[카테고리:] 스위프트 코딩테스트 강좌

문제 설명

코딩테스트에서 자주 등장하는 그래프 관련 문제로, 친구 관계를 파악하는 문제를 다룰 것입니다.
친구 관계는 ‘양방향 간선’으로 표현될 수 있으며, 이 문제에서는 주어진 친구 관계를 통해
특정 친구의 친구를 출력하는 알고리즘을 구현하려고 합니다.

문제

문제 설명: N명의 친구가 있습니다. 각 친구는 서로를 친구로 간주하며,
친구 관계는 쌍으로 주어집니다. 친구 관계가 주어질 때, 특정 친구의 친구 리스트를
출력하는 프로그램을 작성하시오. 단, 중복된 친구는 제외합니다.

입력 형식:
– 첫 줄에 정수 N (1 ≤ N ≤ 100)과 정수 M (1 ≤ M ≤ 1000)이 주어집니다.
– 그 다음 M줄에 걸쳐 친구 관계를 나타내는 두 정수 A와 B로 구성됩니다.
– A와 B는 각각 친구의 번호이며, 항상 A ≠ B입니다.

출력 형식:
– 특정 친구 K (1 ≤ K ≤ N)의 친구 목록을 공백으로 구분하여 출력합니다.

예시 입력

5 5
1 2
1 3
2 4
3 4
4 5
3

예시 출력

2 4

문제 해결 과정

1단계: 문제 이해하기

문제를 이해하기 위해, 먼저 주어진 친구 관계를 어떻게 표현할 수 있을지 생각해봅니다.
친구 관계는 그래프로 표현할 수 있으며, ‘친구’는 ‘노드’로, 친구 관계는 ‘간선’으로 나타낼 수 있습니다.
이를 통해, 각 친구의 친구 목록을 쉽게 찾을 수 있습니다.

2단계: 데이터 구조 선택하기

친구 관계를 표현하기 위한 데이터 구조로는 ‘인접 리스트’가 적합합니다.
딕셔너리 또는 배열을 사용하여 각 친구의 친구 목록을 저장할 수 있습니다.
이 문제에서는 친구 번호를 인덱스로 하여 배열을 사용하겠습니다.

3단계: 구현하기

이제 문제를 해결하기 위해 스위프트(Swift) 언어로 코드를 구현해보겠습니다.
먼저 입력을 받아 친구 관계를 인접 리스트로 구축한 후, 특정 친구 K의 친구 목록을 출력하는 프로그램을 작성할 것입니다.

import Foundation

func main() {
    // 입력 받기
    let firstLine = readLine()!.split(separator: " ").map { Int($0)! }
    let N = firstLine[0] // 친구의 수
    let M = firstLine[1] // 친구 관계의 수
    
    // 친구 관계를 저장할 배열 (인접 리스트)
    var friends = [[Int]](repeating: [], count: N + 1)
    
    // 친구 관계 입력
    for _ in 0..

4단계: 코드 설명

코드는 크게 세 부분으로 나눌 수 있습니다. 각 부분에 대한 설명은 다음과 같습니다.

• 입력 및 초기화:
  • 우선 첫 줄에서 친구의 수 N과 친구 관계의 수 M을 입력받습니다.
  • 그 다음, N+1 크기의 빈 배열을 생성하여 각 친구의 친구 목록을 저장합니다.
• 친구 관계 입력:
  • 친구 관계는 주어진 M줄에 걸쳐 입력받으며, 이를 통해 양방향 관계를 인접 리스트에 저장합니다.
• 친구 K의 친구 목록 출력:
  • 특정 친구 K의 친구 목록을 정렬한 후, 공백으로 구분하여 출력합니다.

5단계: 코드 테스트하기

작성한 코드를 테스트하기 위해 다양한 입력 케이스를 고려해야 합니다.
예를 들어, 아래와 같은 테스트 케이스를 넣어보겠습니다.

예제 입력 1

5 5
1 2
1 3
2 4
3 4
4 5
3

예제 출력 1

2 4

예제 입력 2

4 4
1 2
2 3
3 4
4 1
1

예제 출력 2

2 4

예제 입력 3

4 4
1 2
3 4
2 3
1 4
2

예제 출력 3

1 3

결론

이번 강좌에서는 스위프트를 활용하여 친구 관계를 파악하고,
특정 친구의 친구 목록을 출력하는 알고리즘을 구현했습니다.
그래프 문제는 다양한 응용이 가능하므로, 충분한 연습을 통해
알고리즘 이해도를 높이는 것이 중요합니다.

앞으로도 더 많은 문제를 풀어보며 실력을 향상시키길 바랍니다.

