자바스크립트 코딩테스트 강좌, 스택과 큐

문제: 레이아웃 변경하기

스택과 큐를 이용해 웹 페이지의 레이아웃을 동적으로 변경하는 문제를 다뤄보겠습니다. 사용자는 다음과 같이 변수를 조작할 수 있습니다:

  • push(x): 스택이나 큐에 값 x를 넣습니다.
  • pop(): 스택이나 큐에서 가장 위 또는 앞에 있는 값을 제거합니다.
  • getLayout(): 현재 레이아웃을 배열 형태로 반환합니다.

입력

유저가 입력한 pushpop 명령어의 리스트가 주어집니다.

출력

최종적으로 레이아웃을 배열 형태로 반환합니다.

문제 해결 과정

이 문제를 해결하기 위해서는 스택과 큐의 기본적인 작동 원리를 이해하고, 자바스크립트의 배열을 활용하여 이들을 구현해야 합니다.

1. 스택(Stack)과 큐(Queue) 개념 이해

스택은 후입선출(Last-In-First-Out) 방식입니다. 즉, 가장 나중에 들어온 데이터가 가장 먼저 나갑니다. 반면, 큐는 선입선출(First-In-First-Out) 방식입니다. 즉, 가장 먼저 들어온 데이터가 가장 먼저 나갑니다.

2. 스택 및 큐 구현

자바스크립트에서 스택과 큐를 구현하기 위해 객체를 사용할 수 있습니다. 두 가지 모두 배열을 사용하여 구현할 수 있습니다.


class Stack {
    constructor() {
        this.items = [];
    }

    push(element) {
        this.items.push(element);
    }

    pop() {
        if (this.isEmpty()) {
            return "스택이 비어 있습니다.";
        }
        return this.items.pop();
    }

    isEmpty() {
        return this.items.length === 0;
    }

    peek() {
        if (this.isEmpty()) {
            return "스택이 비어 있습니다.";
        }
        return this.items[this.items.length - 1];
    }

    getItems() {
        return this.items;
    }
}

class Queue {
    constructor() {
        this.items = [];
    }

    enqueue(element) {
        this.items.push(element);
    }

    dequeue() {
        if (this.isEmpty()) {
            return "큐가 비어 있습니다.";
        }
        return this.items.shift();
    }

    isEmpty() {
        return this.items.length === 0;
    }

    front() {
        if (this.isEmpty()) {
            return "큐가 비어 있습니다.";
        }
        return this.items[0];
    }

    getItems() {
        return this.items;
    }
}

3. 문제 해결 알고리즘 구현

주어진 명령어 리스트를 기반으로 레이아웃을 조작하는 로직을 구현합니다. 사용자가 입력한 push 명령어에 따라 값을 스택이나 큐에 추가하고, pop 명령어에 따라 값을 제거합니다.


function layoutManager(commands) {
    const stack = new Stack();
    const queue = new Queue();

    commands.forEach(command => {
        const parts = command.split(' ');
        if (parts[0] === 'push') {
            const value = parts[1];
            // stack에 값 추가 예시
            stack.push(value);
            // queue에 값 추가 예시
            queue.enqueue(value);
        } else if (parts[0] === 'pop') {
            // 스택에서 제거하기
            stack.pop();
            // 큐에서 제거하기
            queue.dequeue();
        }
    });

    return {
        stackLayout: stack.getItems(),
        queueLayout: queue.getItems()
    };
}

// 사용 예시
const commands = ['push 1', 'push 2', 'pop', 'push 3'];
const finalLayout = layoutManager(commands);
console.log(finalLayout); // { stackLayout: ['1', '3'], queueLayout: ['2', '3'] }

4. 결론

이 문제를 통해 스택과 큐의 기본적인 작동 원리와 자바스크립트에서 어떻게 구현할 수 있는지를 살펴보았습니다. 각 자료구조의 장단점을 이해하고 필요에 따라 적절히 사용할 수 있는 능력을 키우는 것이 중요합니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 그리디 알고리즘

그리디 알고리즘(Greedy Algorithm)은 최적의 해를 찾기 위해 매 순간마다 가장 적합한 선택을 하는 알고리즘입니다. 전체 문제를 최적화하기 위해서 매 순간 최적이라고 생각되는 선택을 하는 것이며, 이 선택이 항상 전체 문제의 최적의 해를 보장하지는 않습니다. 하지만 그리디 알고리즘을 통해 쉽게 문제를 해결할 수 있는 경우도 많기 때문에 많이 사용됩니다.

