일이 있고, 각 파일은 양의 정수 크기를 가지며, 블루레이의 용량이 주어졌을 때, 블루레이의 용량을 초과하지 않으면서 담을 수 있는 최대 파일 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.

입력 형식:
첫 번째 줄에 블루레이의 용량 C (1 ≤ C ≤ 10000)과 파일의 개수 N (1 ≤ N ≤ 100) 가 주어진다.
두 번째 줄에 N개의 파일 크기가 주어진다 (1 ≤ 파일 크기 ≤ 1000).

출력 형식:
블루레이에 담을 수 있는 최대 파일 수를 출력하시오.

문제 분석

이 문제는 주어진 파일들의 크기가 블루레이의 용량 C를 초과하지 않도록 조합하여 최대 파일 수를 구하는 문제입니다. 블루레이에 담길 수 있는 파일의 수를 최대화하기 위해서는 사전에파일들을 적절히 정렬하고, 적절한 탐색 방식으로 문제를 해결해야 합니다.

문제를 해결하기 위한 기본 전략은 다음과 같습니다:

• 파일 크기를 오름차순으로 정렬한다.
• 정렬된 파일들을 순차적으로 더해가며, 블루레이의 용량 C를 초과하지 않을 때까지 파일을 추가한다.
• 용량을 초과하면 파일 추가를 중단하고, 현재까지 추가한 파일의 수를 반환한다.

문제 해결 과정

단계별로 문제를 해결하는 과정을 살펴보겠습니다.

1단계: 입력 받기

먼저, 블루레이의 용량과 파일의 수, 그리고 파일들의 크기를 입력받습니다. 입력은 표준 입력을 통해 이루어집니다. Python의 input() 함수를 사용하여 데이터를 받을 수 있습니다.

2단계: 데이터 정렬

입력받은 파일 크기를 오름차순으로 정렬합니다. 이는 파일을 추가할 때, 작은 파일부터 담아가기 위해 필요합니다. Python의 sorted() 함수를 사용하면 쉽게 정렬할 수 있습니다.

3단계: 파일 추가 및 합산

정렬된 파일 리스트를 순회하면서 현재 파일을 블루레이에 추가하였을 때, 전체 용량이 C를 초과하는지 확인합니다. 초과하지 않는 경우, 현재 파일을 블루레이에 추가하고 파일의 개수를 세어줍니다.

4단계: 결과 출력

모든 파일을 순회한 후 최종적으로 담길 수 있는 파일의 개수를 출력합니다.

5단계: 전체 코드

def maximum_files_in_blu_ray(capacity, files):
    # 파일 크기 정렬
    files.sort()
    count = 0
    total_size = 0

    for file in files:
        if total_size + file <= capacity:
            total_size += file
            count += 1
        else:
            break

    return count

# 입력 받기
capacity, n = map(int, input().split())
files = list(map(int, input().split()))

# 함수 호출 및 결과 출력
result = maximum_files_in_blu_ray(capacity, files)
print(result)

            

예제 입력 및 출력

예제 1

입력:

10 5
1 2 3 4 5
            

출력:

4
            

예제 2

입력:

7 4
1 2 3 4
            

출력:

3
            

결과 분석

위 코드를 사용하면 주어진 블루레이의 용량에 맞춰서 최적의 파일 개수를 담을 수 있습니다. 이 문제는 그리디 알고리즘의 기초적인 예시로서, 문제의 조건을 충족하는 한 가지 방법을 제시하는 것으로 충분할 수 있습니다.

마무리

이번 강좌에서는 블루레이를 만드는 문제를 통해 파이썬의 기초적인 리스트 조작과 정렬, 그리고 탐색의 과정을 학습했습니다. 이러한 기초적인 문제 해결 방식은 실제 코딩 테스트나 알고리즘 문제에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 앞으로도 다양한 문제를 통해 실력을 향상 시키기 바랍니다.

코딩테스트는 최근 IT 업계에서 필수적으로 요구되는 능력 중 하나입니다. 기계적으로 문제를 푸는 것이 아니라, 문제의 핵심을 깊이 이해하고, 올바른 알고리즘과 자료 구조를 활용하는 능력이 필요합니다. 이번 강좌에서는 불우이웃돕기라는 주제로 알고리즘 문제를 선정하고, 그 문제를 해결하는 과정을 자세히 설명하겠습니다.

문제 설명

불우이웃돕기 프로그램은 복지 기관이 필요로 하는 금액을 기부자들이 모아주는 과정을 시뮬레이션하는 프로그램입니다. 기부자들은 서로 다른 금액을 기부할 수 있고, 이 기부금이 특정 금액에 도달했을 때, 프로그램은 기부금의 총액과 기부자 수를 출력해야 합니다.

