자바스크립트 코딩테스트 강좌, 연결 요소의 개수 구하기

이번 강좌에서는 코딩 테스트에서 자주 출제되는 ‘연결 요소의 개수 구하기’ 문제를 알아보고, 이를 해결하기 위한 알고리즘적 접근 방식을 자세히 설명하겠습니다. 다양한 예제와 함께 깊이 있는 학습을 통해 자바스크립트 사용에 익숙해질 수 있도록 하겠습니다.

문제 설명

주어진 무방향 그래프의 연결 요소의 개수를 구하는 문제입니다. 무방향 그래프는 정점(v)과 간선(e)으로 구성되며, 정점 간의 연결성을 나타냅니다. 즉, 두 정점 사이에 간선이 있을 때, 이 두 정점은 서로 직접 연결되어 있습니다. 그래프의 연결 요소는 더 이상 연결할 수 없는 정점들의 집합을 의미합니다. 이 문제에서는 여러 개의 집합이 존재할 수 있으며, 각 집합의 정점들은 서로 도달 가능하지만 다른 집합의 정점들과는 도달할 수 없습니다. 예를 들어, 다음과 같은 그래프를 고려해 보겠습니다.

          0 --- 1     3 --- 4
                |
                2
        

이 그래프에서 연결 요소는 두 개입니다: {0, 1, 2}와 {3, 4}. 따라서 연결 요소의 개수는 2입니다.

입력 형식

함수는 두 개의 매개변수를 받습니다:

  • n: 정점의 개수 (0 ≤ n ≤ 1000)
  • edges: 간선의 리스트, 각 간선은 정점의 번호로 이루어진 배열입니다. 예: [[0,1], [1,2], [3,4]]

출력 형식

연결 요소의 개수를 반환합니다.

예제

          입력: n = 5, edges = [[0,1], [1,2], [3,4]]
          출력: 2

          입력: n = 6, edges = [[0,1], [0,2], [1,3]]
          출력: 3
        

해결 방법

연결 요소의 개수를 구하기 위해 DFS(Depth First Search) 알고리즘을 사용할 수 있습니다. DFS는 한 정점에서 시작하여 인접한 정점으로 깊이 들어가며 방문하지 않은 정점을 탐색하는 방식입니다. 이 알고리즘을 활용하여 그래프를 탐색하면서 연결 요소를 구별할 수 있습니다. 이를 구현하기 위한 단계는 다음과 같습니다:

  1. 그래프 생성: 정점과 간선의 정보를 바탕으로 그래프를 인접 리스트 형태로 변환합니다.
  2. 방문 배열 만들기: 각 정점이 방문되었는지를 체크하기 위한 배열을 생성합니다.
  3. DFS 구현: 재귀 함수를 사용하여 DFS 탐색을 구현하고, 각 정점을 방문할 때 해당 정점에 연결된 모든 정점을 확인합니다.
  4. 연결 요소 카운트: 모든 정점을 방문하고, 새로운 시작 정점이 발견될 때마다 연결 요소의 개수를 증가시킵니다.

자바스크립트 코드 구현

            
            function countConnectedComponents(n, edges) {
                // 그래프를 인접 리스트 형태로 변환
                const graph = Array.from({length: n}, () => []);
                edges.forEach(([u, v]) => {
                    graph[u].push(v);
                    graph[v].push(u);
                });

                const visited = new Array(n).fill(false);
                let count = 0;

                function dfs(node) {
                    visited[node] = true;
                    for (const neighbor of graph[node]) {
                        if (!visited[neighbor]) {
                            dfs(neighbor);
                        }
                    }
                }

                for (let i = 0; i < n; i++) {
                    if (!visited[i]) {
                        dfs(i);
                        count++; // 새로운 연결 요소를 발견할 때마다 증가
                    }
                }

                return count;
            }

            // 예제 실행
            console.log(countConnectedComponents(5, [[0,1],[1,2],[3,4]])); // 출력: 2
            console.log(countConnectedComponents(6, [[0,1],[0,2],[1,3]])); // 출력: 3
            
        

복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(V + E)입니다. 여기서 V는 정점의 수, E는 간선의 수입니다. 그래프의 모든 정점과 간선을 방문하기 때문입니다. 공간 복잡도 또한 O(V)로, 방문 배열과 그래프를 저장하기 위해 사용되는 공간을 포함합니다.

