스위프트 코딩테스트 강좌 보관 - 28 중 20 번째 페이지

스위프트 코딩테스트 강좌, 물의 양 구하기

코딩 테스트는 지원자가 프로그래밍 능력을 검증받는 중요한 과정입니다. 본 강좌에서는 물의 양 구하기라는 주제를 통해 스위프트에서 알고리즘 문제를 해결하는 방법을 알아보겠습니다.

문제 설명

주어진 높이 배열에서 비 올 때, 각 단위 높이에서 저장되는 물의 양을 구하는 문제입니다. 예를 들어, 다음과 같은 높이 배열이 있을 때:

    heights = [0, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 3, 2, 1, 2, 1]

이 높이 배열에서 비가 올 경우 저장될 수 있는 물의 양을 구해보세요. 각 위치에서 저장될 물의 양은 양쪽의 더 높은 경계에 의해 결정됩니다.

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위한 기본적인 접근 방법은 다음과 같습니다:

각 위치에서 왼쪽과 오른쪽의 최대 높이를 계산합니다.
현재 높이보다 낮은 양쪽 최대 높이 중 작은 값을 기준으로 물이 저장될 수 있는지를 판단합니다.
각 위치에서 물의 양을 누적하여 결과를 도출합니다.

알고리즘 설명

위 알고리즘을 구현하기 위해 두 개의 배열을 사용하여 왼쪽과 오른쪽에서 각 위치의 최대 높이를 저장합니다. 이후 각 위치에서 물의 양을 계산할 수 있습니다.

1단계: 높이 배열 분석

주어진 높이 배열에서 각 위치에 대한 양쪽 최대 높이를 구하는 과정입니다.

왼쪽 최대 높이 배열 생성하기

먼저, 왼쪽에서 최대 높이를 저장하는 배열을 생성합니다. 각 배열 요소는 현재 위치의 왼쪽에 있는 모든 건물 높이 중 최대 값을 저장합니다.

    var leftMax = [Int](repeating: 0, count: heights.count)
    leftMax[0] = heights[0]
    for i in 1..

    오른쪽 최대 높이 배열 생성하기
    다음으로, 오른쪽에서 최대 높이를 저장하는 배열을 생성합니다. 이 배열도 같은 방식으로 생성합니다.
        var rightMax = [Int](repeating: 0, count: heights.count)
    rightMax[heights.count - 1] = heights[heights.count - 1]
    for i in (0..<(heights.count - 1)).reversed() {
        rightMax[i] = max(rightMax[i + 1], heights[i])
    }
    
2단계: 물의 양 계산하기
이제 각 위치에서 저장될 수 있는 물의 양을 계산합니다. 저장되는 물의 양은 왼쪽 최대 높이와 오른쪽 최대 높이 중 작은 값에서 현재 높이를 뺀 값으로 계산할 수 있습니다.
    var waterTrapped = 0
    for i in 0..

    스위프트 코드 전체
        func trap(_ heights: [Int]) -> Int {
        guard heights.count > 2 else { return 0 }
        
        var leftMax = [Int](repeating: 0, count: heights.count)
        var rightMax = [Int](repeating: 0, count: heights.count)

        leftMax[0] = heights[0]
        for i in 1..

    결과 분석
    위 코드를 실행하면 주어진 높이 배열에서 저장되는 물의 양이 6으로 출력됩니다. 이는 다음과 같이 시각화할 수 있습니다:
    
        인덱스 2는 1 만큼의 물을 저장할 수 있습니다.
        인덱스 4는 1 만큼의 물을 저장할 수 있습니다.
        인덱스 5는 3 만큼의 물을 저장할 수 있습니다.
        인덱스 6은 1 만큼의 물을 저장할 수 있습니다.
        인덱스 8은 1 만큼의 물을 저장할 수 있습니다.
    

