[카테고리:] 스위프트 코딩테스트 강좌

안녕하세요! 오늘은 스위프트 코딩테스트에서 자주 출제되는 문제 중 하나인 ‘빌딩 순서 구하기’에 대해 알아보겠습니다. 이 문제는 특정 조건에 따라 빌딩을 세울 순서를 찾는 과정을 통해 알고리즘의 기초를 다질 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.

문제 정의

주어진 빌딩들의 정보가 있을 때, 각 빌딩을 세울 수 있는 가능한 순서를 반환하는 문제입니다. 빌딩은 특정 조건을 만족해야 하며, 그 조건은 다음과 같습니다:

• 각 빌딩은 고유한 높이를 가지고 있습니다.
• 높이가 높은 빌딩이 먼저 세워지면, 그 높이보다 높은 빌딩은 그 뒤에 세워져야 합니다.
• 빌딩의 순서는 높이를 기준으로 내림차순으로 정렬되어야 합니다.

예를 들어, 높이가 [5, 3, 4, 1]인 빌딩들이 있다면, 가능한 빌딩 순서는 [5, 4, 3, 1]이 될 것이며, 빌딩 5가 가장 먼저 세워질 것입니다.

입력 및 출력

입력

빌딩의 높이를 담고 있는 정수 배열 heights가 주어집니다.

출력

높이 순서에 따라 세울 수 있는 빌딩의 순서를 배열의 형태로 반환합니다.

문제 해결 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해, 아래와 같은 과정을 따릅니다:

1. 주어진 빌딩의 높이 배열을 내림차순으로 정렬합니다.
2. 정렬된 배열을 순회하며 결과 배열에 값을 추가합니다.
3. 결과 배열을 반환합니다.

예제

예를 들어, 입력 배열이 [5, 3, 4, 1]인 경우, 정렬 후 결과는 다음과 같습니다:

입력: [5, 3, 4, 1]
출력: [5, 4, 3, 1]

스위프트 코드 구현

이제 위의 접근 방식을 스위프트로 구현해 보겠습니다.

func buildingOrder(heights: [Int]) -> [Int] {
        return heights.sorted(by: >)
    }

    // Example usage
    let heights = [5, 3, 4, 1]
    let orderedBuildings = buildingOrder(heights: heights)
    print(orderedBuildings) // Output: [5, 4, 3, 1]

위 코드는 주어진 heights 배열을 내림차순으로 정렬하는 간단한 함수입니다. sorted(by: >)를 사용해 배열을 정렬하고, 정렬된 결과를 반환합니다.

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 배열을 정렬하는 데 사용되는 시간 복잡도와 동일합니다. 즉, O(n log n)입니다. 여기서 n은 빌딩의 수입니다. 이 문제는 정렬을 기반으로 하고 있으므로 입력 크기가 클수록 시간이 증가하지만, 효율적인 방법이라고 할 수 있습니다.

결론

오늘은 스위프트로 빌딩을 세울 순서를 구하는 문제에 대해 알아보았습니다. 이 문제를 통해 알고리즘의 기본 개념과 정렬에 대한 이해를 높일 수 있었기를 바랍니다. 앞으로 더 많은 알고리즘 문제를 통해 실력을 쌓아보시길 바랍니다!

코딩테스트 준비에서 알고리즘 문제를 풀어내는 것은 매우 중요한 과정입니다. 본 강좌에서는 스위프트 프로그래밍 언어를 사용하여 ‘블루레이 만들기’라는 문제를 해결하는 방법을 알아보겠습니다. 이 문제는 실제 취업시험에서 자주 등장하는 문제로, 자료구조와 알고리즘을 동시에 이해할 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.

문제 설명

주어진 ‘블루레이 만들기’ 문제는 N개의 영화가 있으며, 각 영화의 길이는 배열 filmLengths에 주어집니다. 당신은 이 영화들을 블루레이에 담아야 하며, 각 블루레이의 최대 용량은 maxCapacity로 제한됩니다. 블루레이의 수를 최소화하며 모든 영화를 담는 방법을 찾는 문제입니다.

