스위프트 코딩테스트 강좌, 슬라이딩 윈도우

이번 강좌에서는 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 실제 코딩 테스트 문제를 해결해보겠습니다. 슬라이딩 윈도우는 배열이나 리스트 내의 연속된 요소들의 부분집합을 효율적으로 처리하는 알고리즘 기법으로, 주로 구간의 합, 최대값 및 최소값 등을 다룰 때 유용합니다.

문제: 최장 부분 문자열

주어진 문자열에서 두 개의 서로 다른 문자만을 포함하는 가장 긴 부분 문자열의 길이를 구하는 문제를 다뤄보겠습니다.

문제 설명

입력: 문자열 s
출력: 두 개의 서로 다른 문자를 포함하는 가장 긴 부분 문자열의 길이

예제

입력: "abcabcbb"
출력: 3
설명: 가장 긴 부분 문자열은 "abc"이고, 두 개의 서로 다른 문자를 포함하지 않으므로 "bca" 또는 "cab"가 가장 긴 부분 문자열입니다.

문제 접근법

이 문제를 해결하기 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 사용할 것입니다. 슬라이딩 윈도우는 두 개의 포인터를 사용하여 특정 조건을 만족하는 구간을 동적으로 조정해 나가는 기법입니다.

단계별 접근 과정

1단계: 함수 초기화

우선, 문자열의 길이와 결과를 저장할 변수를 초기화합니다. 슬라이딩 윈도우의 시작과 끝을 나타낼 포인터를 설정합니다.

let s = "abcabcbb"
var left = 0
var right = 0
var maxLength = 0
var charFrequency = [Character: Int]()

2단계: 윈도우 확장

오른쪽 포인터를 한 칸씩 이동시키며 현재 문자에 대해 빈도를 기록합니다. 그렇게 해주면 현재 윈도우에 포함된 문자의 빈도수를 알 수 있습니다.

while right < s.count {
    let currentChar = s[right]
    charFrequency[currentChar, default: 0] += 1
    right += 1

3단계: 조건 검사 및 윈도우 축소

문자열의 문자 수가 두 개를 초과하면 왼쪽 포인터를 이동시켜서 문자의 수를 조정합니다. 이 과정을 반복하여 특정 조건을 만족하는 경우 윈도우의 크기를 계산하여 최대 길이를 업데이트 합니다.

while charFrequency.count > 2 {
    let leftChar = s[left]
    charFrequency[leftChar]! -= 1
    if charFrequency[leftChar] == 0 {
        charFrequency.removeValue(forKey: leftChar)
    }
    left += 1
}
maxLength = max(maxLength, right - left)

4단계: 함수 완성

이 모든 과정을 통해 완성된 코드는 다음과 같습니다:

func lengthOfLongestSubstringTwoDistinct(_ s: String) -> Int {
    var left = 0, right = 0, maxLength = 0
    var charFrequency = [Character: Int]()

    let charArray = Array(s)

    while right < charArray.count {
        let currentChar = charArray[right]
        charFrequency[currentChar, default: 0] += 1
        right += 1

        while charFrequency.count > 2 {
            let leftChar = charArray[left]
            charFrequency[leftChar]! -= 1
            if charFrequency[leftChar] == 0 {
                charFrequency.removeValue(forKey: leftChar)
            }
            left += 1
        }
        maxLength = max(maxLength, right - left)
    }
    return maxLength
}

5단계: 시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 각각의 문자를 한 번씩 방문하기 때문에 효율적입니다. 공간 복잡도는 O(1)로, 최대 문자 집합이 고정되어 있기 때문입니다.

결론

슬라이딩 윈도우 기법은 특정 조건을 만족하는 연속된 부분을 탐색할 때 매우 유용합니다. 이 방법을 통해 많은 알고리즘 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다. 아래 코드를 스위프트로 직접 실행해보세요!

let testString = "abcabcbb"
let result = lengthOfLongestSubstringTwoDistinct(testString)
print(result)  // 출력: 3

이 강좌에서 배운 슬라이딩 윈도우 기법과 함께 더 많은 알고리즘 문제를 풀어보며 실력을 쌓아보세요!