    결론
    이번 강좌에서는 스위프트로 물의 양을 구하는 알고리즘 문제를 다루어 보았습니다. 이 문제는 배열과 반복문, 조건문을 사용하여 해결할 수 있으며, 각 위치에서 최대 높이를 비교하는 과정이 필요합니다. 알고리즘 문제를 풀 때는 문제의 구조를 잘 이해하고 접근 방법을 체계적으로 정리하는 것이 중요합니다. 
    
    더 많은 알고리즘 문제 및 해결 방법을 알고 싶으시면 여러 관련 자료를 참고하여 연습해보시기를 추천드립니다.

프로그래밍 언어 스위프트는 애플 생태계에서 널리 사용되는 언어로, iOS 및 macOS 어플리케이션 개발에 많이 활용됩니다.
개발자는 알고리즘 문제 풀이 능력을 갖추는 것이 중요합니다. 특히 취업을 위해서는 다양한 문제들을 해결할 수 있는
능력을 보여줘야 합니다. 오늘은 미로 탐색 문제에 대해 알아보겠습니다. 이 문제를 풀이하기 위해 깊이 우선 탐색(DFS)
알고리즘과 너비 우선 탐색(BFS) 알고리즘을 비교해보겠습니다.

문제 정의

주어진 2D 배열로 표현된 미로에서 시작점에서 도착점까지의 최단 경로를 찾는 문제입니다.
미로는 0과 1로 구성되어 있으며, 0은 이동 가능한 공간, 1은 벽을 나타냅니다.
시작점은 (0, 0)이며 도착점은 (n-1, m-1)입니다.
다음은 예시 미로입니다:

입력 형식

n x m 크기의 2D 배열이 입력됩니다. 0과 1로 이루어진 배열입니다.

출력 형식

시작점에서 도착점까지의 최단 경로의 길이를 출력합니다. 만약 도달할 수 없다면 -1을 출력합니다.

문제 풀이 접근법

이 문제를 풀기 위해서 다양한 탐색 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 그 중에서도
DFS(Depth First Search)와 BFS(Breadth First Search)가 가장 일반적으로 사용됩니다.
BFS는 최단 경로 문제에 적합한 알고리즘입니다. 각각의 알고리즘에 대한 간단한 설명을 하겠습니다.

BFS (너비 우선 탐색)

BFS는 그래프의 모든 정점을 레벨 별로 방문하는 방식입니다. 시작 정점에서 인접한 모든 정점을 방문하고,
그 다음 단계에서 인접한 정점을 탐색하여 모든 경로를 탐색합니다. BFS는 큐(Queue)를 사용하여 구현하며,
각 정점을 방문할 때마다 경로의 깊이를 기록함으로써 최단 경로를 찾을 수 있습니다. BFS의 시간 복잡성은 O(V + E)입니다.

DFS (깊이 우선 탐색)

DFS는 그래프의 한 정점에서 시작하여 가능한 깊게 탐색한 다음, 더 이상 갈 수 없는 지점에 도달하면
이전 단계로 돌아가서 다른 경로를 탐색하는 방식입니다. DFS는 스택(Stack)을 사용하여 구현하며,
방문 순서가 깊이에 따라 달라집니다. DFS는 모든 경로를 탐색하는 방식이기 때문에 최단 경로를 보장하지 않습니다.
따라서 미로 탐색 문제에는 BFS가 더 적합합니다. DFS의 시간을 O(V + E)이며, 공간 복잡성도 O(V)입니다.

알고리즘 설계

그럼 이제 BFS를 사용하여 미로 탐색 문제를 해결하는 알고리즘을 설계해 보겠습니다.
다음 단계로 나아가기 위해 필요한 변수를 정의하고 설정해야 합니다.

