[카테고리:] 스위프트 코딩테스트 강좌

안녕하세요, 여러분! 오늘은 코딩테스트에서 자주 등장하는 문제 중 하나인 ‘계단 수 구하기‘ 문제를 다뤄보겠습니다. 이 글에서는 계단 수 문제의 정의, 해결 방법, 그리고 스위프트 코드 예제를 단계별로 살펴보겠습니다. 최종적으로는 효율적이고 간결한 코드 구현 방법과 다양한 테스트 케이스를 포함할 것입니다.

문제 정의

계단 수(n)는 길이가 n인 수로서, 연속된 두 자리의 차이가 1인 수를 의미합니다. 예를 들어, 123, 234, 321은 계단 수입니다. 하지만 122, 3456은 계단 수가 아닙니다. 여러분의 작업은 주어진 n에 대해 n자리 계단 수의 개수를 계산하는 것입니다.

문제의 예

1부터 9까지의 숫자를 사용하여 주어진 자리 수(n)의 계단 수를 구하는 문제를 예로 들어보겠습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

• n = 1: 결과 = 9 (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
• n = 2: 결과 = 17 (10, 12, 21, 23, 32, 34, 43, 45, 54, 56, 65, 67, 76, 78, 87, 89, 90)
• n = 3: 결과 = 32 (101, 121, 123, 210, 212, …)

문제를 해결하기 위한 접근법

이 문제를 해결하기 위해서는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법을 사용할 수 있습니다. 계단 수의 성질에 따라서 한 자리 수의 경우와 그 위의 자리 수의 관계를 이용하여 문제를 푸는 방식입니다.

다이나믹 프로그래밍 접근법

우리는 먼저 계단 수의 길이를 n으로 하고, 가능한 수의 배열을 저장할 dp 배열을 설정합니다. dp[i][j]는 길이 i인 계단 수의 마지막 자리가 j일 때의 수의 개수를 의미합니다. 이 구성을 통해 점화식을 설정할 수 있습니다:

        dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + dp[i-1][j+1]
    

여기서 j는 0부터 9까지의 숫자를 가집니다. 즉, 마지막 자리가 0이라면, 이전 자리의 마지막 자리는 1밖에 올 수 없고, 마지막 자리가 9라면, 이전 자리의 마지막 자리는 8밖에 올 수 없습니다. 중간 값들은 양방향 모두 가능하다는 점을 유의해야 합니다.

기초 설정

이제 문제 해결을 위한 DP 테이블을 초기화하겠습니다. 계단 수의 경우 첫 자리 수는 1부터 9까지의 숫자이기 때문에:

    for j in 0...9 {
        dp[1][j] = 1
    }
    

이제 두 번째 자리부터 n자리까지의 반목문을 설정하여 dp 배열을 채워넣겠습니다.

스위프트 코드 구현

이제 위에서 설명한 내용을 바탕으로 스위프트로 코드를 구현해 보겠습니다.

    func countStairNumbers(n: Int) -> Int {
        // 각 자리수 별 계단 수의 갯수를 저장할 배열
        var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: 10), count: n + 1)

        // 1자리 수는 1~9까지 각각 1개의 경우
        for j in 1...9 {
            dp[1][j] = 1
        }

        // DP 배열 채우기
        for i in 2...n {
            for j in 0...9 {
                if j > 0 {
                    dp[i][j] += dp[i - 1][j - 1]
                }
                if j < 9 {
                    dp[i][j] += dp[i - 1][j + 1]
                }
            }
        }

        var totalCount = 0
        // n자리 수의 경우를 모두 더함
        for j in 0...9 {
            totalCount += dp[n][j]
        }

        return totalCount
    }

    // 사용 예
    let result = countStairNumbers(n: 3)
    print("3자리 수의 계단 수의 개수: \(result)") // Output: 32
    

코드 설명

위 코드는 주어진 n에 대해 n자리 계단 수의 개수를 반환합니다. 함수에서 dp 배열을 설정하고, 각 자리 수에 대해 가능성을 더해가며 각각의 경우를 계산합니다. 최종적으로는 n자리 수의 모든 경우의 수를 반환합니다.

테스트 케이스

몇 가지 테스트 케이스를 만들어 보겠습니다. 각 자리 수에 대한 결과를 확인하여 함수의 올바른 동작을 검증하겠습니다:

    print("1자리 수: \(countStairNumbers(n: 1))") // 9
    print("2자리 수: \(countStairNumbers(n: 2))") // 17
    print("3자리 수: \(countStairNumbers(n: 3))") // 32
    print("4자리 수: \(countStairNumbers(n: 4))") // X (직접 계산 후 확인)
    print("5자리 수: \(countStairNumbers(n: 5))") // Y (직접 계산 후 확인)
    

결론

오늘은 스위프트를 이용하여 계단 수 구하기 문제를 해결하는 방법에 대해 알아보았습니다. 우리는 동적 프로그래밍을 통해 이 문제의 효율적인 해결책을 마련할 수 있었습니다. 여러분도 이 문제를 이해하고 활용하여 더 많은 알고리즘 문제를 해결해 보시기 바랍니다!

