스위프트 코딩테스트 강좌, 평균 구하기

이번 강좌에서는 스위프트 프로그래밍 언어를 사용하여 평균을 구하는 알고리즘 문제를 해결해보겠습니다. 채용 코딩 테스트에서 자주 출제되는 이 문제는 데이터 처리의 기초를 다지기에 좋습니다. 아울러, 스위프트 기본 문법과 배열 처리 방법을 익힐 수 있는 기회가 될 것입니다.

문제 설명

다음과 같은 배열이 주어집니다. 이 배열의 모든 요소의 평균을 구하는 함수를 작성하세요. 배열의 요소는 정수입니다.

입력

  • 정수 배열 numbers가 주어진다. (1 ≤ numbers.count ≤ 100, 0 ≤ numbers[i] ≤ 1000)

출력

  • 주어진 배열의 평균값을 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 정수로 출력한다.

예제

입력: [60, 82, 75, 90, 45]
출력: 70
입력: [100, 90, 80]
출력: 90

문제 풀이 과정

1단계: 문제 이해하기

문제를 이해하기 위해서는 주어진 배열의 모든 요소를 더한 후, 요소의 개수로 나누어 평균을 구하면 된다는 점을 인식해야 합니다. 또한 평균을 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 정수로 반환해야 한다는 요구 사항도 기억해야 합니다.

2단계: 입력 처리

스위프트에서는 배열을 쉽게 다룰 수 있는 다양한 메서드를 제공하므로, 입력된 배열을 그대로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 배열의 합계를 구할 때는 reduce 함수를 사용할 수 있습니다.

3단계: 알고리즘 구현

이제 실제로 대입할 알고리즘을 구현해 보겠습니다.

func average(numbers: [Int]) -> Int {
    // 1. 배열의 요소의 총 합을 구한다.
    let total = numbers.reduce(0, +)
    
    // 2. 배열의 요소의 개수를 구한다.
    let count = numbers.count
    
    // 3. 평균을 계산하고 반올림한다.
    let average = Double(total) / Double(count)
    return Int(round(average))
}

4단계: 테스트 케이스 작성

작성한 함수를 토대로 몇 가지 테스트 케이스를 만들어 보겠습니다.

let test1 = average(numbers: [60, 82, 75, 90, 45]) // 70
let test2 = average(numbers: [100, 90, 80]) // 90
let test3 = average(numbers: [0, 0, 0, 0]) // 0
let test4 = average(numbers: [1, 2, 3, 4, 5, 6]) // 4
let test5 = average(numbers: [1, 2, 3]) // 2

5단계: 결과 확인 및 출력

테스트를 통해 결과를 출력해보겠습니다. 이를 위해 print 함수를 사용합니다.

print(test1) // 70
print(test2) // 90
print(test3) // 0
print(test4) // 4
print(test5) // 2

전체 코드

이제 모든 단계를 통합한 최종 코드를 소개합니다.

func average(numbers: [Int]) -> Int {
    let total = numbers.reduce(0, +)
    let count = numbers.count
    let average = Double(total) / Double(count)
    return Int(round(average))
}

// 테스트 케이스
let test1 = average(numbers: [60, 82, 75, 90, 45]) // 70
let test2 = average(numbers: [100, 90, 80]) // 90
let test3 = average(numbers: [0, 0, 0, 0]) // 0
let test4 = average(numbers: [1, 2, 3, 4, 5, 6]) // 4
let test5 = average(numbers: [1, 2, 3]) // 2

print(test1)
print(test2)
print(test3)
print(test4)
print(test5)

결론

이번 강좌를 통해 스위프트를 사용하여 평균을 구하는 알고리즘 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 배열의 요소를 더하고, 평균을 계산하며, 소수점 반올림 결과를 출력하는 일련의 과정은 데이터 처리의 기초가 됩니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 능력은 취업 코딩 테스트에서 매우 중요하므로, 연습을 통해 능력을 더욱 강화하길 바랍니다.

참고자료

스위프트 코딩테스트 강좌, 특정 거리의 도시 찾기

문제 설명

N개의 도시가 있으며, 이들 간에는 M개의 단방향 도로가 존재합니다.
각 도시는 1부터 N까지의 정수로 표현됩니다. 도시 A에서 도시 B로 가는
도로가 존재하면 A에서 B로 이동할 수 있습니다.
K라는 특정 거리가 주어질 때, 거리 K만큼 떨어져 있는 도시들을 모두 찾는
프로그램을 작성하세요. 동일한 도시가 두 번 이상 출력되지 않도록 합니다.

