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문제 정의

주어진 두 점 A(x1, y1)와 B(x2, y2)에 대해 선분 AB의 방향을 구하는 문제입니다. 선분의 방향은 A에서 B로 향하는 과정에서 x축과 y축이 어떻게 변화하는지를 반영합니다. 이때, AB의 방향이 상단을 향하는지, 하단을 향하는지, 좌측 또는 우측으로 향하는지를 판단해야 합니다.

문제는 다음과 같습니다:

정수 4개 x1, y1, x2, y2가 주어질 때, 선분 AB의 방향을 판단하세요.

• 0: 수평선 (y1 == y2)
• 1: 상단을 향함 (y1 < y2)
• -1: 하단을 향함 (y1 > y2)
• 2: 우측으로 향함 (x1 < x2)
• -2: 좌측으로 향함 (x1 > x2)

문제 분석

선분 A에서 B로의 방향을 구하기 위해서는 두 점의 x좌표와 y좌표를 비교해야 합니다. 아래의 경우를 고려합니다.

• y좌표가 동일하면, 선분은 수평선으로 간주된다 (y1 == y2).
• A의 y좌표가 B의 y좌표보다 작으면, 선분은 상단을 향한다 (y1 < y2).
• A의 y좌표가 B의 y좌표보다 크면, 선분은 하단을 향한다 (y1 > y2).
• A의 x좌표가 B의 x좌표보다 작으면, 선분은 우측으로 향한다 (x1 < x2).
• A의 x좌표가 B의 x좌표보다 크면, 선분은 좌측으로 향한다 (x1 > x2).

이러한 조건들을 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

알고리즘 설계

문제를 해결하기 위해 다음과 같은 알고리즘을 설계합니다:

1. 두 점 A(x1, y1)와 B(x2, y2) 좌표를 입력받는다.
2. y1, y2를 비교하여 세 가지 경우 (수평, 상단, 하단)로 결과를 정한다.
3. x1, x2를 비교하여 우측 또는 좌측으로 향하는 경우를 정의한다.
4. 결과를 출력한다.

구현

아래는 위의 알고리즘을 스위프트로 구현한 코드입니다:

            
                import Foundation
                
                func determineDirection(x1: Int, y1: Int, x2: Int, y2: Int) -> String {
                    if y1 == y2 {
                        return "수평선"
                    } else if y1 < y2 {
                        return "상단을 향함"
                    } else {
                        return "하단을 향함"
                    }
                }
                
                func determineHorizontalDirection(x1: Int, x2: Int) -> String {
                    if x1 < x2 {
                        return "우측으로 향함"
                    } else if x1 > x2 {
                        return "좌측으로 향함"
                    } else {
                        return "수직선"
                    }
                }
                
                let x1 = 1, y1 = 2, x2 = 3, y2 = 4
                print(determineDirection(x1: x1, y1: y1, x2: x2, y2: y2))
                print(determineHorizontalDirection(x1: x1, x2: x2))
            
            

위의 스위프트 코드에서는 두 개의 함수를 사용하여 선분의 방향을 구분합니다. 첫 번째 함수 determineDirection는 y좌표를 기준으로 방향을 판단하고, 두 번째 함수 determineHorizontalDirection는 x좌표를 기준으로 방향을 판단합니다. 또한, 각 경우에 따라 적절한 문자열을 반환합니다.

테스트 케이스

이제 몇 가지 테스트 케이스를 살펴보겠습니다:

• 케이스 1: A(1, 2)에서 B(3, 4)로 향하는 선분
• 케이스 2: A(1, 3)에서 B(1, 3)로 수평선
• 케이스 3: A(5, 6)에서 B(2, 5)로 향하는 선분

각 테스트 케이스에 대한 결과를 통해 알고리즘을 검증합니다:

            
                // 케이스 1: A(1, 2), B(3, 4)
                let x1_case1 = 1, y1_case1 = 2, x2_case1 = 3, y2_case1 = 4
                print(determineDirection(x1: x1_case1, y1: y1_case1, x2: x2_case1, y2: y2_case1)) // 상단을 향함
                print(determineHorizontalDirection(x1: x1_case1, x2: x2_case1)) // 우측으로 향함
                
                // 케이스 2: A(1, 3), B(1, 3)
                let x1_case2 = 1, y1_case2 = 3, x2_case2 = 1, y2_case2 = 3
                print(determineDirection(x1: x1_case2, y1: y1_case2, x2: x2_case2, y2: y2_case2)) // 수평선
                print(determineHorizontalDirection(x1: x1_case2, x2: x2_case2)) // 수직선
                
                // 케이스 3: A(5, 6), B(2, 5)
                let x1_case3 = 5, y1_case3 = 6, x2_case3 = 2, y2_case3 = 5
                print(determineDirection(x1: x1_case3, y1: y1_case3, x2: x2_case3, y2: y2_case3)) // 하단을 향함
                print(determineHorizontalDirection(x1: x1_case3, x2: x2_case3)) // 좌측으로 향함
            
            

결론

이번 포스트에서는 주어진 두 점에 대해 선분의 방향을 구하는 알고리즘을 설계하고 구현하는 과정을 살펴보았습니다. 이 알고리즘은 주어진 두 좌표의 비교를 통해 간단하게 방향성을 판단할 수 있었습니다.

선분 방향 구하기 문제는 기본적인 기하학적 접근이 필요하며, 각 조건을 명확히 이해하고 그에 따른 로직을 작성하는 것이 중요합니다. 이러한 문제를 통해 알고리즘적 사고를 기르고 실력을 향상시킬 수 있습니다.