그럼 다음 시간에 더 흥미로운 주제로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!

게임 개발은 흥미로운 분야일 뿐만 아니라, 복잡한 알고리즘과 문제 해결 능력을 요구합니다.
본 글에서는 스위프트 언어를 사용한 코딩 테스트 문제를 살펴보고, 이를 해결하기 위한 과정을 상세히 설명하겠습니다.
이 강좌는 특히 게임 개발에 관심이 있는 프로그래머들에게 큰 도움이 될 것입니다.
문제가 주어지면, 이를 해결하는 과정을 단계적으로 분석해보겠습니다.

문제 설명

우리의 목표는 N개의 몬스터가 나타나는 게임의 레벨을 개발하는 것입니다.
각 몬스터는 각각의 체력(Hit Points, HP)과 공격력(Damage) 속성을 가지고 있으며,
플레이어는 특정 공격력으로 몬스터를 공격할 수 있습니다.
이 문제에서 플레이어는 몬스터를 모두 처치하기 위해 최적의 공격 전략을 찾아야 합니다.

문제: 수치적 최적화

주어진 몬스터들의 HP와 공격력을 기반으로,
플레이어가 몬스터를 처치하기 위해 필요한 최소 공격 횟수를 계산하시오.
각 공격 시 플레이어는 고정된 공격력을 가지고 있으며,
몬스터는 공격받을 때마다 자신의 HP를 줄입니다.
몬스터는 각각의 HP가 0 이하가 될 때까지 지속적으로 공격을 받습니다.

입력 형식

• 첫 번째 줄에는 몬스터의 수 N (1 ≤ N ≤ 1000)이 주어집니다.
• 두 번째 줄에는 N개의 몬스터의 HP가 공백으로 구분되어 주어집니다. (1 ≤ HP ≤ 10000)
• 세 번째 줄에는 N개의 몬스터의 공격력이 공백으로 구분되어 주어집니다. (1 ≤ Damage ≤ 100)
• 마지막 줄에는 플레이어의 공격력 A (1 ≤ A ≤ 10000)가 주어집니다.

출력 형식

최소 공격 횟수를 출력하시오.

문제 접근 방식

이 문제를 해결하기 위해서는 다음의 접근 방식을 사용할 수 있습니다:

1. 각 몬스터에 대해 체력을 알고 있고, 플레이어의 공격력이 있는 경우,
   몬스터를 처치하기 위해 필요한 공격 횟수를 구해야 합니다.
2. 몬스터의 HP를 플레이어의 공격력으로 나누어 몬스터를 처치하는 데 필요한 공격 횟수를 계산합니다.
3. 각 몬스터의 처치에 필요한 공격 횟수를 모두 더하는 방식으로
   최종 결과인 최소 공격 횟수를 도출합니다.

코드 구현

이제 본격적으로 스위프트 코드를 작성해 보겠습니다:

    import Foundation

    func minimumAttacksToDefeatMonsters(hpList: [Int], damageList: [Int], attackPower: Int) -> Int {
        var totalAttacks = 0

        for hp in hpList {
            // 몬스터 별 공격 횟수 계산
            let requiredAttacks = (hp + attackPower - 1) / attackPower
            totalAttacks += requiredAttacks
        }
        
        return totalAttacks
    }

    // 예시 입력
    let n = 3
    let hpList = [100, 200, 300]
    let damageList = [50, 70, 90] // 사용하지 않지만 문제의 조건으로 제공됨
    let attackPower = 75

    let result = minimumAttacksToDefeatMonsters(hpList: hpList, damageList: damageList, attackPower: attackPower)
    print("최소 공격 횟수: \(result)")
    

코드 설명

위의 코드에서 우리는 플레이어의 공격력과 몬스터의 HP에 따라
몬스터를 처치하기 위한 최소 공격 횟수를 계산했습니다.
minimumAttacksToDefeatMonsters 함수는
부여된 HP 목록에 대해 반복하며 각 몬스터에 대해 필요한 공격 횟수를 계산합니다.

먼저, 몬스터의 HP를 플레이어의 공격력으로 나눈 값을 구합니다.
이 때, 몬스터의 HP가 플레이어의 공격력으로 나누어 떨어지지 않으면,
몬스터를 처치하기 위해 필요한 공격 횟수는 올림 처리가 필요합니다.
이 경우 (hp + attackPower - 1) / attackPower를 사용하여
필요한 공격 횟수를 계산합니다. 마지막으로 모든 몬스터에 대해
계산된 공격 횟수를 종합하여 최종 결과를 반환합니다.