입력 형식

    N M K
    A1 B1
    A2 B2
    ...
    Am Bm
    
  • N: 도시의 개수 (1 ≤ N ≤ 30000)
  • M: 도로의 개수 (1 ≤ M ≤ 200000)
  • K: 찾고자 하는 거리 (0 ≤ K ≤ 30000)
  • A1, B1: 도시 A에서 도시 B로 가는 도로

출력 형식

    K 거리만큼 떨어져 있는 도시 번호를 오름차순으로 출력한다. 
    만약 그런 도시가 없다면 -1을 출력한다.
    

예시

입력

    4 4 2
    1 2
    1 3
    2 4
    3 4
    

출력

    4
    

문제 풀이 접근법

이 문제는 그래프 탐색(특히 너비 우선 탐색 BFS)을 활용하여 해결할 수 있습니다.
주어진 도시는 노드, 도로는 간선으로 모델링할 수 있으며, 특정 거리를
찾기 위해 BFS를 수행하여 거리 K에 도달하는 도시를 찾습니다.

BFS 알고리즘 개요

BFS는 시작 노드에서부터 인접한 모든 노드를 탐색하고, 탐색이 완료된 후
다음 레벨의 노드를 탐색하는 방식으로 작동합니다. 이 방식은 최단 경로
문제에 적합합니다.

구현 상세

다음은 스위프트로 BFS를 통해 특정 거리의 도시를 찾는 코드입니다.


    import Foundation

    struct City {
        var number: Int
        var distance: Int
    }

    func findCitiesAtDistanceN(n: Int, roads: [(Int, Int)], k: Int) -> [Int] {
        // 인접 리스트 생성
        var graph = [[Int]](repeating: [Int](), count: n + 1)
        for road in roads {
            let a = road.0
            let b = road.1
            graph[a].append(b)
        }

        // BFS 초기화
        var queue = [City]()
        var distances = Array(repeating: -1, count: n + 1)
        distances[1] = 0 // 시작 도시는 1로 가정
        queue.append(City(number: 1, distance: 0))

        while !queue.isEmpty {
            let current = queue.removeFirst()
            let currentDistance = current.distance
            for neighbor in graph[current.number] {
                if distances[neighbor] == -1 { // 아직 방문하지 않았다면
                    distances[neighbor] = currentDistance + 1
                    queue.append(City(number: neighbor, distance: distances[neighbor]!))
                }
            }
        }

        // K 거리의 도시 찾기
        let result = distances.enumerated().compactMap { index, distance in
            distance == k ? index : nil
        }.sorted()

        return result.isEmpty ? [-1] : result
    }

    // 예시 입력
    let roads = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4)]
    let result = findCitiesAtDistanceN(n: 4, roads: roads, k: 2)
    
    print(result) // Output: [4]
    

코드 설명

위 코드에서 먼저 인접 리스트를 생성합니다.
각 도시는 연결된 다른 도시들을 배열 형태로 저장합니다.
그 다음 BFS를 수행하여 각 도시에 대한 거리를 계산합니다.
마지막으로 거리 K에 해당하는 도시를 찾아 출력합니다.

복잡도 분석

그래프의 모든 노드를 방문하기 때문에
시간 복잡도는 O(N + M)입니다.
공간 복잡도 또한 O(N + M)입니다.

결론

이번 강좌에서는 특정 거리의 도시를 찾는 문제를 다뤄보았습니다.
BFS를 통해 효율적으로 해결할 수 있으며,
주의 깊은 구현이 필요합니다. 다양한 상황에서 활용할 수 있는
이 알고리즘을 익히면, 복잡한 그래프와 도로 문제를 해결할 수 있는
좋은 토대가 될 것입니다.

스위프트 코딩테스트 강좌, 트리의 지름 구하기

코딩테스트 준비를 위한 다양한 알고리즘 문제를 풀어보는 것은 여러분의 프로그래밍 실력을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 이번에는 ‘트리의 지름 구하기’ 문제에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 트리 구조는 많은 프로그래밍 문제에서 빈번하게 등장하기 때문에, 이를 이해하고 해결하는 방법을 아는 것은 매우 유용합니다.

문제 설명

트리(Tree)는 노드(Node)와 엣지(Edge)로 구성된 비선형 데이터 구조입니다. 트리의 지름(Diameter)은 트리 내의 두 노드 간의 최장 경로를 의미합니다. 즉, 두 노드 간의 거리(노드 간의 간선의 수)가 가장 긴 경로를 찾는 것입니다. 이 문제는 보통 DFS(Depth-First Search) 또는 BFS(Breadth-First Search)를 이용하여 해결할 수 있습니다.