문제 정의

다음과 같은 조건을 만족하는 프로그램을 구현하시오.

• 기부자 수는 N명이다. (1 ≤ N ≤ 100)
• 각 기부자는 1,000 이상의 금액을 기부할 수 있다.
• 목표 금액 M을 설정한다. (M은 1,000 이상의 자연수)

입력

첫 번째 줄에 기부자 수 N과 목표 금액 M이 공백으로 구분되어 주어진다.

두 번째 줄에는 각 기부자가 기부할 금액이 공백으로 구분되어 주어진다.

출력

기부금의 총액과 기부자 수를 출력한다. 총액이 M 이상일 경우, “목표 달성” 메시지를 함께 출력한다.

문제 해결 과정

이제 위 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 단계적으로 살펴보겠습니다.

1단계: 문제 분석

문제를 해결하기 위해서는 입력으로 주어진 기부자 수와 각 기부자의 기부 금액을 이용해 총 기부 금액을 계산해야 합니다. 이후 이 총액이 목표 금액 M과 비교하여 조건을 체크하면 됩니다.

2단계: 알고리즘 설계

알고리즘은 다음과 같이 설계할 수 있습니다:

1. 기부자 수 N과 목표 금액 M을 입력받는다.
2. N명의 기부자가 기부한 금액을 리스트로 입력받는다.
3. 리스트의 모든 요소를 합하여 총 기부 금액을 계산한다.
4. 총 기부 금액이 M 이상인 경우, “목표 달성” 메시지를 포함하여 총액과 기부자 수를 출력한다.
5. 그렇지 않은 경우에는 총액과 기부자 수만 출력한다.

3단계: 코드 구현

이제 위에서 설계한 알고리즘을 바탕으로 Python으로 코드를 구현해보겠습니다.

    
def main():
    # 기부자 수 N과 목표 금액 M 입력
    N, M = map(int, input().split())
    
    # 기부자들이 기부하는 금액 리스트 입력
    donations = list(map(int, input().split()))
    
    # 기부금 총액 계산
    total_donations = sum(donations)
    
    # 결과 출력
    print(f"총 기부금: {total_donations}, 기부자 수: {N}")
    
    # 목표 금액과 비교
    if total_donations >= M:
        print("목표 달성")

if __name__ == "__main__":
    main()
    
    

4단계: 코드 설명

위 코드는 다음과 같은 기능을 수행합니다:

• 첫 번째 줄에서 기부자 수와 목표 금액을 입력받고, map 함수를 이용하여 정수로 변환합니다.
• 두 번째 줄에서 각 기부자의 기부 금액을 리스트 형태로 입력받아 저장합니다.
• sum() 함수를 사용하여 기부 금액의 총합을 구하고, 이를 출력합니다.
• 총 기부 금액이 목표 금액 이상인지 검사하여 메시지를 출력합니다.

5단계: 성능 검토

이 문제의 시간 복잡도는 O(N)입니다. 기부자 수가 최대 100명이므로, 이 정도의 시간 복잡도는 코딩 테스트에서는 아주 효율적이라고 할 수 있습니다. 공간 복잡도는 O(N)으로, 기부 금액을 저장하기 위해 리스트를 사용하기 때문입니다.

6단계: 예제 및 테스트 케이스

코드의 신뢰성을 높이기 위해 여러 테스트 케이스를 준비했습니다:

테스트 케이스 1

입력:

    5 10000
    3000 4000 2000 5000 1500
    

출력:

    총 기부금: 15500, 기부자 수: 5
    목표 달성
    

테스트 케이스 2

입력:

    3 20000
    5000 6000 7000
    

출력:

    총 기부금: 18000, 기부자 수: 3
    

이렇게 다양한 테스트 케이스를 통해 코드가 문제 없이 작동하는지 확인할 수 있습니다.

결론

이번 강좌에서는 불우이웃돕기를 주제로 하여, Python 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 체계적으로 살펴보았습니다. 문제를 정확하게 이해하고, 이를 해결하기 위한 알고리즘을 단계적으로 구축하는 것이 중요하다는 점을 강조하고 싶습니다. 이러한 과정은 코딩 테스트 뿐만 아니라 실제 개발 환경에서도 유용하게 활용될 수 있습니다.

앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 통해 실력을 쌓아가며, 각 문제를 해결하는 능력을 기르길 바랍니다. 감사합니다.