스위프트 코딩테스트 강좌, 스택으로 오름차순 수열 만들기

문제 설명

주어진 수열 seq에서 오름차순 수열을 만들기 위한 알고리즘을 구현하시오. 수열은 정수로 이루어져 있으며, 오름차순으로 정렬된 수열을 얻기 위해 스택을 사용하는 방법을 보여주십시오. 이때 수열의 원소를 스택에 push하고 pop하는 방식으로만 조작할 수 있습니다.

예를 들어, 입력 수열이 [3, 2, 4, 1, 5]인 경우, 이를 오름차순으로 정렬하기 위해 스택을 어떤 식으로 사용해야 할까요? 이러한 수열을 스택을 통해 필요한 순서대로 출력하도록 만드세요.

입력 형식

  • 첫 번째 줄에 수열의 길이 n이 주어집니다. (1 ≤ n ≤ 1000)
  • 두 번째 줄에는 수열의 각 원소 a1, a2, ..., an이 주어집니다. (1 ≤ ai ≤ 1000)

출력 형식

오름차순으로 정렬된 수열을 출력하시오. 수열의 원소들은 스택이 pop되는 순서대로 나열되어야 하며, 각 원소는 한 줄에 하나씩 출력해야 합니다.

접근 방법

문제를 해결하기 위해 스택을 사용하여 오름차순으로 숫자를 정렬하는 과정을 설명하겠습니다. 스택은 LIFO(후입선출) 구조로, 가장 최근에 들어온 데이터가 가장 먼저 나가는 구조입니다. 이 특성을 활용하여, 우리는 주어진 수열에서 숫자를 조작할 수 있습니다.

  1. 입력된 수열을 읽는다.
  2. 스택을 초기화한다.
  3. 주어진 수열을 순회한다. 각 원소를 스택에 push하거나 pop하여 요구되는 오름차순 수열을 만든다.
  4. 최종적으로 스택에서 pop하여 결과를 출력한다.

구현

다음은 이 문제를 해결하기 위한 스위프트 코드입니다:

import Foundation

func makeAscendingSequence(seq: [Int]) {
    var stack = [Int]()
    var output = [Int]()
    var current = 1
    let n = seq.count

    for number in seq {
        while current <= n {
            stack.append(current)
            current += 1
        }

        if stack.isEmpty || stack.last! != number {
            print("Impossible") // 불가능한 경우
            return
        }

        output.append(stack.removeLast())
    }

    // 결과 출력
    for num in output {
        print(num)
    }
}

// 테스트케이스
let seq = [3, 2, 4, 1, 5]
makeAscendingSequence(seq: seq)

코드 설명

위의 스위프트 코드는 다음과 같은 방식으로 구현되어 있습니다:

1. 변수 초기화

  • stack: 스택의 역할을 할 배열입니다.
  • output: 최종 오름차순 수열을 저장할 배열입니다.
  • current: 현재 스택에 추가해야 할 숫자를 나타냅니다.

2. 수열 순회

입력된 수열을 순회하며 각 원소 number에 대해 다음의 작업을 수행합니다:

  1. 현재 current보다 n이하인 동안, stackcurrent를 push합니다. 그리고 current를 1씩 증가시킵니다.
  2. 스택의 top 원소가 현재 number와 같지 않을 경우, “Impossible”을 출력하고 종료합니다.
  3. 스택의 top 원소를 output 배열에 추가합니다.

3. 결과 출력

최종적으로 output 배열에 저장된 모든 수를 출력합니다.

예외 처리

위 알고리즘에서 중요한 점은 stack가 비어있거나 stack의 top 원소가 현재 탐색하고 있는 number와 다를 경우에 대한 처리가 필요하다는 점입니다. 이때는 정렬이 불가능하므로 “Impossible” 메시지를 출력합니다.