함수 서명은 다음과 같습니다:

func minimumBluRays(filmLengths: [Int], maxCapacity: Int) -> Int

입력 예시

let films = [90, 85, 75, 60, 120]
let maxCap = 180

출력 예시

minimumBluRays(filmLengths: films, maxCapacity: maxCap) // 결과: 3

접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 두 가지 접근 방법을 고려할 수 있습니다.

1. 그리디 알고리즘(Greedy Algorithm): 영화의 길이를 오름차순으로 정렬한 후 가장 긴 영화를 나머지 영화들과 동시에 블루레이에 담는 방법입니다. 이러한 방법으로 매번 최대한의 영화를 블루레이에 담아가는 방식입니다.
2. 이진 탐색(Binary Search): 최대로 담을 수 있는 블루레이 수를 이진 탐색으로 결정하는 방법입니다. 가능한 최대 블루레이 수의 범위를 설정하고, mid 값을 기준으로 필요한 블루레이 수를 카운트합니다. 이 방식 역시 효율적인 해결책이 될 수 있습니다.

해결 과정

여기서는 그리디 알고리즘을 사용하여 문제를 해결하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

1단계: 영화 정렬

먼저 주어진 영화 길이를 오름차순으로 정렬합니다. 이렇게 하면 가장 짧은 영화부터 차례로 블루레이에 담으면서, 가장 긴 영화와 나머지 영화를 조화를 이루게 배치하는 것이 가능합니다.

let sortedFilms = filmLengths.sorted()

2단계: 블루레이 배치 로직 구현

각 블루레이에 영화들을 담을 수 있는지 판단하는 로직을 구현합니다. 블루레이의 현재 용량을 관리하면서, 추가할 영화가 용량을 초과하지 않는다면 해당 블루레이에 담습니다. 용량을 초과한다면 새로운 블루레이를 생성합니다.

var bluRayCount = 1
var currentCapacity = 0

for film in sortedFilms {
    if currentCapacity + film <= maxCapacity {
        currentCapacity += film
    } else {
        bluRayCount += 1
        currentCapacity = film
    }
}

3단계: 전체 코드

위의 단계들을 종합하여 최종 코드를 완성합니다.

func minimumBluRays(filmLengths: [Int], maxCapacity: Int) -> Int {
    let sortedFilms = filmLengths.sorted()
    var bluRayCount = 1
    var currentCapacity = 0

    for film in sortedFilms {
        if currentCapacity + film <= maxCapacity {
            currentCapacity += film
        } else {
            bluRayCount += 1
            currentCapacity = film
        }
    }
    return bluRayCount
}

// 사용 예
let films = [90, 85, 75, 60, 120]
let maxCap = 180
print(minimumBluRays(filmLengths: films, maxCapacity: maxCap)) // 결과: 3

시간 복잡도

이 솔루션의 시간 복잡도는 O(N log N)입니다. 영화 길이를 정렬하는 데 O(N log N)이 필요하며, 그 이후의 반복에서는 O(N) 시간이 소요됩니다. 따라서 전체적으로 효율적인 해결책입니다.

결론

본 문제는 실제 코딩 테스트에서 많이 등장하는 문제이며, 그리디 알고리즘을 통해 효과적으로 해결할 수 있습니다. 문제를 이해하고 접근 방법을 잘 설정하여 연습한다면, 다양한 코딩 테스트에서 좋은 결과를 얻을 수 있을 것입니다. 스위프트 언어의 특징을 익히며 이러한 문제를 풀어내는 연습을 지속적으로 해보세요.

참고 문헌

• Introduction to Algorithms, Thomas H. Cormen
• Algorithms, Robert Sedgewick
• Swift Programming: The Big Nerd Ranch Guide, Matthew Mathias

안녕하세요, 여러분! 이번 글에서는 알고리즘 문제 중 하나인 “부녀회장이 될 테야” 문제를 다루어 보겠습니다.
이 문제는 스위프트 코딩테스트에서 빈번하게 출제되는 주제 중 하나입니다.
기본적인 문제 설명과 그 해결 과정, 코드 구현 방법을 상세히 설명드리겠습니다.