안녕하세요! 이번 블로그 포스트에서는 스위프트 언어를 사용하여 최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCS) 문제를 해결하는 방법에 대하여 깊이 있게 알아보겠습니다. LCS 문제는 두 개의 문자열에서 공통적으로 나타나는 부분 수열 중 가장 긴 것을 찾는 문제로, 다양한 알고리즘과 동적 프로그래밍을 통해 해결할 수 있습니다. 이 글을 통해 문제를 이해하고, 알고리즘을 구현하는 과정을 상세히 안내드리겠습니다.

1. 문제 이해하기

최장 공통 부분 수열(LCS)은 두 개의 시퀀스가 주어졌을 때, 두 시퀀스에 공통으로 포함되어 있으면서 원래의 순서를 유지하는 부분 수열 중 가장 긴 것을 찾는 문제입니다. 예를 들어, 두 문자열 “ABCBDAB”와 “BDCAB”가 있을 때 이들의 LCS는 “BDAB”이며, 길이는 4입니다.

2. 문제 설명

주어진 두 문자열 S1과 S2에 대해 LCS의 길이를 구하는 함수를 작성해 봅시다. 만약 두 문자열은 각각 다음과 같이 정의되어 있다고 하겠습니다:

S1 = "ABCBDAB"
S2 = "BDCAB"

이제 LCS를 찾기 위해 사용할 수 있는 일반적인 접근 방식을 알아보겠습니다.

3. 문제 해결 방법론

LCS 문제를 해결하기 위한 가장 널리 알려진 방법은 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)입니다. 이 방법은 문제를 하위 문제로 나누어 풀고, 그 결과를 재사용하여 전체 문제의 해결을 도출하는 방식입니다. 이 과정을 단계별로 설명하겠습니다.

3.1 동적 프로그래밍 테이블 초기화

우선 두 문자열 S1, S2의 길이를 각각 m과 n이라고 하였을 때, m+1 x n+1 크기의 2차원 배열(dp)을 생성하여 초기화합니다. 배열의 각 요소 dp[i][j]는 S1의 첫 i개의 문자가 S2의 첫 j개의 문자와의 LCS의 길이를 의미합니다. 초기화 과정은 다음과 같습니다:

for i in 0 to m: 
    dp[i][0] = 0
for j in 0 to n: 
    dp[0][j] = 0

3.2 동적 프로그래밍 점화식

이제 각 문자에 대한 LCS 값을 업데이트하는 점화식을 정의하겠습니다. 만약 S1의 i번째 문자와 S2의 j번째 문자가 같다면, 해당 문자까지의 LCS 길이는 이전의 LCS 길이에 1을 더한 값이 됩니다. 즉:

if S1[i-1] == S2[j-1] then
    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
else
    dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])

이 점화식을 통해 모든 요소를 계산할 수 있으며, 최종적으로 dp[m][n]에서 LCS의 길이를 얻을 수 있습니다.

4. 스위프트 코드 구현

이제 위의 과정을 바탕으로 Swift 언어로 LCS를 구현해 보겠습니다. 아래는 최장 공통 부분 수열을 계산하는 함수입니다.

func longestCommonSubsequence(_ S1: String, _ S2: String) -> Int {
    let s1Array = Array(S1)
    let s2Array = Array(S2)
    let m = s1Array.count
    let n = s2Array.count
    var dp = Array(repeating: Array(repeating: 0, count: n + 1), count: m + 1)

    for i in 1...m {
        for j in 1...n {
            if s1Array[i - 1] == s2Array[j - 1] {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
            } else {
                dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
            }
        }
    }

    return dp[m][n]
}

위의 함수는 두 문자열 S1과 S2를 인자로 받아 최장 공통 부분 수열의 길이를 반환합니다.

5. 테스트 케이스

함수를 테스트하기 위해 몇 가지 케이스를 만들어보겠습니다.

let S1 = "ABCBDAB"
let S2 = "BDCAB"
let result = longestCommonSubsequence(S1, S2)
print("최장 공통 부분 수열의 길이는 \(result)입니다.") // 출력: 4

테스트를 통해 우리의 알고리즘이 올바른 결과를 반환하는지 확인할 수 있습니다.

6. 시간 복잡도 분석

동적 프로그래밍을 이용한 이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(m*n)이며, 공간 복잡도 또한 O(m*n)입니다. m과 n은 각각 두 문자열의 길이입니다. 이러한 복잡도는 문자열의 길이가 증가함에 따라 급증할 수 있으므로, 메모이제이션을 활용하여 공간 복잡도를 줄이는 등의 최적화 기법을 적용할 수 있습니다.