문제: 동전 거스름돈

당신은 가게 주인으로, 손님에게 동전으로 거스름돈을 주어야 합니다. 가게에는 다음과 같은 동전들이 있습니다:

  • 500원짜리 동전
  • 100원짜리 동전
  • 50원짜리 동전
  • 10원짜리 동전

당신은 손님에게 최적의 동전 개수를 사용하여 거스름돈을 주고 싶습니다. 만약 손님이 1260원의 거스름돈을 요청하면, 당신은 다음과 같이 동전을 줄 수 있습니다:

  • 2장 – 500원
  • 2장 – 100원
  • 1장 – 50원
  • 1장 – 10원

즉, 총 6장의 동전을 주게 됩니다. 프로그램의 입출력 형식은 다음과 같습니다:

입력

첫 번째 줄: 거스름돈을 줄 금액 N (1 <= N <= 10,000)

출력

최소 동전 개수

문제 해결 과정

1. 문제 이해

문제를 해결하기 위해 우리는 주어진 금액의 동전 개수를 최소화해야 합니다. 가장 높은 가치의 동전부터 사용하여 남은 금액에 대해 다시 동전을 계산하는 방식으로 접근합니다.

2. 알고리즘 설계

그리디 알고리즘을 적용하여 다음과 같은 단계를 거칩니다:

  • 주어진 금액 N을 확인합니다.
  • 동전의 가치를 큰 것에서 작은 순서로 정렬합니다.
  • 각 동전의 가치를 사용해 나아가면서 금액을 줄여나갑니다.
  • 동전이 사용될 때마다 개수를 카운트합니다.
  • 남은 금액이 0이 될 때까지 이 과정을 반복합니다.

3. 코드 구현

이제 문제를 해결하기 위한 자바스크립트 코드를 작성해보겠습니다.


function minCoins(N) {
    const coins = [500, 100, 50, 10]; // 동전의 가치
    let count = 0; // 동전 개수 카운트

    for (let i = 0; i < coins.length; i++) {
        // 현재 동전의 가치를 N으로 나눠 최대 몇 개를 쓸 수 있는지 계산
        count += Math.floor(N / coins[i]);
        // 사용한 만큼 N에서 차감
        N %= coins[i]; 
    }
    
    return count;
}

// 사용 예
const amount = 1260; // 요청한 거스름돈
console.log(`최소 동전 개수: ${minCoins(amount)}`); // 출력: 6

4. 코드 설명

위의 코드에서:

  • minCoins 함수는 매개변수 N을 통해 거스름돈을 입력받습니다.
  • coins 배열에는 동전의 가치를 큰 것부터 나열했습니다.
  • for 루프를 통해 각 동전의 가치를 확인하며 Math.floor(N / coins[i])를 사용하여 사용 가능한 동전 개수를 계산합니다.
  • 동전이 사용된 후 남은 금액은 N %= coins[i]로 업데이트합니다.
  • 최종적으로 동전의 개수를 반환합니다.

5. 동작 확인

이제 위의 코드를 통해 여러 가지 테스트 케이스를 실행하여 동작을 확인합니다. 다양한 입력을 테스트해 보겠습니다.


console.log(minCoins(5000)); // 출력: 10
console.log(minCoins(1000)); // 출력: 2
console.log(minCoins(560));  // 출력: 2
console.log(minCoins(9999)); // 출력: 특정값

결론

이번 강좌에서는 그리디 알고리즘을 사용하여 동전 거스름돈 문제를 해결했습니다. 그리디 알고리즘은 단순한 문제에서 매우 유용하게 활용되며, 동전이나 배낭 문제와 같은 다양한 문제를 해결하는 데 기여합니다. 앞으로도 다양한 그리디 알고리즘 문제를 해결해보며 더 많은 경험을 쌓아보시기 바랍니다.