1. 문제 정의

최근 IT 기업에서 코딩 테스트의 중요성이 부각되면서 다양한 알고리즘 문제를 푸는 능력이 요구되고 있습니다.
이번 강좌에서는 “사전 찾기”라는 문제를 통해 스위프트 프로그래밍 언어를 활용한 알고리즘 문제 풀이를 자세히 알아보겠습니다.
이 문제는 주어진 단어 목록에서 특정 단어가 어디에 위치하는지를 찾는 문제로, 기본적인 자료구조와 알고리즘에 대한 이해가 필요합니다.

문제 설명

주어진 단어 목록에서 특정 단어를 찾아서 인덱스 번호를 출력하는 문제입니다.
예를 들어, 다음과 같은 단어 목록이 있을 때:

        단어 목록: ["apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape"]
        찾고자 하는 단어: "cherry"
        

위의 경우, “cherry”의 인덱스는 2입니다. 만약 찾고자 하는 단어가 목록에 없다면 -1을 반환해야 합니다.

2. 문제 분석

이 문제를 해결하기 위해서는 주어진 단어 목록을 순회하며 찾고자 하는 단어와 비교하는 방법이 일반적입니다.
그러나 이를 효율적으로 처리하기 위해 이진 탐색 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
이진 탐색은 정렬된 데이터에서 특정 값을 효과적으로 찾기 위해 사용되는 방법으로, 시간 복잡도를 O(log n)으로 줄일 수 있습니다.

사전 정렬

먼저, 단어 목록이 정렬되어 있어야 이진 탐색을 사용할 수 있습니다.
따라서 주어진 단어 목록을 정렬한 후 이진 탐색을 적용할 것입니다.

3. 알고리즘 설계

알고리즘은 다음과 같이 구성됩니다:

1. 단어 목록을 정렬한다.
2. 이진 탐색으로 특정 단어를 찾는다.
3. 찾은 인덱스를 반환하거나, 존재하지 않을 경우 -1을 반환한다.

4. 코드 구현

이제 스위프트를 사용하여 위의 알고리즘을 구현해 보겠습니다.

        import Foundation

        func binarySearch(words: [String], target: String) -> Int {
            var low = 0
            var high = words.count - 1

            while low <= high {
                let mid = (low + high) / 2
                if words[mid] == target {
                    return mid
                } else if words[mid] < target {
                    low = mid + 1
                } else {
                    high = mid - 1
                }
            }
            return -1
        }

        func findWordIndex(words: [String], target: String) -> Int {
            let sortedWords = words.sorted()
            return binarySearch(words: sortedWords, target: target)
        }

        // 예제
        let words = ["apple", "banana", "cherry", "date", "fig", "grape"]
        let target = "cherry"
        let index = findWordIndex(words: words, target: target)
        print("인덱스 번호: \(index)") // 결과: 인덱스 번호: 2
        

5. 코드 설명

위의 코드는 다음 단계로 구성됩니다:

• binarySearch 함수:

  전달받은 단어 목록에서 목표 단어를 이진 탐색으로 찾습니다.
  low와 high 변수로 현재 탐색 구간을 조정하고, mid 변수로 중간 인덱스를 계산하여 비교합니다.
  찾는 단어와 일치하면 해당 인덱스를 반환하고, 아니면 탐색 구간을 줄여갑니다.

• findWordIndex 함수:

  이 함수는 단어 목록을 정렬한 다음 이진 탐색을 호출하는 역할을 합니다.
  반환값으로 찾고자 하는 단어의 인덱스를 반환합니다.

6. 시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 두 부분으로 나눌 수 있습니다.
첫 번째로, 단어 목록을 정렬하는 부분은 O(n log n)입니다.
두 번째로, 이진 탐색을 사용한 부분은 O(log n)입니다.
따라서 전체 시간 복잡도는 O(n log n)으로 평가할 수 있습니다.

7. 다양한 테스트 케이스

알고리즘의 정확성을 높이기 위해 다양한 테스트 케이스를 만들어볼 수 있습니다.
예를 들어:

테스트 케이스 1

        입력: ["apple", "banana", "cherry", "date"], "banana"
        출력: 1
        

테스트 케이스 2

        입력: ["apple", "banana", "cherry", "date"], "kiwi"
        출력: -1
        

테스트 케이스 3

        입력: [], "apple"
        출력: -1
        

여러 테스트 케이스를 실행하여 알고리즘이 올바르게 작동하는지 확인할 수 있습니다.

8. 마무리 및 추가 학습

이번 강좌에서는 “사전 찾기” 문제를 통해 스위프트를 활용한 알고리즘 문제 풀이 방법에 대해 알아보았습니다.
코딩 테스트는 알고리즘과 자료구조의 이해도를 측정하는 중요한 과정이니, 다양한 문제를 풀어보며 연습하는 것이 좋습니다.
또한, BLS(Best Learning Strategy) 원칙을 통해 알고리즘을 반복 학습하고 실력을 다지는 방법도 고려해 보세요.

추가적으로, 알고리즘 문제 해결을 위해 LeetCode, HackerRank와 같은 플랫폼에서 문제를 풀어보는 것도 좋은 방법입니다.
이를 통해 실제 코딩 테스트에서 요구되는 기술을 익히고, 더 나아가 취업 준비에도 많은 도움이 될 것입니다.

감사합니다!