            // 미로 크기 n, m
            let n = 미로.count
            let m = 미로[0].count
            // 방향 배열 (상, 하, 좌, 우)
            let directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
            var queue: [(Int, Int)] = []
            // 시작점 (0, 0)에서 큐에 추가
            queue.append((0, 0))
            // 방문 여부 배열
            var visited = Array(repeating: Array(repeating: false, count: m), count: n)
            visited[0][0] = true
            // 거리 배열
            var distance = Array(repeating: Array(repeating: -1, count: m), count: n)
            distance[0][0] = 0

코드 구현

코드로 문제를 해결해 보겠습니다. 아래는 스위프트로 구현한 BFS 알고리즘입니다.

            func bfs(maze: [[Int]]) -> Int {
                let n = maze.count
                let m = maze[0].count
                let directions = [(0, 1), (1, 0), (0, -1), (-1, 0)]
                var queue: [(Int, Int)] = []
                var visited = Array(repeating: Array(repeating: false, count: m), count: n)
                var distance = Array(repeating: Array(repeating: -1, count: m), count: n)
                
                queue.append((0, 0))
                visited[0][0] = true
                distance[0][0] = 0
                
                while !queue.isEmpty {
                    let (x, y) = queue.removeFirst()
                    
                    for direction in directions {
                        let newX = x + direction.0
                        let newY = y + direction.1
                        
                        if newX >= 0 && newY >= 0 && newX < n && newY < m &&
                           maze[newX][newY] == 0 && !visited[newX][newY] {
                            visited[newX][newY] = true
                            distance[newX][newY] = distance[x][y] + 1
                            queue.append((newX, newY))
                        }
                    }
                }
                
                return distance[n-1][m-1] != -1 ? distance[n-1][m-1] : -1
            }

            let maze = [
                [0, 0, 1, 0, 0],
                [1, 0, 1, 0, 1],
                [0, 0, 0, 0, 1],
                [0, 1, 1, 0, 0],
                [0, 0, 0, 0, 0]
            ]

            let result = bfs(maze: maze)
            print(result) // 결과: 8

코드 설명

위의 코드에서는 BFS 알고리즘을 사용하여 미로를 탐색하고 최단 경로를 찾았습니다.
초기에는 (0, 0) 좌표에서 시작하며, 큐와 방문 여부 배열, 거리 배열을 설정합니다.
큐에서 하나의 좌표를 꺼내면, 그 좌표의 인접 좌표를 모두 체크하여 이동할 수 있는 좌표라면 큐에 추가하고,
방문 배열과 거리 배열을 업데이트합니다. 마지막에는 도착점의 거리 값을 반환합니다.
도착할 수 없다면 -1을 반환합니다.

결론

이번 강좌에서는 스위프트로 미로 탐색 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다.
BFS 알고리즘을 통해 최단 경로를 찾는 과정에서, 큐와 차원 배열을 효과적으로 활용했습니다.
취업 면접에서 종종 이러한 탐색 알고리즘에 대한 문제가 출제되므로, 충분한 연습을 통해 더욱 다양한 문제를 해결할 수 있도록 노력해야
합니다. 스위프트로 알고리즘 문제를 해결하는 데 있어 이러한 기초적인 개념들은 매우 유용합니다.

스위프트 코딩테스트 강좌, 문자열 찾기

안녕하세요! 이번 글에서는 스위프트를 이용해 문자열을 찾는 문제를 풀어보겠습니다. 문자열 문제는 코딩 테스트에서 자주 등장하는 유형이며, 주로 효율적인 탐색 알고리즘과 문자열 처리 방법을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 이번 강좌를 통해 문자열 처리의 기초를 탄탄히 다져보도록 하겠습니다.

문제 설명

다음은 문자열 찾기 문제입니다:

문자열 haystack와 needle가 주어질 때, haystack에서 needle이 처음 나타나는 위치를 찾는 함수를 작성하세요. needle이 존재하지 않으면 -1을 반환해야 합니다.