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 수 정렬하기

개요

코딩테스트에서 자주 등장하는 문제 중 하나는 주어진 수를 정렬하는 것입니다.
본 강좌에서는 JavaScript로 수를 정렬하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
수 정렬하기 문제는 기본적인 정렬 알고리즘을 공부하는 데 매우 유용합니다.
우리는 여러 가지 알고리즘을 이용해 수를 정렬할 수 있으며, 각각의 알고리즘은
시간 복잡도와 공간 복잡도가 다릅니다.

문제 설명

문제

주어진 수의 배열을 입력으로 받아서, 정렬된 배열을 반환하는 함수를 작성하시오.
예를 들어, 입력 배열이 [3, 1, 2]이라면,
출력은 [1, 2, 3]이어야 합니다.

입력

  • 첫 번째 줄에 정수 N 이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 100,000)
  • 두 번째 줄에 N개의 정수 A1, A2, ..., AN이 하나의 공백으로 구분되어 주어진다.
    (-1,000,000 ≤ Ai ≤ 1,000,000)

출력

정렬된 수를 한 줄에 출력해야 하며, 각 수는 하나의 공백으로 구분되어야 한다.

예제

    입력:
    5
    5 4 3 2 1
    
    출력:
    1 2 3 4 5
    

문제 해결 과정

1단계: 요구사항 분석

주어진 문제를 해결하기 위해서는 입력받은 배열을 정렬하여
출력하는 것이 목표입니다. 이를 위해 우리는 클래식한 정렬 알고리즘인
퀵 정렬(Quick Sort)과 병합 정렬(Merge Sort)을 사용할 수 있습니다.
JavaScript 내장 함수를 사용할 수도 있지만, 이번에는 알고리즘을 이해하기 위해
직접 구현해보는 것이 중요합니다.

2단계: 알고리즘 선택

정렬 알고리즘 중 퀵 정렬과 병합 정렬은 일반적으로 고속 정렬 알고리즘으로 널리 사용됩니다.
아래에서 각 알고리즘의 장단점을 간단히 정리하겠습니다.

퀵 정렬(Quick Sort)

  • 평균 시간 복잡도: O(N log N)
  • 최악 시간 복잡도: O(N2) (비효율적인 피벗 선택 시)
  • 공간 복잡도: O(log N)
  • 장점: in-place 정렬이 가능하여 메모리 사용이 적다.
  • 단점: 안정적인 정렬이 아니다.

병합 정렬(Merge Sort)

  • 평균 및 최악 시간 복잡도: O(N log N)
  • 공간 복잡도: O(N)
  • 장점: 안정적인 정렬이다.
  • 단점: 추가적인 메모리가 필요하다.

3단계: 퀵 정렬 구현

우리는 퀵 정렬을 이용하여 수 배열을 정렬하는 함수를 구현할 것입니다.
아래는 JavaScript로 작성된 퀵 정렬의 구현 코드입니다.


    function quickSort(arr) {
        if (arr.length <= 1) return arr;
        const pivot = arr[arr.length - 1];
        const left = [];
        const right = [];
        
        for (let i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
            if (arr[i] < pivot) {
                left.push(arr[i]);
            } else {
                right.push(arr[i]);
            }
        }
        return [...quickSort(left), pivot, ...quickSort(right)];
    }
    

4단계: 병합 정렬 구현

다음으로, 병합 정렬 알고리즘을 구현해보겠습니다. 아래에 병합 정렬의 구현 코드를 제공합니다.


    function mergeSort(arr) {
        if (arr.length <= 1) return arr;
        const mid = Math.floor(arr.length / 2);
        const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));
        const right = mergeSort(arr.slice(mid));
        
        return merge(left, right);
    }
    
    function merge(left, right) {
        const result = [];
        let i = 0, j = 0;
        
        while (i < left.length && j < right.length) {
            if (left[i] < right[j]) {
                result.push(left[i]);
                i++;
            } else {
                result.push(right[j]);
                j++;
            }
        }
        return result.concat(left.slice(i)).concat(right.slice(j));
    }
    