문제 정의

주어진 트리가 있을 때, 트리의 지름을 구하시오.
입력: 트리의 노드 수 N (1 <= N <= 100,000)
      N-1개의 간선 (u, v) 형태로 각 간선의 양 끝 노드를 입력받음.
출력: 트리의 지름
    

문제 분석

트리의 특성상 모든 노드는 오직 하나의 경로로 연결되어 있기 때문에, 두 노드 간의 최장 거리를 찾는 방법은 DFS 또는 BFS를 이용하여 탐색하는 것입니다. 일반적인 아이디어는 다음과 같습니다:

  1. 임의의 노드 A를 선택하고, A에서 가장 멀리 있는 노드 B를 찾습니다.
  2. 그 다음, B에서 가장 멀리 있는 노드 C를 찾습니다. 이때의 거리가 바로 트리의 지름입니다.

알고리즘 구현

이제 위의 알고리즘을 Swift로 구현해 보겠습니다. 먼저 트리를 표현하기 위해 인접 리스트를 사용하겠습니다.

Swift 코드 구현


import Foundation

class Graph {
    var adjList: [[Int]]

    init(size: Int) {
        adjList = Array(repeating: [], count: size)
    }

    func addEdge(u: Int, v: Int) {
        adjList[u].append(v)
        adjList[v].append(u)
    }

    func bfs(start: Int) -> (Int, Int) {
        var dist = Array(repeating: -1, count: adjList.count)
        var queue: [Int] = []
        
        dist[start] = 0
        queue.append(start)

        var farthestNode = start
        var maxDistance = 0

        while !queue.isEmpty {
            let node = queue.removeFirst()
            for neighbor in adjList[node] {
                if dist[neighbor] == -1 { // 방문하지 않았다면
                    dist[neighbor] = dist[node] + 1
                    queue.append(neighbor)
                    if dist[neighbor] > maxDistance {
                        maxDistance = dist[neighbor]
                        farthestNode = neighbor
                    }
                }
            }
        }
        return (farthestNode, maxDistance)
    }
}

func findTreeDiameter(edges: [(Int, Int)], n: Int) -> Int {
    let graph = Graph(size: n)
    for edge in edges {
        graph.addEdge(u: edge.0 - 1, v: edge.1 - 1) // 0-indexed
    }

    let (farthestNode, _) = graph.bfs(start: 0)
    let (_, diameter) = graph.bfs(start: farthestNode)
    return diameter
}

// 입력 예시
let n = 5
let edges: [(Int, Int)] = [(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5)]
let diameter = findTreeDiameter(edges: edges, n: n)
print("트리의 지름: \(diameter)")
    

코드 설명

이 코드는 다음과 같은 방식으로 트리의 지름을 구합니다:

  1. 먼저 Graph 클래스를 정의하여 간선 리스트를 저장합니다.
  2. addEdge 메서드를 통해 간선 정보를 추가합니다.
  3. bfs 함수는 주어진 시작 노드에서 BFS를 수행하여 가장 먼 노드와 그 거리를 반환합니다.
  4. findTreeDiameter 함수는 주어진 엣지들을 이용해 그래프를 생성하고, 두 번의 BFS를 통해 트리의 지름을 찾아 반환합니다.

실행 결과

코드를 실행하면 다음과 같은 결과를 출력합니다:

트리의 지름: 3

이는 노드 4와 노드 5 사이의 최장 경로를 의미합니다.

마무리

이번 강좌에서는 트리의 지름을 구하는 문제를 다루어 보았습니다. 이 문제는 DFS 또는 BFS를 사용하여 해결할 수 있으며, 트리 구조에 대한 이해를 높이는 데 도움이 됩니다. 실제 코딩 테스트에서도 종종 등장하는 문제이므로, 충분한 연습을 통해 알고리즘 구현에 익숙해지시기 바랍니다. 더욱 깊은 이해를 위해 다양한 트리 사례를 실험해보는 것도 좋습니다.

다음 강좌에서는 더 많은 알고리즘 문제를 다룰 예정이니, 많은 관심 부탁드립니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 트리의 부모 찾기

컴퓨터 과학에서 트리는 계층적 데이터 구조의 한 종류로, 노드로 이루어진 그래프의 일종입니다. 본 강좌에서는 스위프트를 사용하여 주어진 노드의 부모 노드를 찾는 알고리즘 문제를 해결해 보겠습니다.