문제 설명

“부녀회장이 될 테야” 문제는 특정 규칙에 따라 아파트의 거주자 수를 계산하는 문제입니다.
주어진 아파트는 N 층과 K 호로 구성되어 있습니다.
각 층의 K 호에 거주하는 인원 수는 다음과 같은 규칙을 따릅니다:

• 0층의 경우, 모든 K 호에 1명의 거주자가 있습니다.
• k층의 n호에 거주하는 인원 수는 (k-1)층의 1호부터 n호까지의 거주자 수의 합입니다.

즉, 아파트의 0층에 있는 인원 수는 모두 1명이며, 1층 n호의 인원 수는 0층의 1호부터 n호까지의 총합입니다.
이 규칙을 사용하여 n호의 k층에 거주하는 인원 수를 계산할 수 있습니다.

입력 및 출력 형식

입력

• 첫 번째 줄에는 테스트 케이스의 수 T가 주어진다. (1 ≤ T ≤ 100)
• 각 테스트 케이스는 두 개의 정수 K와 N을 포함한다. (0 ≤ K ≤ 14, 1 ≤ N ≤ 14)

출력

• 각 테스트 케이스에 대해 K층 N호에 거주하는 인원 수를 출력한다.

문제를 푸는 과정

이 문제를 해결하기 위해, 먼저 아파트 거주자 수를 계산하기 위한 2차원 배열을 선언합니다.
배열의 크기는 (15 x 15)로 설정하여 0층부터 14층까지의 인원 수를 저장할 수 있도록 할 것입니다.
우리는 이를 통해 Dynamic Programming을 활용하여 문제를 해결할 것입니다.

1단계: 배열 초기화

let maxK = 15
let maxN = 15
var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: maxN), count: maxK)

for i in 0..

여기서 dp[k][n]은 k층 n호에 거주하는 인원 수를 나타냅니다.
0층의 값을 모두 1로 초기화했습니다. 그리고 k > 0일 경우, dp[k][n]을 이전 층까지의 사람 수의 합으로 계산할 수 있습니다.

2단계: 인원 수 계산

for k in 1..

dp 배열에 값을 채워넣는 과정입니다.
k층 n호에 있는 주민 수는 (k-1)층의 1호부터 n호까지의 합이므로,
반복문을 통해 각 층의 값을 계산하여 dp 배열에 저장합니다.

3단계: 결과 출력

for _ in 0.. // 입력값
    let N =  // 입력값
    print(dp[K][N-1]) // 남기
}

마지막으로, 각 테스트 케이스에 대해 K층 N호의 거주자 수를 출력합니다.
이 프로세스를 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

구현 코드

이제 위의 과정을 스위프트 언어로 구현한 전체 코드는 아래와 같습니다.

import Foundation

let maxK = 15
let maxN = 15
var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: maxN), count: maxK)

for i in 0..

결론

이번 글에서는 “부녀회장이 될 테야” 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다.
문제의 규칙을 이해하고, Dynamic Programming을 활용하여 효율적으로 계산하는 방법을 배웠습니다.
이러한 문제를 통해 알고리즘의 기초를 다지고, 코딩 테스트를 준비하는 데 도움 되시길 바랍니다.
감사합니다!

안녕하세요. 오늘은 스위프트로 구현하는 병합 정렬(Merge Sort) 알고리즘에 대해 알아보겠습니다. 이 강좌에서는 병합 정렬의 기초부터 시작하여, 실제 코딩 테스트에서의 활용 방법까지 자세히 설명하겠습니다.

병합 정렬이란?

병합 정렬은 분할 정복(divide and conquer) 전략에 기반한 정렬 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 배열을 반으로 나누고, 각 서브배열을 정렬한 다음, 두 개의 정렬된 서브배열을 하나의 정렬된 배열로 병합합니다. 병합 정렬은 평균과 최악의 경우 시간 복잡도가 O(n log n)이며, 안정 정렬(stable sort)입니다.

병합 정렬의 원리

병합 정렬의 과정은 다음과 같습니다:

1. 원본 배열이 주어지면, 해당 배열을 중간 지점에서 두 개의 서브배열로 분할합니다.
2. 각 서브배열에 대해 재귀적으로 병합 정렬을 수행합니다.
3. 정렬된 두 서브배열을 병합하여 하나의 정렬된 배열을 생성합니다.