부녀회장이 될 테야 – 파이썬 코딩테스트 강좌

이번 글에서는 파이썬을 활용한 알고리즘 문제 풀이 강좌로, “부녀회장이 될 테야”라는 유명한 문제를 다루어 보겠습니다.
이 문제는 주어진 조건을 기반으로 동적 계획법을 활용한 풀이를 요구합니다.
우리는 문제를 정의하고, 예제를 통해 방법을 시연하며, 최종적으로 코드를 작성하여 문제를 해결할 것입니다.

문제 설명

문제:
부녀회장은 A층의 B호에 살고 있는 N명의 아파트 주민입니다.
아파트는 K층까지 있으며, 각 층의 호수는 1부터 K까지 있습니다.
A층의 B호에 살고 있는 주민의 총 인원 수를 구하는 문제입니다.
A층의 B호에 살고 있는 주민의 수는 각 층의 호수에 따라 달라지며, 규칙은 다음과 같습니다:

• A층 B호 주민 수 = A층 1호 주민 수 + A층 2호 주민 수 + … + A층 B호 주민 수
• 1층의 B호 주민 수는 B입니다.

예를 들어, 3층의 4호 주민 수를 알고 싶다면 3층 1호부터 3층 4호까지의 주민 수를 모두 더해야 합니다.
문제는 주어진 A와 B에 대해 A층 B호의 주민 수를 구하는 것입니다.

입력 및 출력 형식

입력:
첫 줄에 테스트 케이스의 수 T가 주어집니다.
이후 T줄에 걸쳐 각 테스트 케이스마다 A와 B가 주어집니다.

출력:
각 테스트 케이스마다 A층 B호의 주민 수를 출력합니다.

예제

입력 예시:
2
1 3
2 3

출력 예시:
3
6

문제 해결 접근법

이 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 동적 계획법(Dynamic Programming) 접근법을 사용할 수 있습니다.
각 층의 호수에 대해 주민 수를 저장하는 2차원 테이블을 생성하여 문제를 해결할 수 있습니다.

1단계: 테이블 초기화

1층의 주민 수는 각 호수에 따라 항상 같은 값이므로, 이를 기본으로 테이블을 초기화합니다.

2단계: 동적 계획법 관계 설정

각 층의 B호에 대한 주민 수는 그 전 층의 모든 주민 수의 합으로 표현할 수 있습니다.
따라서 점화식은 다음과 같습니다:

    dp[A][B] = dp[A-1][1] + dp[A-1][2] + ... + dp[A-1][B]

3단계: 반복과정

위의 점화식을 활용하여 A층과 B호에 대해 반복문을 통해 값을 계산합니다.
이렇게 해서 최종적으로 A층 B호의 주민 수를 얻을 수 있습니다.

코드 풀이

def calculate_people(A, B):
    # A층 B호의 주민 수를 계산하는 함수
    dp = [[0] * (B + 1) for _ in range(A + 1)]
    
    # 1층 초기화
    for j in range(1, B + 1):
        dp[1][j] = j
    
    # 동적 계획법을 이용한 주민 수 계산
    for i in range(2, A + 1): # A층
        for j in range(1, B + 1): # B호
            dp[i][j] = sum(dp[i-1][k] for k in range(1, j + 1))
    
    return dp[A][B]

# 테스트 케이스 처리
T = int(input())
for _ in range(T):
    A, B = map(int, input().split())
    print(calculate_people(A, B))

결론

이번 문제를 통해 동적 계획법의 적용을 살펴보았습니다. 주어진 문제를 해결하기 위해 문제를 분석하고,
알고리즘을 설계하는 것이 얼마나 중요한지를 이해할 수 있었습니다.
다른 코딩 테스트 문제를 해결할 때도 이런 접근 방식을 통해 보다 효율적인 해결책을 찾을 수 있을 것입니다.

문제를 해결하기 위해 더 많은 연습이 필요합니다. 다양한 문제를 풀어보며 알고리즘 사고방식을 기르기를 바랍니다.

여러분의 성공적인 코딩 시험을 기원합니다!

안녕하세요! 오늘은 파이썬 코딩 테스트에서 자주 출제되는 병합 정렬(Merge Sort) 알고리즘에 대해 깊이 있게 알아보도록 하겠습니다. 병합 정렬은 정렬 알고리즘 중 하나로, 분할 정복(divide and conquer) 방식을 활용하여 데이터를 정렬합니다. 정렬은 데이터 처리에서 매우 중요한 과정이므로, 이 알고리즘을 이해하고 구현하는 것은 코딩 테스트뿐 아니라 실제 개발에서도 큰 도움이 됩니다.

병합 정렬이란 무엇인가?