문제 설명

주어진 이진 트리에서 특정 노드의 부모 노드를 찾는 함수를 작성하시오. 트리는 다음과 같은 방식으로 표현됩니다.


class TreeNode {
    var value: Int
    var left: TreeNode?
    var right: TreeNode?
    
    init(value: Int) {
        self.value = value
    }
}

위와 같은 구조체가 주어질 것입니다. 이 구조체를 사용하는 이진 트리에서 특정 노드의 부모 노드를 찾는 `findParent` 함수를 구현합니다.

함수 시그니처


func findParent(root: TreeNode?, target: Int) -> Int?

입력

  • root: 이진 트리의 루트 노드 (TreeNode? 타입)
  • target: 부모를 찾고자 하는 노드의 값 (Int 타입)

출력

주어진 노드의 부모 노드의 값. 만약 주어진 노드가 존재하지 않거나 루트 노드가 대상인 경우에는 nil을 반환합니다.

예제

만약 다음과 같은 이진 트리가 있다고 가정합니다:

            1
          /   \
         2     3
        / \   / \
       4   5 6   7

    findParent(root: rootNode, target: 5) ➔ 2
    findParent(root: rootNode, target: 1) ➔ nil
    findParent(root: rootNode, target: 8) ➔ nil
    

알고리즘 설계

부모 노드를 찾기 위해서는 이진 트리를 탐색해야 합니다. 일반적인 탐색 알고리즘인 깊이 우선 탐색(DFS) 또는 너비 우선 탐색(BFS)을 사용할 수 있습니다. 여기서는 DFS를 이용하여 재귀적으로 트리를 탐색하는 방법을 채택하겠습니다.

DFS 탐색 방법

  • 현재 노드가 nil인 경우 탐색 종료
  • 현재 노드의 값이 target과 일치하는지 확인
  • 일치하면 현재 노드의 부모 값을 반환
  • 일치하지 않으면 왼쪽 및 오른쪽 자식 노드로 재귀 호출

구현

이제 위의 알고리즘을 바탕으로 함수 findParent를 구현해보겠습니다.


func findParent(root: TreeNode?, target: Int) -> Int? {
    return findParentHelper(root, target: target, parent: nil)
}

private func findParentHelper(_ node: TreeNode?, target: Int, parent: TreeNode?) -> Int? {
    guard let node = node else { return nil } // 현재 노드가 nil인 경우

    if node.value == target {
        return parent?.value // 부모 노드를 반환
    }

    // 왼쪽 자식 탐색
    let leftResult = findParentHelper(node.left, target: target, parent: node)
    if leftResult != nil {
        return leftResult // 왼쪽에서 부모를 찾았다면 반환
    }

    // 오른쪽 자식 탐색
    return findParentHelper(node.right, target: target, parent: node)
}

테스트

이제 구현한 함수를 테스트하여 올바르게 작동하는지 확인하겠습니다.


let rootNode = TreeNode(value: 1)
rootNode.left = TreeNode(value: 2)
rootNode.right = TreeNode(value: 3)
rootNode.left?.left = TreeNode(value: 4)
rootNode.left?.right = TreeNode(value: 5)
rootNode.right?.left = TreeNode(value: 6)
rootNode.right?.right = TreeNode(value: 7)

print(findParent(root: rootNode, target: 5) ?? "nil") // 2
print(findParent(root: rootNode, target: 1) ?? "nil") // nil
print(findParent(root: rootNode, target: 8) ?? "nil") // nil

결론

이번 강좌에서는 스위프트로 이진 트리에서 특정 노드의 부모를 찾는 알고리즘을 구현해보았습니다. 트리 구조의 탐색 문제에서 DFS의 기본 개념을 적용하여 코드를 작성하는 방법을 배쳤습니다.
이러한 문제를 통해 트리에 대한 이해와 재귀적인 사고를 키울 수 있습니다.

추가적으로 트리의 다른 속성에 대한 문제도 풀어보며 실력을 쌓길 바랍니다.

스위프트 코딩테스트 강좌, 트리 순회하기

트리는 컴퓨터 과학에서 중요한 자료구조 중 하나입니다.
다양한 문제를 해결할 때 트리를 깊게 이해하면 유리한 경우가 많습니다.
이번 강좌에서는 트리의 기본 개념과 스위프트를 이용한 트리 순회 방법을 함께 살펴보겠습니다.
마지막에는 실제 코딩테스트에서 출제될 수 있는 문제를 풀어보도록 하겠습니다.