7. 결론

이번 글에서는 최장 공통 부분 수열 문제를 해결하기 위한 방법으로 동적 프로그래밍 기법을 사용하여 스위프트 코드로 구현하는 방법에 대해 살펴보았습니다. LCS 문제는 컴퓨터 과학 분야에서 유용하게 사용되며, 다양한 응용 프로그램에서 중요한 역할을 합니다. 이 알고리즘을 여러 상황에서 활용할 수 있으며, 이를 통해 프로그래밍 문제를 해결하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

앞으로도 다양한 알고리즘 문제 풀이를 통해 여러분이 코딩테스트에 준비하는 데 도움이 되길 바랍니다. 감사합니다!

문제: 최솟값을 만드는 괄호 배치 찾기

알고리즘 문제는 코딩테스트에서 중요한 부분을 차지하며, 특히 괄호와 관련된 문제는 자주 출제됩니다. 이번 글에서는 주어진 수식의 모든 가능한 괄호 배치를 고려하여 최솟값을 찾는 문제를 다루겠습니다. 해당 문제를 해결하기 위해 필요한 이론과 알고리즘을 자세히 설명하겠습니다.

문제 설명

주어진 숫자와 연산자들로 이루어진 문자열이 있습니다. 이 문자열에서 다양한 방법으로 괄호를 배치하여 계산을 할 수 있습니다. 우리의 목표는 괄호를 배치하여 얻을 수 있는 최소값을 찾는 것입니다.

입력: “1+2*3-4*5”
출력: -1

문제 접근 방법

이 문제는 동적 계획법(Dynamic Programming)을 활용하여 해결할 수 있습니다. 주어진 수식에 대해 모든 가능한 괄호의 배치를 고려해야 하기 때문에 분할 정복(Divide and Conquer) 기법도 활용될 것입니다.

1. 수식의 파싱

먼저, 수식에서 숫자와 연산자를 분리하여 배열로 저장해야 합니다. 예를 들어, “1+2*3-4*5″라는 문자열을 아래와 같은 형태로 변환합니다.

    숫자 배열: [1, 2, 3, 4, 5]
    연산자 배열: ['+', '*', '-', '*']
    

2. 동적 계획법 정의

동적 계획법은 몇 가지 보조 배열을 통해 각 부분문제의 해결 결과를 저장하여 나중에 사용할 수 있도록 하는 방식입니다. 메모이제이션을 통해 이미 계산한 결과를 재사용하여 시간 복잡도를 줄입니다.

3. 재귀함수 구현

우리는 재귀함수를 통해 모든 가능한 조합을 계산합니다. 이 함수는 주어진 인덱스를 기준으로 왼쪽과 오른쪽으로 나누고 각각에 대해 괄호를 다르게 배치하여 계산합니다.

스위프트 구현

아래는 Swift 프로그래밍 언어로 구현된 전체 코드입니다.

    func minValue(expression: String) -> Int {
        var numbers: [Int] = []
        var operators: [Character] = []
        
        // Step 1: Parse the expression
        var currentNumber = ""
        for char in expression {
            if char.isNumber {
                currentNumber.append(char)
            } else {
                numbers.append(Int(currentNumber)!)
                operators.append(char)
                currentNumber = ""
            }
        }
        numbers.append(Int(currentNumber)!)
        
        // Step 2: Create a memoization table
        var memo: [[Int?]] = Array(repeating: Array(repeating: nil, count: numbers.count), count: numbers.count)
        
        // Step 3: Define a recursive function
        func compute(_ left: Int, _ right: Int, _ op: Character) -> Int {
            switch op {
            case '+': return left + right
            case '-': return left - right
            case '*': return left * right
            default: fatalError("Unknown operator")
            }
        }

        // Recursive function for minimum value
        func findMinValue(left: Int, right: Int) -> Int {
            if left == right {
                return numbers[left]
            }
            if let result = memo[left][right] {
                return result
            }

            var result = Int.max
            for i in left..

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N^3)입니다. N은 숫자의 개수로, 위해서 우리는 각 두 숫자 조합에 대해 연산자를 평가해야 하기 때문입니다. 그러나 메모이제이션 기법을 활용하기 때문에 같은 서브 문제를 반복해서 계산하지 않습니다.

결론

이번 강좌에서는 “최솟값을 만드는 괄호 배치 찾기”라는 문제를 다루며 문제를 풀이하는 과정과 스위프트로의 구현을 알아보았습니다. 알고리즘 문제에 접근하는 다양한 방법과 최적화 기법을 통해 코딩 테스트에서 좋은 성과를 거두시길 바랍니다. 감사합니다!