이여기서 중요한 점은, 각 단계에서 서브배열이 정렬되어 있다는 점입니다. 이 정렬된 배열을 다시 함께 합치는 방식으로 전체 배열을 정렬하게 됩니다.

문제: 정수를 정렬하라

주어진 정수 리스트를 오름차순으로 정렬하는 함수를 스위프트로 작성하시오. 입력 예시는 다음과 같습니다:

            let nums = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
        

이 문제를 풀기 위해서는 위에서 설명한 병합 정렬의 원리를 적용하여야 합니다.

병합 정렬 구현하기

이제 스위프트 코드로 병합 정렬을 구현해 보겠습니다. 아래는 전체적인 코드 입니다:

            func mergeSort(_ array: [Int]) -> [Int] {
                // 1. 배열의 크기가 1보다 작으면 원본 배열 반환
                if array.count < 2 {
                    return array
                }
                
                // 2. 배열을 중간 지점에서 분할
                let midIndex = array.count / 2
                let leftArray = mergeSort(Array(array[0.. [Int] {
                var mergedArray: [Int] = []
                var leftIndex = 0
                var rightIndex = 0
                
                // 4. 두 배열을 비교하며 병합
                while leftIndex < left.count && rightIndex < right.count {
                    if left[leftIndex] < right[rightIndex] {
                        mergedArray.append(left[leftIndex])
                        leftIndex += 1
                    } else {
                        mergedArray.append(right[rightIndex])
                        rightIndex += 1
                    }
                }
                
                // 5. 남은 요소들 추가
                while leftIndex < left.count {
                    mergedArray.append(left[leftIndex])
                    leftIndex += 1
                }
                
                while rightIndex < right.count {
                    mergedArray.append(right[rightIndex])
                    rightIndex += 1
                }
                
                return mergedArray
            }

            // Main
            let nums = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
            let sortedNums = mergeSort(nums)
            print(sortedNums) // 결과: [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]
        

위 코드는 입력된 숫자 리스트를 병합 정렬을 통해 정렬한 후, 결과를 출력합니다. 각 단계별로 주석을 달아 이해를 돕고 있습니다.

코드 설명

코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다:

1. if array.count < 2 { return array }: 배열의 크기가 1보다 작다면 이미 정렬된 상태이므로 그대로 반환합니다.
2. let midIndex = array.count / 2: 배열의 중간 인덱스를 계산합니다.
3. let leftArray = mergeSort(Array(array[0..: 왼쪽 서브배열을 재귀적으로 정렬합니다.
4. let rightArray = mergeSort(Array(array[midIndex..: 오른쪽 서브배열도 마찬가지로 정렬합니다.
5. return merge(leftArray, rightArray): 정렬된 왼쪽과 오른쪽 배열을 병합하여 결과를 반환합니다.

병합 함수에서는 인덱스를 추적하면서 두 배열을 각각 비교해가며 병합합니다. 만약 하나의 배열이 끝나면 나머지 요소들을 추가하여 최종 결과를 생성합니다.

병합 정렬의 장점과 단점

병합 정렬은 다음과 같은 장점과 단점이 있습니다:

장점:

1. 안정적인 정렬: 동일한 값을 가진 요소들의 상대적인 순서가 보존됩니다.
2. 시간 복잡도가 O(n log n): 데이터 양에 비례하여 비교적 빠른 정렬 성능을 보입니다.
3. 크기가 고정된 배열이 아닌 Linked List에도 적용 가능: 포인터를 이용한 구조체에서도 사용 가능합니다.

단점:

1. 추가적인 메모리가 필요: 병합 과정에서 새로운 배열을 생성하기 때문에 공간 복잡도가 O(n)입니다.
2. 간단한 경우(예: 거의 정렬된 경우)에서는 삽입 정렬 같은 간단한 알고리즘이 오히려 성능이 좋을 수 있습니다.

실력 향상을 위한 추가 문제

병합 정렬을 이해했으니, 추가 문제를 통해 더 연습해보세요:

1. 정수 배열이 주어졌을 때, 중복된 숫자를 제거한 정렬된 배열을 반환하는 함수를 작성하시오.
2. 배열이 정렬되어 있을 때, 특정 값을 갖는 요소의 인덱스를 이진 탐색(Binary Search)을 통해 찾는 알고리즘을 구현하시오.
3. 입력으로 들어온 여러 배열을 병합하여 하나의 정렬된 배열로 만드는 함수를 스위프트로 작성하시오.