1. 트리의 기본 개념

트리(tree)는 노드(node)로 구성된 자료구조입니다.
각 노드는 값과 해당 노드에 연결된 다른 노드(자식 노드)를 가집니다.
트리는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

  • 루트 노드(Root Node): 트리의 최상위 노드입니다. (부모가 없는 노드)
  • 리프 노드(Leaf Node): 자식이 없는 노드를 의미합니다.
  • 부모 노드(Parent Node): 자식을 가진 노드를 말합니다.
  • 서브트리(Subtree): 자신의 자식 노드를 루트로 하는 트리를 의미합니다.

2. 트리 순회 방법

트리를 순회(traversal)하는 방법은 여러 가지가 있습니다.
가장 대표적인 방법으로는 전위 순회(Pre-order), 중위 순회(In-order), 후위 순회(Post-order)가 있습니다.

2.1 전위 순회 (Pre-order Traversal)

  • 순서: 노드 => 왼쪽 서브트리 => 오른쪽 서브트리
  • 특징: 루트 노드를 가장 먼저 방문합니다.

2.2 중위 순회 (In-order Traversal)

  • 순서: 왼쪽 서브트리 => 노드 => 오른쪽 서브트리
  • 특징: 이진 검색 트리를 순회할 때, 값이 오름차순으로 출력됩니다.

2.3 후위 순회 (Post-order Traversal)

  • 순서: 왼쪽 서브트리 => 오른쪽 서브트리 => 노드
  • 특징: 자식 노드를 먼저 모두 방문한 후 부모 노드를 방문합니다.

3. 코딩테스트 문제: 이진 트리의 깊이

이제 이진 트리를 구현하고, 각 순회 방법을 적용해 보겠습니다.
주어진 문제는 이진 트리의 깊이(최대 높이)를 계산하는 것입니다.

문제 설명

주어진 이진 트리의 루트 노드를 기준으로 최대 깊이를 구하는 함수를 작성하세요.
깊이는 루트 노드로부터 리프 노드까지의 가장 긴 경로의 노드 수로 정의됩니다.

예시

입력: 
    1
   / \
  2   3
 / \
4   5

출력: 3 (루트 1에서 4 또는 5까지의 경로)

3.1 이진 트리 노드 클래스 구현

먼저 이진 트리의 노드를 나타내기 위해 클래스(Node)를 구현합니다.

class Node {
    var value: Int
    var left: Node?
    var right: Node?

    init(value: Int) {
        self.value = value
        self.left = nil
        self.right = nil
    }
}

3.2 깊이 계산 함수 구현

이진 트리의 최대 깊이를 계산하는 함수는 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

func maxDepth(_ root: Node?) -> Int {
    guard let node = root else { return 0 }

    let leftDepth = maxDepth(node.left)
    let rightDepth = maxDepth(node.right)

    return max(leftDepth, rightDepth) + 1
}

3.3 전체 코드

전체 코드는 다음과 같습니다.

class Node {
    var value: Int
    var left: Node?
    var right: Node?

    init(value: Int) {
        self.value = value
        self.left = nil
        self.right = nil
    }
}

func maxDepth(_ root: Node?) -> Int {
    guard let node = root else { return 0 }

    let leftDepth = maxDepth(node.left)
    let rightDepth = maxDepth(node.right)

    return max(leftDepth, rightDepth) + 1
}

// 예제 트리 생성
let root = Node(value: 1)
root.left = Node(value: 2)
root.right = Node(value: 3)
root.left?.left = Node(value: 4)
root.left?.right = Node(value: 5)

// 최대 깊이 출력
let depth = maxDepth(root)
print("트리의 최대 깊이는: \(depth)")  // 출력: 트리의 최대 깊이는: 3

4. 느낀 점 및 마무리

이번 강좌에서는 트리의 개념과 스위프트를 이용한 트리 순회 방법,
그리고 코딩 테스트 문제를 통해 트리 깊이를 계산하는 방법을 배웠습니다.
트리는 다양한 알고리즘과 자료구조에서 활용되는 만큼,
이러한 기초 개념을 확실히 이해하고 연습하는 것이 중요합니다.
스위프트를 통해 구현하면서 코드를 디버깅하고 최적화하는 과정 또한 필수적입니다.
앞으로 더 많은 알고리즘 문제를 해결하면서 경험을 쌓아가길 바랍니다.