안녕하세요, 여러분! 오늘은 스위프트를 활용한 취업용 알고리즘 문제 풀이 강좌의 두 번째 시간입니다. 이번 강좌에서는 주어진 배열 내에서 최솟값을 찾는 문제를 다뤄보겠습니다. 여러분이 알고리즘 문제를 해결하는 데 있어 기초적인 사고 방식을 길러줄 수 있도록 상세하게 설명할 예정이니 집중해 주세요.

문제 설명

주어진 정수 배열 numbers가 있습니다. 이 배열에는 음수와 양수, 그리고 0이 포함될 수 있습니다. 우리의 목표는 이 배열에서 최솟값을 찾고, 그 최솟값이 몇 번째 인덱스에 위치하는지를 반환하는 것입니다. 만약 배열이 비어 있다면, -1을 반환해야 합니다. 다음은 문제의 예시입니다:

입력 형식

• 정수 배열 numbers (길이: 0 이상)

출력 형식

• 최솟값의 인덱스 (정수형)

예제

Input: numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5]
Output: 1
Explanation: 최솟값은 1이며, 인덱스는 1입니다.
    

Input: numbers = []
Output: -1
Explanation: 배열이 비어있으므로 -1을 반환합니다.
    

문제 해결 과정

이제 문제를 해결하기 위한 과정을 단계별로 살펴보겠습니다.

1단계: 문제 이해하기

먼저, 주어진 문제를 정확히 이해해야 합니다. 우리는 숫자 배열에서 최솟값의 인덱스를 찾아야 하며, 컬렉션이 비어있을 경우 -1을 반환해야 한다는 점을 주목합시다. 그러므로 배열의 길이에 따라 접근 방식이 달라질 것입니다.

2단계: 전략 세우기

최솟값을 찾는 가장 직관적인 방법은 배열을 한 번 순회하는 것입니다. 이 과정을 통해 각 요소를 비교하면서 최솟값을 업데이트하고, 그 위치를 기록해 나갈 수 있습니다. 배열 크기가 n일 때, 이 방법의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 이는 효율적인 접근 방식이라 할 수 있습니다.

3단계: 알고리즘 구현

이제 우리의 알고리즘을 스위프트로 구현해 보겠습니다. 다음은 최솟값을 찾는 스위프트 코드입니다:

func findMinIndex(numbers: [Int]) -> Int {
    // 배열이 비어있는 경우 -1 반환
    if numbers.isEmpty {
        return -1
    }
    
    var minIndex = 0 // 최솟값의 인덱스
    var minValue = numbers[0] // 최솟값
    
    // 배열 순회
    for index in 1..
    
    
4단계: 코드 설명
    
위 코드는 배열을 순회하면서 최솟값과 해당 인덱스를 업데이트하는 방식으로 작동합니다.
    

        
if numbers.isEmpty: 배열이 비어 있을 경우 -1을 반환합니다.
        
var minIndex = 0: 초기 최솟값 인덱스를 설정합니다.
        
var minValue = numbers[0]: 초기 최솟값을 첫 번째 요소로 설정합니다.
        
for index in 1..: 배열의 나머지 요소를 순회합니다.
        
if numbers[index] < minValue: 현재 요소가 최솟값보다 작다면 최솟값과 인덱스를 업데이트합니다.
    
    
    
5단계: 테스트 케이스
    
이제 우리의 구현이 올바른지 확인하기 위해 다양한 테스트 케이스를 실행해 보겠습니다. 다음은 몇 가지 테스트 케이스입니다:
    
    
print(findMinIndex(numbers: [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5])) // 1
print(findMinIndex(numbers: [])) // -1
print(findMinIndex(numbers: [10, -3, 2, 5])) // 1
print(findMinIndex(numbers: [1, 1, 1, 1])) // 0
print(findMinIndex(numbers: [-10, -20, 0, 5])) // 1
    
결론
오늘 우리는 배열에서 최솟값을 찾는 알고리즘을 스위프트로 구현하는 과정에 대해 살펴보았습니다. 이러한 문제는 여러 코딩 테스트에서 자주 등장하며, 기본적인 배열과 제어 구조에 익숙해지는 데 도움을 줄 수 있습니다. 앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 함께 풀이하며 여러분의 코딩 실력을 더욱 향상시켜 나가길 바랍니다. 감사합니다!

        참고: 복잡한 알고리즘 문제는 다양한 방식으로 접근할 수 있습니다. 항상 문제의 조건과 요구사항을 잘 이해하고, 효율적인 방법을 찾아보세요.