[카테고리:] 스위프트 코딩테스트 강좌

스위프트 코딩테스트 강좌, 줄 세우기

안녕하세요! 오늘은 스위프트 코딩테스트 강좌의 일환으로 줄 세우기 문제를 다루어 보겠습니다.
이는 코딩 면접에서 자주 나오는 문제 중 하나이며, 실제 현업에서도 많이 활용되는 알고리즘입니다.
이번 글에서는 문제의 정의, 해결 방법 및 이를 위한 스위프트 코드 예제, 그리고 최적화 전략에 대해
상세히 설명하도록 하겠습니다.

문제 정의

여러 명의 학생이 줄을 서 있습니다. 각 학생의 번호가 주어졌을 때,
학생들이 올바른 순서로 나열될 수 있도록 몇 번의 교환을 해야 하는지 계산하는 문제입니다.
학생들은 각자 자신이 몇 번째에 서야 하는지를 알고 있으며, 각 학생의
번호는 1부터 N까지의 자연수로 주어집니다. 한 번에 두 학생만 위치를 바꿀 수 있으며,
교환의 횟수를 최소로 하여 문제를 해결해야 합니다.

입력 형식

첫 번째 줄에 학생의 수 N이 주어지고, 다음 줄에 N개의 정수가 공백으로 구분되어
학생들의 현재 줄 서 있는 위치를 나타냅니다.

예제 입력

5
2 1 5 3 4

출력 형식

올바른 순서로 정렬하기 위해 필요한 최소 교환 횟수를 출력합니다.

예제 출력

3

문제 풀이 과정

이 문제를 해결하기 위해서는 위치 변경을 최소화하는 방법을 찾아야 합니다.
각 학생들이 나와야 할 순서에서 그들이 현재 위치에 있는 경우를 확인하면서,
교환이 필요한 위치를 찾는 것이 중요합니다.
기본적인 접근 방식은 “사이클 검사”를 활용하는 것입니다.
각각의 학생을 추적하면서, 그들이 올바른 위치에 들어가게 하는 과정을 추적합니다.

1단계: 사이클 분석

처음에 모든 학생의 번호를 이용하여 그들이의 올바른 위치를 계산합니다.
예를 들어, 1번 학생은 인덱스 0(i=0) 자리에 있어야 합니다.
2번 학생은 인덱스 1(j=1) 자리에 있어야 하고, 5번 학생은 인덱스 4(k=4) 자리에 있어야 합니다.
우리는 주어진 순서를 체크하여 이와 같은 올바른 위치로 이동시키기 위해서
어떤 방향으로 교환해야 할지를 체크합니다.

2단계: 교환 횟수 계산

각 학생이 올바른 자리에 서 있기 위해서는 사이클의 길이를 검사하여,
사이클의 길이를 k라고 한다면 (k-1)번의 교환이 필요합니다.
예를 들어, 사이클의 길이가 3이면 2번의 교환이 필요합니다.
따라서 전체 학생 수에서 각 사이클의 교환 수를 합산하면 최소 교환 횟수를 구할 수 있습니다.

3단계: 스위프트 코드 구현

이제 위에서 설명한 알고리즘에 따라 스위프트 코드를 작성해 보도록 하겠습니다. 


    func minimumSwaps(arr: [Int]) -> Int {
        let n = arr.count
        var arrIndex = Array(0.. 0 {
                swaps += (cycle_size - 1)
            }
        }
        
        return swaps
    }

예제 실행

위의 함수를 사용하여 예제를 실행해 보겠습니다: 


    let studentPositions = [2, 1, 5, 3, 4]
    let result = minimumSwaps(arr: studentPositions)
    print("최소 교환 횟수: \(result)")

코드 설명

– minimumSwaps 함수는 입력으로 학생들의 현재 위치 배열을 받습니다.
– 첫 번째로, 학생들의 인덱스를 붙여 준다음 각 학생의 올바른 위치에 따라 정렬합니다.
– 방문 체크를 위한 배열을 선언하고, 각 학생의 위치에서 사이클을 검사하며
– 주어진 학생이 올바른 위치에 있지 않은 경우 사이클의 크기를 카운트합니다.
– 최종적으로, 각 사이클에 대해 (사이클 크기 – 1)만큼 교환해야 함을
– 카운트하여 반환합니다.