예제:

haystack = "hello", needle = "ll" => 출력: 2
haystack = "aaaaa", needle = "bba" => 출력: -1
haystack = "", needle = " => 출력: 0

문제 접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 문자열을 순차적으로 비교하면서 needle이 haystack 내에서 나타나는 위치를 확인해야 합니다. 다음과 같은 절차로 문제를 해결할 수 있습니다:

먼저 needle의 길이를 확인하고, haystack의 길이와 비교하여 needle이 haystack에 있을 수 있는지를 판단합니다.
그 후, haystack의 각 인덱스에서 needle의 길이만큼 부분 문자열을 추출하여 비교합니다.
비교한 결과가 일치한다면 해당 인덱스를 반환하고, needle이 haystack 내에서 발견되지 않는다면 -1을 반환합니다.

스위프트 코드 구현

이제 스위프트로 위의 로직을 구현해 보겠습니다:

func strStr(_ haystack: String, _ needle: String) -> Int {
        let haystackCount = haystack.count
        let needleCount = needle.count

        // needle이 비어 있을 때는 0을 반환
        if needleCount == 0 {
            return 0
        }

        // haystack의 길이가 needle의 길이보다 짧으면 -1을 반환
        if haystackCount < needleCount {
            return -1
        }

        // haystack을 배열로 변환
        let haystackArray = Array(haystack)

        // 각 인덱스에서 needle의 부분 문자열과 비교
        for i in 0...(haystackCount - needleCount) {
            var j = 0

            while j < needleCount && haystackArray[i + j] == needle[needle.index(needle.startIndex, offsetBy: j)] {
                j += 1
            }

            // needle을 발견한 경우
            if j == needleCount {
                return i
            }
        }

        // needle을 찾지 못한 경우
        return -1
    }

코드 설명

이제 작성한 코드에 대해 상세히 설명하겠습니다:

func strStr: 주어진 두 개의 문자열 haystack과 needle를 인자로 받아 문자열 찾기를 수행하는 함수입니다.
let haystackCount = haystack.count: haystack의 길이를 저장합니다.
let needleCount = needle.count: needle의 길이를 저장합니다.
if needleCount == 0: needle이 비어 있는 경우, 항상 0을 반환합니다.
if haystackCount < needleCount: haystack의 길이가 needle보다 짧으면, 찾을 수 없으므로 -1을 반환합니다.
let haystackArray = Array(haystack): 문자열을 배열로 변환하여 각 문자에 접근할 수 있도록 합니다.
for i in 0...(haystackCount - needleCount): haystack의 모든 인덱스에 대해 반복합니다. 반복문은 needle의 길이만큼 탐색해야 하므로, 길이를 고려하여 반복 범위를 설정합니다.
내부 while문에서는 각 인덱스에서 needle와 haystack의 부분 문자열을 비교합니다.
비교가 모두 일치하면 인덱스 i를 반환합니다.
마지막으로, needle을 찾지 못한 경우 -1을 반환합니다.

테스트 케이스

이 코드를 검증하기 위해 몇 가지 테스트 케이스를 작성해 보겠습니다:

print(strStr("hello", "ll"))   // 출력: 2
print(strStr("aaaaa", "bba"))     // 출력: -1
print(strStr("", ""))              // 출력: 0
print(strStr("abcde", "abc"))      // 출력: 0
print(strStr("abcde", "xyz"))      // 출력: -1

결론

이번 강좌에서는 스위프트로 문자열 찾기 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 주어진 문제를 풀기 위해 문자열의 길이, 부분 문자열 비교 및 탐색 범위를 면밀히 확인하는 것이 중요하다는 점을 기억하시길 바랍니다. 문자열 관련 문제는 다양한 변형이 존재하므로, 연습을 통해 더욱 다양한 케이스를 처리할 수 있도록 노력해보시기 바랍니다.

다음 강좌에서는 다른 종류의 문자열 문제를 다루어 볼 예정입니다. 감사합니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 리프 노드의 개수 구하기

문제 설명

이진 트리에서 리프 노드는 자식 노드가 없는 노드를 말합니다. 주어진 이진 트리가 있을 때, 리프 노드의 개수를 구하는 함수를 작성하세요.