성능 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N)입니다. 이는 각 몬스터에 대한 처치 횟수를
단순히 계산하기 때문입니다. 최대 N이 1000이므로, 이 알고리즘은
성능 면에서 매우 효율적입니다.

결론

이번 강좌에서는 스위프트를 사용한 게임 개발에 관련된 코딩 테스트 문제를
다뤄 보았습니다. 몬스터를 체계적으로 처치하기 위한
알고리즘을 설계하여 최적의 공격 횟수를 계산하는 과정을 통해
게임 개발에 있어서의 알고리즘 문제 해결법을 배웠습니다.
이를 참고하여 다양한 게임에 적용할 수 있는 전략을 개발해보시기 바랍니다.

효과적인 알고리즘 문제풀이를 위해 다양한 문제를 함께 풀어보는 강좌입니다. 오늘 우리가 다룰 문제는 ‘거짓말쟁이가 되긴 싫어’라는 주제를 기반으로 하고 있습니다. 이 문제를 통해 통계적 사고와 조건문, 리스트 처리 기술을 익히게 될 것입니다.

문제 설명

최근에 한 참가자가 날라리로 선발된 결혼식에 참석하게 되었습니다. 그런데 그 결혼식에는 그가 원치 않는 친구가 100명이나 초대되어 있었습니다. 이들은 결혼식에서 자신의 친구가 아닌 타인을 거짓말로 소개할 계획을 세우고 있습니다.

각 친구들은 특정 인원에 대해 ‘나는 A와 B를 알고 있다’ 라고 주장할 수 있습니다. 여러분의 임무는 모든 거짓말을 확인하고서 두 친구들이 같은 사람을 알고 있는지 판별하는 것입니다.

주어진 입력은 친구의 수, 각 친구의 거짓말 정보가 포함됩니다. 여러분은 입력된 정보를 바탕으로 과연 어떤 친구가 거짓말을 하는지를 판단해야 합니다.

입력 예시

                5
                1 2
                2 3
                3 4
                4 5
                1 5
            

첫 줄에는 친구의 수 N이 주어지고, 이후 N줄에는 각각의 친구가 알고 있는 친구의 번호가 주어집니다.

출력 예시

                Yes
            

두 친구가 서로를 알고 있을 경우 ‘Yes’, 그렇지 않을 경우는 ‘No’를 출력합니다.

문제 접근법

이 문제를 해결하기 위해서는 그래프 탐색 알고리즘을 이용할 수 있습니다. 각각의 친구들을 정점으로 하고, 그들 사이의 관계를 간선으로 표현하여 그래프를 구성합니다. DFS나 BFS와 같은 탐색 방식을 사용하여 두 친구가 서로를 알고 있는지를 확인할 수 있습니다.

기본적인 접근 방법은 친구 관계를 리스트에 저장하고, 주어진 두 친구에 대해 그래프 탐색을 실시하는 것입니다.

코드 구현

아래는 스위프트로 구현한 코드입니다.

                
                import Foundation

                func canKnowEachOther(N: Int, friendships: [(Int, Int)], friendA: Int, friendB: Int) -> String {
                    // 그래프 초기화
                    var graph = Array(repeating: [Int](), count: N + 1)

                    // 친구 관계 저장
                    for (a, b) in friendships {
                        graph[a].append(b)
                        graph[b].append(a)
                    }

                    // BFS 초기화
                    var queue = [friendA]
                    var visited = Array(repeating: false, count: N + 1)
                    visited[friendA] = true

                    while !queue.isEmpty {
                        let current = queue.removeFirst()

                        // 친구 B를 발견했는가?
                        if current == friendB {
                            return "Yes"
                        }

                        for neighbor in graph[current] {
                            if !visited[neighbor] {
                                visited[neighbor] = true
                                queue.append(neighbor)
                            }
                        }
                    }

                    return "No"
                }

                // 입력 예시
                let N = 5
                let friendships = [(1, 2), (2, 3), (3, 4), (4, 5), (1, 5)]
                let result = canKnowEachOther(N: N, friendships: friendships, friendA: 1, friendB: 5)
                print(result) // "Yes"
                
            

코드 설명

위의 코드는 다음과 같은 방식으로 동작합니다:

• 그래프 초기화: 입력 받은 친구 관계를 바탕으로 인접 리스트 형태로 그래프를 초기화합니다.
• BFS 탐색: 주어진 친구 A에서 시작하여 BFS를 실행하면서 친구 B에 도착했는지를 확인합니다. 이미 방문한 친구는 다시 방문하지 않도록 관리합니다.
• 결과 반환: 친구 B를 발견하면 “Yes”를 반환하고, 모든 탐색을 마친 후에도 발견하지 못했을 경우 “No”를 반환합니다.