최적화 및 추가 고려사항

이 알고리즘은 O(N log N)으로 정렬 과정에서 큰 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
그러나 학생의 수가 크지 않을 경우 이 접근 방식은 충분히 빠르며 효율적입니다.
이 문제를 해결하기 위해 다른 방법들도 고려할 수 있지만,
복잡도가 낮고 명확한 사이클 기반 분석이 가장 직관적이고 간단한 방법입니다.

마무리

오늘은 스위프트를 이용한 줄 세우기 문제를 통해,
알고리즘 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있는 기회를 가졌습니다.
코드는 간단하지만, 이해하기에는 여러 개념들이 결합되어 있어
특히 사이클을 판단하는 과정이 이상적입니다.
더 많은 알고리즘과 문제 풀이를 통해 실력을 쌓고
면접 준비에 도움이 되길 바랍니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 주몽의 명령

안녕하세요! 오늘은 스위프트 코딩테스트 강좌의 일환으로 ‘주몽의 명령’이라는 주제를 다루어 보겠습니다. 이 문제를 통해 우리는 알고리즘 문제를 해결하는 데 필요한 다양한 기술을 익힐 수 있습니다.

문제 설명

한 고대 왕국에서 주몽은 그의 부하들에게 명령을 내리기로 하였습니다. 그 명령은 다음과 같은 형식입니다:

“모두 제자리에서 X 나가라!”

이 명령에 따라 부하들이 움직입니다. 하지만 각 부하의 이동 거리는 다를 수 있으며, 어떤 부하는 주몽의 명령을 무시하고 나가지 않는 경우도 있습니다. 주몽의 명령을 따르는 부하의 수를 구하는 문제입니다.

입력

  • 부하의 수 N (1 ≤ N ≤ 105)
  • 부하가 주몽의 명령을 따르는 거리 K (1 ≤ K ≤ 106)
  • N개의 부하들이 각자 따르는 거리 배열 A (0 ≤ A[i] ≤ 106)

출력

주몽의 명령을 수행하는 부하의 수를 출력하세요.

예제 입력

   5
   10
   8 9 10 11 12

예제 출력

   3

문제 풀이 과정

이 문제를 해결하기 위한 첫 번째 단계는 입력을 정확히 파악하는 것입니다. 여기서는 부하의 수, 명령 거리, 각 부하가 따르는 거리를 받아야 합니다.

1단계: 입력 받기

우리는 Swift의 기본 입력 함수를 사용하여 데이터를 입력 받을 수 있습니다.

   let n = Int(readLine()!)!
   let k = Int(readLine()!)!
   let distances = readLine()!.split(separator: " ").map { Int(String($0))! }

2단계: 조건에 맞는 부하 세기

주몽의 명령을 따르는 부하의 수를 세기 위해, 우리는 주어진 거리 배열을 반복하면서 각 부하의 거리가 명령 거리 K 이상인지 확인해야 합니다. 이 과정을 반복하여 조건을 만족하는 부하의 수를 증가시켜 나갈 것입니다.

   var count = 0
   for distance in distances {
       if distance >= k {
           count += 1
       }
   }

3단계: 결과 출력

마지막으로 주몽의 명령을 수행하는 부하의 수를 출력합니다.

   print(count)

최종 코드

   import Foundation
   
   let n = Int(readLine()!)!
   let k = Int(readLine()!)!
   let distances = readLine()!.split(separator: " ").map { Int(String($0))! }
   
   var count = 0
   for distance in distances {
       if distance >= k {
           count += 1
       }
   }
   
   print(count)

정리

이번 강좌에서는 ‘주몽의 명령’이라는 문제를 통해 스위프트 언어를 사용하여 간단한 알고리즘 문제를 해결하는 법을 배웠습니다. 문제를 접근하는 방식과 각 단계별로 필요한 코드를 작성하는 방법을 익혔습니다.