병합 정렬은 리스트를 재귀적으로 나누고, 나뉜 리스트를 정렬한 후 다시 병합하는 방식으로 동작합니다. 병합 정렬은 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

1. 리스트를 절반으로 나눕니다.
2. 각 부분 리스트를 재귀적으로 병합 정렬합니다.
3. 정렬된 두 부분 리스트를 하나의 정렬된 리스트로 병합합니다.

병합 정렬의 특징은 안정 정렬(stable sort) 알고리즘이며, 시간 복잡도는 O(n log n)로 매우 효율적입니다. 또한, 최악의 경우에도 항상 O(n log n)의 성능을 보장하기 때문에, 큰 데이터 세트를 정렬할 때 유용합니다.

병합 정렬의 시간 복잡도

병합 정렬의 시간 복잡도를 분석해보면 다음과 같습니다.

• 입력 배열의 크기를 n이라고 할 때, 배열을 두 부분으로 나누는 데 필요한 시간은 O(1)입니다.
• 각 부분에 대해 병합 정렬을 재귀적으로 호출하므로, 깊이는 log n이 됩니다.
• 병합 단계는 두 개의 부분 리스트를 하나로 합치기 위해 O(n)의 시간이 필요합니다.

따라서, 전체 시간 복잡도는 O(n log n)이 됩니다. 추가적으로, 병합 정렬은 메모리 공간도 O(n)을 필요로 합니다.

병합 정렬 구현하기

이제 병합 정렬을 파이썬으로 직접 구현해보겠습니다. 아래의 코드는 병합 정렬을 구현한 것입니다:

def merge_sort(array):
    if len(array) <= 1:
        return array

    mid = len(array) // 2
    left_half = merge_sort(array[:mid])
    right_half = merge_sort(array[mid:])

    return merge(left_half, right_half)

def merge(left, right):
    result = []
    left_index, right_index = 0, 0

    while left_index < len(left) and right_index < len(right):
        if left[left_index] <= right[right_index]:
            result.append(left[left_index])
            left_index += 1
        else:
            result.append(right[right_index])
            right_index += 1

    result.extend(left[left_index:])
    result.extend(right[right_index:])
    
    return result

# 예제 사용
array = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
sorted_array = merge_sort(array)
print(sorted_array)  # [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]

위의 코드는 두 개의 함수로 구성되어 있습니다. merge_sort 함수는 재귀적으로 배열을 나누고, merge 함수는 두 개의 정렬된 리스트를 병합합니다. 이 코드를 간단히 설명하자면, 먼저 배열의 길이가 1 이하인 경우 그대로 반환합니다. 이후 배열을 중간 지점에서 나누고, 각 부분 리스트에 대해 다시 merge_sort를 호출합니다. 마지막으로, merge 함수를 통해 두 개의 부분 리스트를 병합하여 하나의 정렬된 리스트를 반환합니다.

결과 확인하기

아래와 같이 위에서 정의한 merge_sort 함수를 사용하여 입력 배열을 정렬할 수 있습니다. 출력 결과는 정렬된 리스트입니다.

array = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
sorted_array = merge_sort(array)
print(sorted_array)  # [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]

병합 정렬의 응용

병합 정렬은 대용량 데이터 처리나 안정성을 요구하는 상황에서 많은 응용 프로그램에서 사용됩니다. 예를 들어, 데이터베이스 정렬, 대규모 데이터 분석, 분산 시스템에서의 데이터 정렬 등 다양한 분야에서 병합 정렬의 유용성을 찾을 수 있습니다.

정렬 알고리즘의 비교

병합 정렬은 퀵 정렬(Quick Sort) 및 삽입 정렬(Insertion Sort)과 비교했을 때 여러 장단점이 있습니다:

• 퀵 정렬은 평균적으로 더 빠른 성능을 보이지만, 최악의 경우 O(n2)의 성능을 가질 수 있습니다.
• 삽입 정렬은 소규모 데이터에서 빠른 성능을 보이지만, 대규모 데이터 처리에는 비효율적입니다.
• 병합 정렬은 항상 O(n log n)의 성능을 보장하며, 안정 정렬이라는 점에서 특정 문제에 적합합니다.

정리

이번 강좌에서는 병합 정렬에 대해 깊이 있게 알아보았습니다. 병합 정렬은 데이터 정렬의 기본 개념을 이해하고, 이를 바탕으로 다른 정렬 알고리즘들을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 알고리즘들을 이해하는 것은 코딩 테스트 준비뿐만 아니라 실제 개발에서도 큰 도움이 됩니다.

이 강좌를 통해 병합 정렬을 효과적으로 이해하고 활용할 수 있길 바라며, 다음 시간에는 다른 정렬 알고리즘에 대해 알아보도록 하겠습니다. 언제든지 질문이 있으면 댓글로 남겨주세요!