마무리

이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용하여 연결 요소의 개수를 구하는 알고리즘을 구현해 보았습니다. 그래프 이론은 코딩 테스트에서 매우 중요한 주제이며, 이와 관련된 문제들을 충분히 연습하여 실력을 쌓는 것이 중요합니다. 다양한 예제를 통해 이해를 깊이 하고, 자신만의 알고리즘적 사고를 기르는 데 도움이 되기를 바랍니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 빌딩 순서 구하기

본 글에서는 자바스크립트 코딩테스트 문제 중에서 ‘빌딩 순서 구하기’ 문제를 다룰 것입니다. 이 문제는 그래프 이론과 위상 정렬(topological sorting) 개념을 활용하여 풀 수 있는 흥미로운 문제입니다. 시작하기 전에 문제의 정의와 요구사항을 살펴보겠습니다.

문제 정의

주어진 N개의 빌딩과 그들 사이의 의존 관계를 바탕으로, 모든 빌딩을 건설하기 위해 필요한 순서를 구하는 문제입니다. 빌딩 A가 빌딩 B보다 먼저 건설되어야 한다면, 이 두 빌딩 사이에는 의존 관계가 있다고 할 수 있습니다.

입력


입력은 다음과 같은 형식이다:
- 첫 줄: N (빌딩의 개수), M (의존 관계의 수)
- 다음 M줄: A B (빌딩 A는 빌딩 B보다 먼저 건설되어야 함을 나타냄)
    

출력


가능한 빌딩 건설 순서를 한 줄에 공백으로 구분하여 출력한다. 단, 순서가 가능하지 않을 경우 "Impossible"을 출력한다.
    

예제

예제 1


입력:
4 2
1 2
2 3

출력:
1 2 3 4
    

예제 2


입력:
3 3
1 2
2 3
3 1

출력:
Impossible
    

문제 해결 과정

위상 정렬(Topological Sorting)

이 문제의 해결에 있어서 가장 중요한 개념은 위상 정렬입니다. 위상 정렬은 방향성이 있는 그래프에서 모든 정점의 선후 관계를 고려하여 정렬된 형태로 나열하는 방법입니다. 위상 정렬의 결과가 존재하려면 그래프가 사이클이 없어야 합니다. 즉, 모든 의존 관계가 명확해야만 순서를 정할 수 있습니다.

문제 해결 알고리즘

문제를 해결하기 위한 알고리즘을 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

  1. 그래프의 정점 수(N)와 간선 수(M)를 읽습니다.
  2. 그래프의 인접 리스트를 생성하면서, 각 빌딩이 건설되기 위해 필요한 빌딩의 수(진입 차수)를 카운트합니다.
  3. 진입 차수가 0인 빌딩을 큐에 추가합니다.
  4. 큐에서 빌딩을 하나씩 꺼내어 결과 리스트에 추가하고, 그 빌딩과 의존 관계에 있는 빌딩들의 진입 차수를 감소시킵니다.
  5. 진입 차수가 0이 되는 빌딩을 큐에 추가합니다.
  6. 모든 빌딩을 처리한 후, 결과 리스트의 길이가 N과 같으면 가능한 건설 순서를 출력하고, 그렇지 않으면 “Impossible”을 출력합니다.