이러한 문제 해결 과정은 실제 코딩 인터뷰에서의 사고 과정과 매우 유사하므로, 연습을 통해 여러분의 실력을 키워 나가길 바랍니다!

추가 연습 문제

더 많은 연습을 원하신다면, 다음의 추가 문제를 풀어보세요.

  • 부하의 거리가 주몽의 명령 거리 K 보다 적은 부하의 수를 출력하세요.
  • 부하의 최대 거리와 최소 거리의 차이를 계산하여 출력하세요.
  • 주몽의 명령 거리 K를 랜덤으로 생성하고, N명의 부하가 그 명령을 따르는 비율을 구해보세요.

감사합니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 조합 알아보기

이 강좌에서는 취업을 위한 스위프트 코딩 테스트 준비 과정에서 조합 개념을 이해하고 이를 활용하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. 조합은 주어진 n개의 요소 중에서 r개의 요소를 선택하는 방법을 의미합니다. 이를 통해 다양한 알고리즘 문제를 해결할 수 있습니다.

조합의 정의

조합은 선택의 순서가 중요하지 않은 경우에 쓰입니다. 예를 들어, {A, B, C}에서 2개의 요소를 선택할 경우, {A, B}와 {B, A}는 같은 조합으로 간주됩니다. 조합을 수학적으로 표현하면 다음과 같습니다:

C(n, r) = n! / (r! * (n - r)!)

여기서 !는 팩토리얼을 의미하며, n!은 n의 모든 양의 정수를 곱한 값을 나타냅니다.

문제 설명

이제 조합을 활용한 문제를 하나 살펴보겠습니다:

문제: 조합의 합

주어진 정수 n과 k에 대해, 1부터 n까지의 수 중에서 k개를 선택하여 합이 target이 되는 조합의 개수를 구하는 함수 countCombinations(n: Int, k: Int, target: Int) -> Int를 작성하세요.

입력

  • n: 정수 (1 ≤ n ≤ 20)
  • k: 정수 (1 ≤ k ≤ n)
  • target: 정수 (1 ≤ target ≤ 100)

출력

조합의 개수를 출력합니다.

문제 풀이 과정

이제 문제를 분석하고 해결하기 위한 과정을 단계별로 알아보겠습니다.

1단계: 문제 분석

이 문제는 주어진 n개의 숫자 중에서 k개를 선택하여 그 합이 target과 같은 조합을 찾는 것입니다. 순서와 상관없이 선택하기 때문에 조합을 사용해야 합니다. 따라서 우선적으로 조합의 개념을 이해하고 구현하는 것이 중요합니다.

2단계: 조합 생성 알고리즘

조합을 생성하기 위해 일반적으로 재귀를 이용한 백트래킹 기법을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 현재 선택한 숫자와 앞으로 사용할 숫자의 범위를 정할 수 있습니다. 특히, 각 숫자를 선택할 때에는 그 숫자가 선택되었는지를 확인하는 과정이 필요합니다.

3단계: 코드 구현

아래는 특정 숫자를 선택하고 이들의 합이 target과 같은지 확인하는 방법을 포함한 조합 생성기의 예제 코드입니다:

func countCombinations(n: Int, k: Int, target: Int) -> Int {
    var count = 0
    var combination = [Int]()
    
    func backtrack(start: Int, k: Int, sum: Int) {
        if k == 0 {
            if sum == target {
                count += 1
            }
            return
        }
        
        for i in start...n {
            combination.append(i)
            backtrack(start: i + 1, k: k - 1, sum: sum + i)
            combination.removeLast()
        }
    }
    
    backtrack(start: 1, k: k, sum: 0)
    return count
}

4단계: 코드 설명

위의 코드를 살펴봅시다:

  • countCombinations: 이 메서드는 전체 조합의 개수를 세는 메서드입니다. backtrack 메서드에 초기값을 전달하여 조합 생성을 시작합니다.
  • backtrack: 재귀적으로 호출되며, 특정 숫자를 현재 조합에 추가하고 다음 숫자를 선택하는 방식으로 동작합니다.
  • 조건문: 만약 k가 0이라면 현재 선택한 숫자의 조합이 target에 해당하는지 확인합니다.