결론

스택을 이용한 오름차순 수열 만들기 문제는 기본적인 스택 구조의 이론을 이해하는 데 매우 유용합니다. 이 알고리즘을 통해 스택의 LIFO 구조를 활용하는 방법과 숫자를 조작하는 기법을 익힐 수 있습니다. 코딩 테스트에서 출제될 수 있는 다양한 문제 유형에 대비하기 위해 스택을 활용한 다양한 예제를 연습해보시기 바랍니다.

추가 연습 문제

  • 주어진 수열의 원소를 역순으로 출력하는 프로그램 작성하기
  • 스택의 최대 크기를 설정하여 수행하는 스택 알고리즘 구현하기
  • 스택을 이용하여 중위 표기법을 후위 표기법으로 변환하기

스위프트 코딩테스트 강좌, 숫자의 합 구하기

코딩테스트는 특히 프로그래밍 언어를 잘 활용하는 능력을 평가하는 데 많이 사용됩니다.
그 중 하나인 스위프트(Swift)는 애플의 iOS 및 macOS 애플리케이션을 개발하는 데 주로 사용되는 언어로,
이 강좌에서는 스위프트를 사용하여 “숫자의 합 구하기” 문제를 해결하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
이 문제는 기본적인 알고리즘과 프로그래밍 기법을 이해하는 데 중요한 예제입니다.

문제 설명

주어진 정수 리스트가 있습니다. 이 리스트의 모든 숫자의 합을 구하시오.
입력 데이터는 비어있지 않으며, 어떤 수의 개수와 크기가 주어질 수도 있습니다.

예제 입력

[1, 2, 3, 4, 5]

예제 출력

15

문제 풀이 과정

1. 문제 분석

이 문제는 단순히 주어진 리스트의 모든 요소를 더하는 것으로,
시간 복잡도는 O(n)입니다. n은 리스트의 요소 개수를 의미합니다.
이 문제의 핵심은 리스트의 각 요소를 반복(iterate)하며 합계를 누적(accumulate)해 나가는 것입니다.

2. 알고리즘 설계

이 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. 입력으로 주어진 리스트를 받습니다.
  2. 리스트의 각 요소를 순회하며 합계를 계산합니다.
  3. 최종적으로 계산된 합계를 출력합니다.

3. 스위프트 코드 구현

이제 위의 알고리즘을 바탕으로 스위프트 코드를 작성해 보겠습니다.
스위프트에서는 `reduce` 함수를 사용하여 리스트의 모든 요소를 합치거나,
간단한 반복문을 통해 합계를 계산할 수 있습니다.
다음은 두 가지 방법으로 구현한 코드입니다.


// 1. reduce 메서드를 사용한 방법
func sumUsingReduce(numbers: [Int]) -> Int {
    return numbers.reduce(0, +)
}

// 2. 반복문을 사용한 방법
func sumUsingLoop(numbers: [Int]) -> Int {
    var sum = 0
    for number in numbers {
        sum += number
    }
    return sum
}

// 테스트
let numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print("Reduce 메서드를 사용한 합: \(sumUsingReduce(numbers: numbers))") // 15
print("반복문을 사용한 합: \(sumUsingLoop(numbers: numbers))") // 15

4. 코드 설명

위의 코드는 두 가지 방법으로 리스트의 합계를 구하는 예입니다.
첫 번째 방법인 `reduce`를 사용한 부분에서는,
초기값 0에서 시작해서 리스트의 모든 요소를 더해주는 방식입니다.
이 메서드는 함수형 프로그래밍 스타일로 코드를 더욱 간결하게 만들어 줍니다.

두 번째 방법에서는 `for` 루프를 통해 배열의 모든 요소를 직접 순회(passing through)하여
합계를 계산합니다. 이 방식은 좀 더 직관적이며, 알고리즘을 깊이 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 테스트 케이스 작성

코드를 검증하기 위해 다양한 테스트 케이스를 작성해보겠습니다.
아래 코드는 여러 가지 리스트를 사용하여 함수를 실행한 결과를 보여줍니다.