자바스크립트 코드 구현


function getConstructionOrder(N, M, dependencies) {
    const graph = Array.from({ length: N + 1 }, () => []);
    const indegree = Array.from({ length: N + 1 }, () => 0);
    
    // 의존 관계를 그래프에 추가
    for (const [a, b] of dependencies) {
        graph[a].push(b);
        indegree[b]++;
    }
    
    const queue = [];
    
    // 진입 차수가 0인 노드 추가
    for (let i = 1; i <= N; i++) {
        if (indegree[i] === 0) {
            queue.push(i);
        }
    }
    
    const order = [];
    
    while (queue.length > 0) {
        const current = queue.shift();
        order.push(current);
        
        for (const neighbor of graph[current]) {
            indegree[neighbor]--;
            if (indegree[neighbor] === 0) {
                queue.push(neighbor);
            }
        }
    }

    return order.length === N ? order : "Impossible";
}

// 테스트 예제
const N = 4;
const M = 2;
const dependencies = [[1, 2], [2, 3]];
const result = getConstructionOrder(N, M, dependencies);
console.log(result.join(' ')); // 출력: 1 2 3 4
    

결론

이번 강좌에서는 ‘빌딩 순서 구하기’ 문제를 통해 위상 정렬의 개념과 자바스크립트로 문제를 해결하는 방법을 배웠습니다. 임의의 입력에 대해 그래프를 구성하고, 이 그래프를 기반으로 가능한 건설 순서를 도출하는 과정을 통해 알고리즘 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 다양한 테크니컬 인터뷰에서 유사한 문제가 출제될 수 있으므로, 지속적인 연습과 이해가 필요합니다. 감사합니다!

참고 자료

관련된 자료와 알고리즘에 대한 이해를 더 깊이 있게 하고 싶다면 아래의 자료를 참고하세요.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 배열과 리스트

작성자: 조광형

날짜: [날짜]

문제 설명

당신은 정수로 구성된 배열을 입력받아 각 원소의 차이를 나타내는 새로운 배열을 반환해야 합니다. 새로운 배열의 i번째 원소는 입력 배열의 i번째 원소와 그 다음 원소의 차이에 해당합니다. 마지막 원소는 다음 원소가 없기 때문에 특별한 처리가 필요합니다.

입력

  • 정수 배열 nums (사이즈 n, 1 ≤ n ≤ 1000, -1000 ≤ nums[i] ≤ 1000)

출력

  • 차이를 나타내는 정수 배열 diff (사이즈 n-1)

예제

                
                입력: [3, 7, 1, 8, -4]
                출력: [4, -6, 7, -12]
                
            

문제 풀이 과정

이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 과정을 따릅니다:

  1. 문제 분석: 각 원소의 차이를 구하는 것을 목표로 하고 있습니다. 인접한 원소 간의 차이만을 다루면 간단해질 것입니다.
  2. 입력 확인: 입력 배열이 비어 있지 않거나, 최소 두 개의 원소를 가지고 있어야 합니다.
  3. 새로운 배열 초기화: 차이를 저장할 새로운 배열을 선언합니다. 이 배열의 크기는 입력 배열의 크기보다 하나 작습니다.
  4. 반복문을 사용한 차이 계산: 배열을 순회하면서 현재 원소와 다음 원소 간의 차이를 계산합니다.
  5. 결과 반환: 계산된 배열을 반환하여 문제를 해결합니다.

구현 코드

                
                function calculateDifferences(nums) {
                    if (nums.length < 2) {
                        throw new Error("입력 배열은 최소 두 개의 원소를 포함해야 합니다.");
                    }
                    const diff = [];
                    for (let i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
                        diff.push(nums[i + 1] - nums[i]);
                    }
                    return diff;
                }

                // 예시 실행
                const input = [3, 7, 1, 8, -4];
                const output = calculateDifferences(input);
                console.log(output); // [4, -6, 7, -12]
                
            

코드 설명

위 코드는 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

  • 함수 calculateDifferences는 정수 배열 nums를 매개변수로 받습니다.
  • 먼저 배열의 길이가 2 미만일 경우 에러를 발생시킵니다.
  • 빈 배열 diff를 선언하여 결과를 저장할 준비를 합니다.
  • for 루프를 사용하여 각 원소의 차이를 계산하고 diff 배열에 추가합니다.
  • 마지막으로 계산된 diff 배열을 반환합니다.

복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(n)입니다. 배열을 한 번 순회하기 때문입니다. 공간 복잡도 역시 O(n)으로 새로운 배열을 저장하기 위해 추가적인 공간을 사용합니다.