5단계: 테스트

이제 작성한 함수를 여러 테스트 케이스를 통해 검증해보겠습니다:

print(countCombinations(n: 5, k: 2, target: 5))  // 출력: 1 (조합: [2, 3])
print(countCombinations(n: 7, k: 3, target: 10)) // 출력: 4 (조합: [1, 2, 7], [1, 3, 6], [2, 3, 5], [1, 4, 5])
print(countCombinations(n: 10, k: 2, target: 8)) // 출력: 3 (조합: [2, 6], [3, 5], [1, 7])

마무리

이번 강좌에서는 스위프트로 조합을 구현하고 이를 활용하여 특정 조건을 만족하는 조합의 개수를 찾는 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다. 조합과 같은 알고리즘을 이해하는 것은 취업을 위한 코딩 테스트에서 중요한 역량이 되므로 꾸준히 연습하는 것이 좋습니다.

앞으로도 다양한 알고리즘 문제를 다루며 실력을 쌓아나가시기 바랍니다. 감사합니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 조약돌 꺼내기

안녕하세요, 여러분! 오늘은 스위프트를 활용한 코딩 테스트 문제인 ‘조약돌 꺼내기’에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다. 이 문제는 알고리즘의 기초를 다지는 데 유용하며, 실전에서도 자주 출제되는 유형입니다. 본 포스팅에서는 문제 설명, 해결 방안, 스위프트 코드, 그리고 상세한 문제 해결 과정을 단계별로 설명하겠습니다.

문제 설명

주어진 배열에서 조약돌을 꺼내는 게임을 가정해봅시다. 배열의 각각의 원소는 조약돌의 수를 의미합니다. 플레이어는 각 턴마다 필요한 수의 조약돌을 꺼낼 수 있으며, 목표는 조약돌을 모두 꺼내는 것입니다. 하지만, 조약돌을 꺼내는 규칙은 다음과 같습니다:

  • 플레이어는 턴마다 1개 이상의 조약돌을 꺼내야 합니다.
  • 각 턴마다 꺼낼 수 있는 최대 개수는 조약돌 더미의 개수보다 적거나 같아야 합니다.

이 게임의 목표는 조약돌을 전부 꺼내기 위한 최소 턴 수를 구하는 것입니다. 이 문제를 통해 알고리즘적 사고와 스위프트 문법을 연습할 수 있습니다.

접근 방법

이 문제를 해결하기 위해서는 주어진 배열의 각각의 원소를 순회하면서 총 턴 수를 계산해야 합니다. 문제는 반복문을 활용하여 해결할 수 있습니다. 주요 단계를 간단히 요약하면 다음과 같습니다.

  1. 조약돌의 개수를 배열에서 합산합니다.
  2. 총 턴 수를 계산하기 위해 조약돌 수를 턴당 꺼낼 수 있는 최대 개수로 나눕니다.
  3. 나머지가 있을 경우, 추가적으로 한 턴을 더해야 합니다.

이제 스위프트 코드를 작성해 보도록 하겠습니다.

스위프트 코드


func minimumTurns(to collectStones stones: [Int]) -> Int {
    // 총 조약돌의 개수 계산
    let totalStones = stones.reduce(0, +)
    
    // 가용 턴 수 계산
    let turns = totalStones / stones.count
    let remainder = totalStones % stones.count
    
    // 나머지가 있으면 한 턴을 추가
    return remainder == 0 ? turns : turns + 1
}

// 테스트 예제
let stones = [3, 5, 2, 6]
let result = minimumTurns(to: collectStones: stones)
print("최소 턴 수: \(result)")

문제 해결 과정

위 코드는 먼저 조약돌 배열에서 `reduce` 함수를 사용하여 총 조약돌 수를 계산합니다. 그 다음으로 턴 수를 구하기 위해 배열의 크기로 나누어 평균적으로 턴 수를 계산합니다. 만약 나머지가 있다면 기본 턴 수에 1을 더하여 최종 턴 수를 반환합니다.