안녕하세요! 이번 강좌에서는 스위프트를 사용하여 벨만-포드 알고리즘에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 벨만-포드 알고리즘은 그래프에서 단일 출발점에서 모든 정점까지의 최단 경로를 찾는 알고리즘으로, 음의 가중치를 가진 간선이 있는 그래프에서도 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 이 강좌에서는 벨만-포드 알고리즘의 개념을 설명하고, 구체적인 알고리즘의 구현 과정을 살펴보겠습니다.

1. 벨만-포드 알고리즘 개요

벨만-포드 알고리즘은 1958년 리처드 벨만과 라인하르트 포드에 의해 개발되었습니다. 이 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

• 그래프의 모든 간선에 대해 초기화된 거리 배열을 업데이트합니다.
• 최대 정점의 수 – 1 만큼 간선을 Relaxation하여 거리 정보를 최적화합니다.
• 음의 사이클 검사를 추가하여, 음수 순환이 존재하는지 확인합니다.

1.1. 알고리즘 절차

1. 최초 거리를 무한대로 설정하며, 시작점의 거리는 0으로 초기화합니다.
2. 모든 간선에 대해 최대 V-1번 반복하여 Relaxation을 수행합니다.
3. 마지막으로 모든 간선에 대해 음의 사이클을 검사합니다.

2. 문제를 정의해보기

이제 벨만-포드 알고리즘을 사용할 수 있는 문제를 정의해보겠습니다.

문제: 최단 경로 찾기

그래프의 정점 수 V, 간선 수 E이 주어지고, 간선의 정보가 주어집니다. 시작 정점에서 모든 다른 정점까지의 최단 경로를 구하시오. 단, 그래프가 음의 사이클을 포함할 때는 “Negative Cycle”을 출력하시오.

입력 형식

V (정점 수)
E (간선 수)
간선 정보 (시작 정점, 끝 정점, 가중치)

출력 형식

각 정점까지의 최단 거리 또는 "Negative Cycle"

3. 벨만-포드 알고리즘의 구현

문제를 정의했으니, 이제 스위프트를 사용해 알고리즘을 구현해보겠습니다.

import Foundation

struct Edge {
    let from: Int
    let to: Int
    let weight: Int
}

func bellmanFord(vertices: Int, edges: [Edge], start: Int) -> [Int] {
    var distances = Array(repeating: Int.max, count: vertices)
    distances[start] = 0

    // Relaxation 단계
    for _ in 0..

3.1. 사용 예시

이제 위의 알고리즘을 테스트해보겠습니다. 다수의 간선과 정점을 가진 그래프를 예로 들어보겠습니다.

let edges = [
    Edge(from: 0, to: 1, weight: 4),
    Edge(from: 0, to: 2, weight: 1),
    Edge(from: 2, to: 1, weight: 2),
    Edge(from: 1, to: 3, weight: 1),
    Edge(from: 2, to: 3, weight: 5)
]

let result = bellmanFord(vertices: 4, edges: edges, start: 0)
if !result.isEmpty {
    for (index, distance) in result.enumerated() {
        print("정점 \(index): \(distance)")
    }
}

4. 알고리즘 시간 복잡도

벨만-포드 알고리즘은 V개의 정점과 E개의 간선이 있을 때, 최악의 경우 O(VE)의 시간 복잡도를 가지고 있습니다. 이로 인해 비교적 작은 그래프에서 효율적으로 사용할 수 있지만, 간선이 많아지는 경우에는 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

5. 마무리

이번 강좌에서는 벨만-포드 알고리즘의 기본 개념과 그것을 이용한 문제의 정의, 알고리즘 구현 그리고 사용 예에 대해 알아보았습니다. 벨만-포드 알고리즘은 음의 가중치가 있는 그래프에서도 최단 경로를 찾을 수 있는 유용한 알고리즘임을 알 수 있었습니다. 이 알고리즘을 활용해 다양한 문제를 풀어보시기 바랍니다.

다음 시간에는 다익스트라 알고리즘에 대해 다뤄보겠습니다. 감사합니다!