추가적 고려사항

이 문제의 해결 방법은 기본적인 DFS/BFS 탐색이기 때문에 굉장히 직관적입니다. 하지만 문제의 범위가 증가하게 되면 더 효율적인 방법을 모색해야 할 수도 있습니다. 예를 들어, 친구 수가 많아질 경우 DFS 대신 Union-Find 알고리즘을 적용하는 것이 성능상 유리할 수 있습니다.

만약 더 복잡한 관계나 무작위적 구성의 데이터가 주어진다면 이를 해결하기 위해 다양한 기법(예: Dynamic Programming 옵션 등)을 활용할 수 있습니다. 알고리즘 설계 시 최악의 경우 시간 복잡도와 공간 복잡도를 고려하여 선택하는 것이 매우 중요합니다.

알고리즘 문제는 프로그래머가 문제 해결 능력을 기르는데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 스위프트를 사용하여 가장 큰 정사각형을 찾는 문제를 다루어 보겠습니다. 이 문제는 주어진 2차원 배열에서 가장 큰 정사각형의 넓이를 찾는 것입니다.

문제 설명

주어진 이진 행렬이 있을 때, 행렬 안에서 가장 큰 정사각형을 찾고 그 넓이를 반환하는 함수를 작성하시오. 0은 빈 칸을 의미하고, 1은 채워진 칸을 의미합니다.

예제

입력:
[
    [1, 0, 1, 0, 0],
    [1, 0, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 1, 0]
]

출력: 4

문제 풀이 과정

문제 접근법

이 문제를 해결하기 위해 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 접근법을 사용할 것입니다. 아래는 문제를 해결하기 위해 사용할 몇 가지 단계입니다.

1. 입력으로 주어진 이진 행렬을 기반으로 DP 테이블을 생성합니다.
2. 각 칸에서 가장 큰 정사각형의 크기를 계산합니다.
3. 조금 더 구체적으로, 행렬의 각 요소를 탐색하면서 해당 요소가 1일 경우, 그 요소를 오른쪽, 아래쪽, 그리고 대각선 아래쪽의 최소값에 1을 더한 값으로 업데이트합니다.
4. 최대 크기의 정사각형 넓이를 계산하여 반환합니다.

동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 테이블 구성

DP 테이블의 크기는 입력으로 받은 행렬과 동일하게 설정하고, 각 요소는 다음과 같은 규칙으로 값을 설정합니다.

• 0인 경우: 해당 위치에서 정사각형을 만들 수 없으므로 0으로 설정합니다.
• 1인 경우: 위에서 설명한대로 주변의 값을 참조하여 정사각형의 크기를 계산합니다.

스위프트 코드 구현

이제 위에서 설명한 접근 방식을 스위프트 코드로 구현해 보겠습니다.

func maximalSquare(_ matrix: [[Character]]) -> Int {
    guard !matrix.isEmpty else { return 0 }
    let rows = matrix.count
    let cols = matrix[0].count
    var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: cols), count: rows)
    var maxSide = 0

    for i in 0..

코드 설명

위의 코드에서 사용한 모든 변수에 대해 설명하겠습니다:

• rows: 행렬의 행 수
• cols: 행렬의 열 수
• dp: 각 정사각형 크기를 저장하는 동적 프로그래밍 테이블
• maxSide: 현재까지 발견된 가장 큰 정사각형의 한 변의 길이

테스트 케이스

이제 작성한 코드를 테스트해 보겠습니다. 아래는 몇 가지 테스트 케이스입니다.

let testMatrix1: [[Character]] = [
    ["1", "0", "1", "0", "0"],
    ["1", "0", "1", "1", "1"],
    ["1", "1", "1", "1", "1"],
    ["1", "0", "0", "1", "0"]
]

let result1 = maximalSquare(testMatrix1)
print(result1) // 4

let testMatrix2: [[Character]] = [
    ["0", "1"],
    ["1", "0"]
]

let result2 = maximalSquare(testMatrix2)
print(result2) // 1

결론

이번 강좌에서는 스위프트로 가장 큰 정사각형을 찾는 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 이 문제는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)의 적용을 통해 효율적으로 해결할 수 있으며, 코딩 인터뷰에서 자주 등장하는 문제 중 하나입니다. 실제 알고리즘 문제를 풀어보는 것은 매우 유익하며, 연습을 통해 여러분의 문제 해결 능력을 한 단계 끌어올릴 수 있기를 바랍니다.

참고 자료

이 문제를 더 깊이 있게 배우고 싶다면 다음 자료를 참고하시기 바랍니다:

• Largest Square Formed in a Matrix – GeeksforGeeks
• Maximal Square – LeetCode
• Understanding Dynamic Programming with Maximum Square – Medium