예제 분석

조약돌 배열이 [3, 5, 2, 6]인 경우를 살펴보겠습니다. 우선 조약돌의 총 합계는:

3 + 5 + 2 + 6 = 16

조약돌의 개수는 4이므로 평균 턴 수는:

16 / 4 = 4

여기에 나머지가 없으므로 최소 턴 수는 4입니다.

결론

이번 강좌에서는 ‘조약돌 꺼내기’ 문제를 스위프트로 해결하는 과정을 다뤘습니다. 문제의 규칙을 이해하고, 최적의 턴 수를 계산하는 알고리즘을 구현하는 과정을 통해 알고리즘적인 사고를 개선할 수 있습니다. 코딩 테스트를 준비하면서 이와 같은 기본적인 알고리즘 문제를 계속해서 연습하는 것도 잊지 마세요. 다음 강좌에서는 더 복잡한 알고리즘 문제를 다뤄보도록 하겠습니다. 감사합니다!

스위프트 코딩테스트 강좌, 제곱이 아닌 수 찾기

문제 설명

우리는 주어진 정수 N에 대해 1부터 N번째 정수까지의 수 중에서 완전 제곱수가 아닌 수의 개수를 찾으려고 합니다. 완전 제곱수란 어떤 정수를 제곱해서 얻은 수를 의미합니다. 예를 들어, 1, 4, 9, 16, 25 등은 모두 완전 제곱수입니다. 반면에 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10 등은 완전 제곱수가 아닙니다.

입력 형식

첫 번째 줄에는 정수 N (1 ≤ N ≤ 106)이 주어집니다.

출력 형식

1부터 N까지의 수 중에서 완전 제곱수가 아닌 수의 개수를 출력합니다.

예제 입력

10

예제 출력

7

문제 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해서는 전체 수의 개수에서 완전 제곱수의 개수를 빼면 됩니다. 이를 위해 다음과 같은 절차를 따릅니다.

1단계: 완전 제곱수의 범위 파악

완전 제곱수는 1, 4, 9, 16, … 등의 형태로 생성됩니다. N이 10인 경우, 완전 제곱수는 1(12), 4(22), 9(32)가 됩니다. 이 경우, 완전 제곱수는 총 3개입니다.

2단계: 완전 제곱수의 개수 계산

N에 대해 어떤 정수 k에 대해 k2 <= N을 만족하는 최대의 k를 찾으면 됩니다. 이 k는 √N의 정수 부분으로 계산할 수 있습니다.

3단계: 결과 도출

전체 수의 개수는 N이며, 완전 제곱수의 개수는 k입니다. 따라서 제곱이 아닌 수의 개수는 N - k로 계산할 수 있습니다.

구현 코드 (Swift)

func countNonPerfectSquares(N: Int) -> Int {
        // 1부터 N까지의 수에서 완전 제곱수를 찾기 위해 k를 구합니다.
        let k = Int(sqrt(Double(N)))
        
        // 완전 제곱수가 아닌 수의 개수를 구합니다.
        return N - k
    }

// 예시 실행
let N = 10
print(countNonPerfectSquares(N: N)) // 결과: 7

복잡도 분석

이 알고리즘은 O(1)의 시간 복잡도를 가집니다. 주어진 N에 대해서 제곱근을 구하는 연산은 상수 시간에 이루어지므로 매우 효율적입니다. 메모리 사용 또한 상수로 제한되어 있으므로, 이 문제는 대규모 입력에서도 안정적으로 작동합니다.

사후 분석

이 문제를 통해 우리는 완전 제곱수에 대한 개념과 함께 제곱근 계산의 효율성을 이해할 수 있었습니다. 또한, 매우 간단한 계산을 통해 복잡한 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다.

마무리

알고리즘 문제를 해결하는 과정에서는 문제를 이해하고, 해결책을 단계별로 세우며, 효율적으로 구현하는 것이 중요합니다. 이러한 과정은 여러 가지 유형의 알고리즘 문제를 다루는 데 큰 도움이 될 것입니다. 다음 강좌에서는 더욱 복잡한 알고리즘 문제를 다뤄 볼 예정입니다. 감사합니다!