예를 들어:

입력:

출력: 3 (리프 노드: 4, 5, 3)

문제 분석

이 문제는 주어진 이진 트리에서 자식 노드가 없는 노드(즉, 리프 노드)의 개수를 셀 수 있는 알고리즘을 구현하는 것입니다. 재귀적인 방법이나 반복적인 방법을 통해 이진 트리를 순회하면서 리프 노드를 찾을 수 있습니다.

알고리즘 설계

리프 노드를 찾기 위해서는 다음과 같은 절차를 따릅니다:

이진 트리를 탐색하기 위한 함수를 정의합니다.
현재 노드가 NULL이 아닌 경우:

왼쪽 자식 노드를 재귀적으로 호출합니다.
오른쪽 자식 노드를 재귀적으로 호출합니다.
현재 노드가 리프 노드인지 확인합니다; 리프 노드일 경우 카운트를 증가시킵니다.

NULL인 경우, 함수는 종료합니다.

스위프트 구현

이제 위의 알고리즘을 스위프트로 구현해보겠습니다. 아래는 리프 노드의 개수를 구하는 함수의 코드입니다:

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

    func countLeafNodes(root: TreeNode?) -> Int {
        guard let node = root else {
            return 0
        }
        
        // 리프 노드인지 확인
        if node.left == nil && node.right == nil {
            return 1
        }
        
        // 재귀적으로 왼쪽과 오른쪽 자식 노드의 리프 노드 개수를 센다
        return countLeafNodes(root: node.left) + countLeafNodes(root: node.right)
    }

코드 설명

위의 코드는 이진 트리의 리프 노드 개수를 구하기 위한 countLeafNodes 함수를 구현합니다. 각 부분을 분석하여 설명하겠습니다:

TreeNode 클래스: 이진 트리의 각 노드를 정의합니다. 각 노드는 값과 왼쪽, 오른쪽 자식을 가집니다.
countLeafNodes 함수: 주어진 노드를 인자로 받아 리프 노드의 수를 반환합니다.
guard let: 현재 노드가 NULL인지 확인하고, NULL일 경우 0을 반환하여 탐색을 종료합니다.
리프 노드 확인: 현재 노드가 왼쪽과 오른쪽 자식 노드가 없으면 1을 반환합니다.
재귀 호출: 왼쪽과 오른쪽 자식 노드를 재귀적으로 호출하여 리프 노드의 개수를 더합니다.

테스트 케이스

작성한 함수가 올바르게 동작하는지 확인하기 위해 몇 가지 테스트 케이스를 만들어 보겠습니다.

    // 트리 생성
    let root = TreeNode(value: 1)
    let node2 = TreeNode(value: 2)
    let node3 = TreeNode(value: 3)
    let node4 = TreeNode(value: 4)
    let node5 = TreeNode(value: 5)

    // 트리 구조 연결
    root.left = node2
    root.right = node3
    node2.left = node4
    node2.right = node5

    // 리프 노드 개수 출력
    let leafCount = countLeafNodes(root: root)
    print("리프 노드의 개수: \(leafCount)")  // 리프 노드의 개수: 3

결론

이번 글에서는 스위프트를 활용하여 이진 트리의 리프 노드 개수를 구하는 방법에 대해 알아보았습니다. 알고리즘을 설계하고, 이를 구현하는 과정에서 재귀 호출의 원리에 대해 이해하고 실제 코드를 작성하는 연습을 했습니다. 이와 같은 문제는 코딩 테스트에서 자주 출제되므로, 반복적으로 연습하여 숙련도를 높이는 것이 중요합니다.

추가 학습 자료

리프 노드 개수를 구하는 문제와 관련된 추가 자료를 찾고 싶다면, 다음 자료를 참고하시기 바랍니다:

스위프트 코딩테스트 강좌, 디버깅은 왜 중요할까

현대의 소프트웨어 개발에서 디버깅(Debugging)은 필수적인 과정입니다. 특히 취업을 위한 알고리즘 시험에서는 문제를 해결하는 것뿐만 아니라, 코드의 정확성 및 효율성을 검증하는 과정이 중요합니다. 이번 글에서는 스위프트 언어를 사용하여 알고리즘 문제를 해결하는 방법과 함께 디버깅의 중요성에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.