// 다양한 테스트 케이스
let testCases = [
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [10, 20, 30],
    [-1, -2, -3],
    [100, 200],
    [0, 0, 0]
]

for testCase in testCases {
    print("테스트 리스트: \(testCase), 합: \(sumUsingReduce(numbers: testCase))")
}

결론

이번 강좌에서는 스위프트를 활용하여 “숫자의 합 구하기” 문제를 해결하는 방법을 살펴보았습니다.
간단해 보이지만 기본적인 알고리즘과 프로그래밍 패턴을 이해하는 데 큰 도움이 되는 문제입니다.
이 문제를 통해 스위프트의 기본적인 문법과 리스트를 다루는 방법을 익힐 수 있었으면 좋겠습니다.
이 강좌가 여러분의 코딩 실력을 향상하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.

다음 강좌에서는 보다 복잡한 알고리즘 문제를 다루기 위해 노력할 예정입니다.
지속적인 연습과 학습을 통해 더욱 그릇된 실력을 다져보세요!

스위프트 코딩테스트 강좌, 스택과 큐

문제 설명

주어진 정수 배열 arr이 있을 때, 배열의 각 원소는 0 이상의 정수입니다. 각 원소에 대해, 해당 원소의 오른쪽에 있는 원소들 중에서 자신보다 큰 첫 번째 원소의 인덱스를 구하여 새로운 배열을 만들고 이를 반환하는 문제입니다. 만약 그런 원소가 없다면 –1을 저장합니다.

예를 들어, 배열이 [2, 1, 5, 3, 6, 4]라면, 결과는 [2, 1, 1, 1, -1, -1]입니다.

문제 접근 방법

이 문제는 스택을 이용하여 효율적으로 접근할 수 있습니다. 전체 배열을 한 번만 탐색하면서, 스택을 사용하여 각 원소의 오른쪽에서 발생하는 문제를 해결할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간 복잡도를 줄일 수 있습니다.

알고리즘 설명

  1. 결과를 저장할 배열 result를 초기화합니다.
  2. 스택을 초기화하여 인덱스를 저장합니다.
  3. 배열을 오른쪽에서 왼쪽으로 순회합니다.
    • 현재 요소가 스택의 마지막 요소보다 크면, 스택에서 요소를 pop하여 결과 배열의 해당 인덱스에 값을 저장합니다.
    • 스택이 비어있다면, 결과 배열에는 -1을 저장합니다.
    • 현재 인덱스를 스택에 추가합니다.
  4. 최종 결과 배열을 반환합니다.

코드 구현

func nextGreaterElement(arr: [Int]) -> [Int] {
        var result = Array(repeating: -1, count: arr.count)
        var stack: [Int] = []

        for i in (0..

코드 설명

코드는 다음과 같이 구성되어 있습니다:

  • result: 결과를 저장할 배열을 -1로 초기화합니다.
  • stack: 인덱스를 저장할 스택을 초기화합니다.
  • reversed: 배열을 거꾸로 탐색합니다. 오른쪽에서 왼쪽으로 진행하는 이유는 각 원소의 오른쪽에 있는 요소를 비교하기 위함입니다.
  • 스택에서 pop 작업을 통해 자신보다 큰 원소를 찾습니다.
  • 찾은 인덱스를 결과 배열에 업데이트하고, 현재 인덱스를 스택에 추가합니다.

시간 복잡도

이 알고리즘은 각 원소를 스택에 단 한 번만 추가하고 제거하므로, 시간 복잡도는 O(n)입니다. 이는 매우 효율적입니다.

결론

이 강좌에서는 스택을 사용하여 주어진 문제를 효율적으로 해결하는 방법을 배웠습니다. 스택과 큐는 여러 코딩 인터뷰 문제에서 자주 등장하는 자료구조입니다. 따라서, 이 두 자료구조에 대한 이해와 활용이 중요합니다.