추가 문제

이 기본 문제에 대해 다음과 같은 변형 문제를 제시할 수 있습니다:

  1. 입력 배열이 비어 있을 경우 어떻게 처리할 수 있을까?
  2. 음수와 양수가 혼합된 배열에서 차이를 구할 때의 주의사항은 무엇일까?
  3. 배열의 원소가 매우 커질 경우(예: 10^9 이상), 차이를 계산할 때 어떤 문제가 있을 수 있을까?

맺음말

이상이 자바스크립트에서 배열과 리스트를 활용한 기초적인 알고리즘 문제의 풀이였습니다. 배열 간의 차이를 계산하는 간단한 문제였지만, 이러한 문제를 통해 배열을 다루는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 다음 강의에서는 더 복잡한 데이터 구조와 알고리즘에 대해 다뤄보도록 하겠습니다. 질문이 있으시면 댓글로 남겨주세요!

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 2 N 타일 채우기

문제 정의

2*N 직사각형을 1*2 또는 2*1 크기의 타일로 채우는 방법의 수를 계산하는 문제입니다. 즉, 주어진 길이 N에 대해, 타일을 이용해 직사각형을 완전히 채우는 경우의 수를 구하는 것입니다. 이 문제는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 기법을 사용하여 해결할 수 있습니다.

문제 설명

예를 들어, N=3일 때, 2*3 직사각형을 다음과 같이 채울 수 있습니다:

  • 1->1->1
  • 1->2
  • 2->1
  • 2->2
  • 2->1->1

타일을 어떻게 배치하느냐에 따라 다양한 경우가 생성됩니다. 따라서, 적절한 규칙을 찾아 재귀적으로 모든 조합을 탐색할 수 있습니다.

문제 접근 방법

1. 재귀적 접근

가장 기본적인 방법은 재귀를 이용하여 모든 경우의 수를 탐색하는 것입니다. 하지만 이는 비효율적이며 시간 복잡도가 크기 때문에 실용적이지 않습니다.

2. 동적 프로그래밍

동적 프로그래밍을 사용하여 이전의 계산 결과를 저장하고 이를 활용함으로써 중복 계산을 피할 수 있습니다. 이 접근 방식은 시간 복잡도를 O(N)으로 줄일 수 있습니다.

동적 프로그래밍 구현

점화식 설정

다음과 같은 점화식을 설정할 수 있습니다:

dp[n] = dp[n-1] + dp[n-2]

마지막 열을 1×2 면으로 채울 경우에는 dp[n-1]의 경우를 고려하며, 2×1 면으로 채울 경우에는 dp[n-2]의 경우를 고려합니다. 기초 조건은 다음과 같습니다:

  • dp[1] = 1 (1*2 타일로 채우기)
  • dp[2] = 2 (2*1 또는 1*2 타일로 채우기)

자바스크립트 예제 코드


function tileWays(n) {
    if (n === 1) return 1;
    if (n === 2) return 2;

    let dp = new Array(n + 1);
    dp[1] = 1;
    dp[2] = 2;

    for (let i = 3; i <= n; i++) {
        dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
    }

    return dp[n];
}

console.log(tileWays(3)); // Output: 3
    

결론

2*N 타일 채우기 문제는 코딩테스트에서 자주 출제되는 기본적인 동적 프로그래밍 문제입니다. 이 문제를 통해 알고리즘 문제를 해결할 때 효율적인 접근 방식을 선택하는 것이 얼마나 중요한지를 배울 수 있습니다.
동적 프로그래밍의 기초를 잘 이해하고, 이를 활용하여 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 능력을 키우는 것이 중요합니다. 다양한 문제에 대한 실습을 통해 더 나은 개발자가 되어가기를 바랍니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 시간 복잡도 표기법 알아보기

자바스크립트는 웹 개발에서 가장 많이 사용되는 언어 중 하나이며, 코딩 테스트에서도 자주 등장합니다. 이번 글에서는 자바스크립트로 해결할 수 있는 알고리즘 문제를 다루고, 시간 복잡도 표기법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 알고리즘 문제를 해결하는 과정을 통해 시간 복잡도의 중요성을 이해하고, 효율적인 코드 작성을 위한 기초를 쌓아봅시다.