문제 정의

문제: 두 정수의 합 구하기

주어진 두 정수 A와 B가 있을 때, 이 두 정수의 합을 반환하는 함수를 작성하시오.

예제 입력: A = 5, B = 10

예제 출력: 15

문제 해결 과정

1단계: 문제 이해하기

문제를 이해하기 위해서는 먼저 요구사항을 명확히 해야 합니다. 여기서는 두 정수를 입력받아 그 합을 반환해야 합니다. 이는 매우 간단한 연산이지만, 코딩테스트에서는 생각보다 간단하지 않은 상황이 발생할 수 있습니다.

2단계: 알고리즘 설계하기

문제를 해결하기 위해서는 간단한 단계로 접근할 수 있습니다. 두 정수를 입력받아 더하고, 그 결과를 출력하면 됩니다. 이를 위해 다음과 같은 알고리즘을 설계합니다:

두 정수 A와 B를 입력받는다.
A와 B를 더한 값을 변수 sum에 저장한다.
sum을 반환한다.

3단계: 코드 구현하기

스위프트로 위 알고리즘을 구현해보겠습니다.

func addNumbers(A: Int, B: Int) -> Int {
    let sum = A + B
    return sum
}

// 함수 테스트
print(addNumbers(A: 5, B: 10))  // 출력: 15

4단계: 디버깅 과정을 통한 오류 수정하기

디버깅은 우리가 작성한 코드가 의도대로 작동하는지 확인하는 단계입니다. 함수 동작이 예상을 벗어나는 경우, 그 원인을 찾아 수정해야 합니다.

디버깅 기법

출력문 사용하기: 변수의 값을 출력하여 중간 과정을 확인한다.
조건문과 에러 확인: 경계 조건에서 혹은 비정상적인 값을 사용하는 경우 추가 검사를 해본다.
테스트 케이스 추가: 다양한 입력값에 대해 테스트 케이스를 만들어 실행해본다.

예를 들어, 만약 A 또는 B가 음수인 경우를 고려해야 한다고 합시다. 우리는 다음처럼 함수를 수정할 수 있습니다:

func addNumbers(A: Int, B: Int) -> Int {
    guard A >= 0 && B >= 0 else {
        print("Error: 음수는 허용되지 않습니다.")
        return -1
    }
    let sum = A + B
    return sum
}

// 테스트 - 정상 동작
print(addNumbers(A: 5, B: 10))  // 출력: 15

// 테스트 - 비정상 동작
print(addNumbers(A: -5, B: 10))  // 출력: Error: 음수는 허용되지 않습니다.

5단계: 최종 검토 및 제출

마지막으로 작성한 코드를 검토하고, 필요시 주석을 달아 가독성을 높입니다. 코딩테스트에서는 협업을 고려하여 내 코드를 다른 개발자가 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

디버깅의 중요성

디버깅은 단순히 오류를 수정하는 과정을 넘어서서, 코드의 품질을 보장하고 최적화를 통해 성능을 향상시킬 기회를 제공합니다. 코딩테스트에서 출제되는 문제들은 실제 업무에서 발생할 수 있는 상황들과 유사하기 때문에, 이러한 문제를 해결하는 능력을 기르는 것이 중요합니다.

결론

스위프트를 이용한 알고리즘 문제 해결 과정과 디버깅의 중요성에 대해 알아보았습니다. 디버깅은 성공적인 개발자에게 필요한 기술로, 취업을 위한 알고리즘 시험이나 실제 프로젝트에서의 코드 품질을 높이는 데 큰 역할을 합니다. 더 나아가, 디버깅을 통해 얻은 경험은 추후 유사한 문제를 해결하는 데에도 큰 도움이 될 것입니다.