이 문제를 풀어보면서 자신만의 문제 해결 방식을 개발하고, 다양한 문제를 시도해 보세요. 스택과 큐에 대한 더 많은 문제는 나중에 다루도록 하겠습니다.

스위프트 코딩테스트 강좌, 수를 묶어서 최댓값 만들기

문제 정의

주어진 수의 배열에서 수를 묶어서 최댓값을 만드는 함수를 작성하세요. 이 문제에서 수를 묶는 방법은 각 수를 선택하거나, 두 개를 선택하여 더하고, 세 개 이상을 선택하여 곱할 수 있습니다. 최댓값을 만드는 방법을 고려하여 코드를 작성해야 합니다.

입력 및 출력 형식

입력

정수 N (1 ≤ N ≤ 1000)과 N개의 정수가 포함된 배열이 주어집니다.

출력

최댓값을 출력합니다.

예제

입력

    5
    1 2 3 4 5
    

출력

    120
    

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 수를 조합할 때, 특히 두 개 이상의 수를 곱하는 것이 최댓값을 증가시키는 데 큰 영향을 미친다는 점을 고려해야 합니다. 이에 따라 수의 배열을 정렬하고, 최댓값을 추적하여 최적의 조합을 찾아야 합니다. 기본적인 접근 방법은 다음과 같습니다:

  1. 배열을 오름차순으로 정렬합니다.
  2. 배열의 끝에서부터 하나씩 더하거나 곱하는 방식으로 최댓값을 계산합니다.
  3. 특히, 0 이상의 수가 연속해서 있을 때는 곱하는 것이 유리합니다.
  4. 0이나 1이 포함된 경우는 별도로 처리하여 최댓값을 완벽하게 계산합니다.

구현 단계

이제 위의 접근 방법을 바탕으로 스위프트 코드를 구현해 보겠습니다. 아래는 문제를 해결하기 위한 코드입니다.

    func maximumValue(from numbers: [Int]) -> Int {
        let sortedNumbers = numbers.sorted()
        var maxValue = 0
        var i = sortedNumbers.count - 1
        
        while i >= 0 {
            if i > 0, sortedNumbers[i] > 1, sortedNumbers[i - 1] > 1 {
                maxValue += sortedNumbers[i] * sortedNumbers[i - 1]
                i -= 2
            } else {
                maxValue += sortedNumbers[i]
                i -= 1
            }
        }
        
        return maxValue
    }
    
    // 예시 입력
    let inputNumbers = [1, 2, 3, 4, 5]
    let result = maximumValue(from: inputNumbers)
    print(result) // 출력: 120
    

코드 설명

위의 코드는 주어진 수의 배열에서 최댓값을 만드는 함수 `maximumValue`를 정의하고 있습니다. 이 함수는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

  1. 배열을 오름차순으로 정렬합니다.
  2. 배열의 끝에서 시작하여 두 개씩 곱하거나 한 개씩 더하는 방식으로 최대 값을 계산합니다.
  3. 최종적으로 계산된 최대 값을 반환합니다.

테스트 케이스

여러 가지 테스트 케이스를 통해 코드의 정확성을 확인해 보겠습니다.

    let testCases = [
        [1, 2, 3, 4, 5],
        [0, 2, 5, 1, 8],
        [1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 3],
        [-1, -2, -3, -4],
        [0, 1, 2, 3, 4]
    ]
    
    for testCase in testCases {
        print("Input: \(testCase) => Maximum Value: \(maximumValue(from: testCase))")
    }
    

결론

이번 강좌에서는 ‘수를 묶어서 최댓값 만들기’ 문제를 다뤄봤습니다. 문제를 해결하는 과정에서 수의 조합 방식의 중요성을 이해하고, 이를 통해 최적의 결과를 도출할 수 있었습니다. 코딩테스트에서 자주 출제되는 유사 문제를 풀어보며 스킬을 향상시킬 수 있을 것입니다. 앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 해결하며 더 깊이 있는 이해를 쌓아가길 바랍니다.