문제 설명

주어진 정수 배열 nums와 정수 target가 주어졌을 때, 두 수의 합이 target이 되는 인덱스의 배열을 리턴하는 함수를 작성하세요. 각 입력에 대해 정확히 하나의 답이 존재한다고 가정하며, 같은 요소를 두 번 사용해서는 안 됩니다.

예를 들어:

  • 입력: nums = [2, 7, 11, 15], target = 9
  • 출력: [0, 1] (nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9)

솔루션 설명

이 문제를 푸는 여러 가지 방법이 있지만, 해시맵을 사용하는 방법이 가장 효율적입니다. 해시맵을 사용하면 숫자를 검색하고 인덱스를 찾는 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다. 이 문제는 다음과 같은 단계로 해결할 수 있습니다:

  1. 해시맵을 생성합니다.
  2. 배열을 순회하면서 각 숫자를 해시맵에 저장합니다.
  3. 각 숫자에 대해 target에서 현재 숫자를 뺀 값을 해시맵에서 찾습니다.
  4. 찾은 값의 인덱스를 반환합니다.

자바스크립트 구현


function twoSum(nums, target) {
    const map = new Map();
    
    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
        const complement = target - nums[i];
        if (map.has(complement)) {
            return [map.get(complement), i];
        }
        map.set(nums[i], i);
    }
}
        

시간 복잡도 분석

이 알고리즘의 시간 복잡도를 분석해보겠습니다:

  • 배열을 한 번 순회하므로 시간 복잡도는 O(n)입니다.
  • 해시맵에 대한 검색과 삽입 작업은 평균적으로 O(1)입니다.

따라서 전체 시간 복잡도는 O(n)이 됩니다. 이는 매우 효율적인 알고리즘으로, 다른 방법에 비해 좋은 성능을 발휘합니다.

결론

이번 글에서는 두 수의 합 문제를 통해 해시맵을 활용한 효율적인 알고리즘을 구현해 보았습니다. 알고리즘 문제를 풀 때 시간 복잡도를 고려하는 것은 매우 중요합니다. 문제를 해결하는 방법이 여러 가지일 수 있지만, 가능한 최적의 방법을 선택하는 것이 좋은 코드를 작성하는 첫걸음입니다.

시간 복잡도 표기법 알아보기

시간 복잡도는 알고리즘의 성능을 평가하는 데 사용되는 중요 개념입니다. 알고리즘의 실행 시간은 입력 크기에 따라 변하며, 이를 수치적으로 표현한 것이 시간 복잡도입니다.

시간 복잡도의 종류

  • O(1): 입력 크기에 관계없이 일정한 시간이 소요됩니다.
  • O(log n): 입력 크기가 커질수록 증가율이 느린 경우입니다. 이진 검색 알고리즘이 이에 해당합니다.
  • O(n): 배열이나 리스트를 한 번 순회하는 경우입니다.
  • O(n log n): 병합 정렬 및 퀵 정렬과 같은 고급 정렬 알고리즘이 이 범주에 속합니다.
  • O(n^2): 중첩 루프가 있는 경우입니다. 일반적인 버블 정렬이 여기에 해당합니다.
  • O(2^n): 피보나치 수열 계산과 같은 재귀적인 문제입니다.

시간 복잡도 분석의 중요성

효율적인 알고리즘을 선택하는 것은 소프트웨어 개발에서 매우 중요합니다. 프로그램의 성능을 개선하고, 사용자에게 더 나은 경험을 제공하려면 시간 복잡도를 이해하고 최적화하는 것이 필수적입니다.

마무리

이번 글에서는 자바스크립트를 이용한 알고리즘 문제의 해결 방법과 시간 복잡도 표기법에 대해 살펴보았습니다. 앞으로의 코딩 테스트에서는 이러한 알고리즘과 시간 복잡도를 바탕으로 더 많은 문제를 해결할 수 있습니다.