5단계: 입력 처리 및 출력

이제 정렬 함수들을 완성했으므로, 입력을 처리하고
결과를 출력하는 부분을 구현하겠습니다. JavaScript에서는
prompt를 사용하여 입력을 받을 수 있으며,
결과는 console.log를 사용하여 출력합니다.


    const N = parseInt(prompt("정수의 개수를 입력하세요:"));
    const nums = prompt("정수를 입력하세요:").split(" ").map(Number);
    const sorted = quickSort(nums); // 혹은 mergeSort(nums);
    
    console.log(sorted.join(" "));
    

결론

이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용하여 주어진 수 배열을 정렬하는
문제를 해결했습니다. 정렬 알고리즘의 구현뿐만 아니라,
각 알고리즘의 특징 및 성능에 대해서도 알아보았습니다.
퀵 정렬과 병합 정렬을 직접 구현함으로써 정렬 알고리즘에 대한
이해를 깊게 할 수 있었습니다.
코딩테스트에서는 정렬 문제 외에도 다양한 문제들이 출제되니,
이러한 알고리즘들을 다양하게 연습해보는 것을 추천합니다.

문제 해결 및 연습

아래의 문제들을 풀어보며, 더 많은 연습을 해보세요!

  • 주어진 수 배열에서 중복된 수를 제거한 후 정렬하기
  • 구간 정렬: 주어진 구간 내에서만 정렬하기
  • 정렬된 두 배열을 합치는 문제

참고 자료

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 구간 합

안녕하세요! 이번 강좌에서는 자바스크립트 코딩 테스트에서 자주 출제되는 “구간 합” 문제를 심도 있게 다뤄보겠습니다. 구간 합 문제는 주어진 수열에서 임의의 구간의 합을 효율적으로 구하는 문제로, 다양한 최적화 기법을 통해 해결할 수 있습니다. 우리가 다룰 구간 합 문제는 특히 배열의 크기가 클 때 시간이 많이 소요될 수 있기 때문에, 보다 효율적인 알고리즘을 설계하는 것이 중요합니다.

문제 소개

다음은 구간 합에 관한 문제입니다:

문제 설명

정수로 이루어진 배열 arr와 여러 쌍의 정수 (l, r)이 주어집니다. 각 쌍은 구간의 시작점 l과 끝점 r을 나타냅니다. arr[l] + arr[l + 1] + ... + arr[r]의 합을 구하는 프로그램을 작성하시오. 배열의 길이와 쌍의 개수는 다음과 같습니다:

  • 1 ≤ arr.length ≤ 106
  • 1 ≤ l, rarr.length
  • 0 ≤ arr[i] ≤ 109

예를 들어, 배열 arr = [1, 2, 3, 4, 5]이고, 쌍 (1, 3)이 주어졌다면, 구간 합은 arr[1] + arr[2] + arr[3] = 2 + 3 + 4 = 9입니다.

문제 접근 방법

이 문제를 효율적으로 해결하기 위해서는 단순히 반복문을 통해 각 구간의 합을 계산하는 것은 적절하지 않습니다. 이유는 최악의 경우 O(N * M)의 시간 복잡도를 가지게 되므로, 데이터의 크기가 크면 지수적으로 시간이 늘어날 수 있습니다. 대신에 더 효과적인 접근 방법을 사용할 수 있습니다.

전처리 기법: 누적 합 배열

구간 합 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나는 누적 합 배열(Prefix Sum Array)을 만드는 것입니다. 누적 합 배열을 사용하면, 구간의 합을 O(1)로 계산할 수 있습니다. 누적 합 배열의 정의는 다음과 같습니다:

prefix[i] = arr[0] + arr[1] + ... + arr[i-1]

따라서, 구간 (l, r)의 합은 다음과 같이 계산할 수 있습니다:

sum(l, r) = prefix[r + 1] - prefix[l]

이를 통해 각 쌍의 구간 합을 O(1) 시간 안에 구할 수 있습니다. 전체 알고리즘의 시간 복잡도는 O(N + M)이 되며, 여기서 N은 배열의 크기, M은 쌍의 개수입니다.

구현 단계

이제 누적 합 배열을 사용하여 문제를 해결하는 자바스크립트 코드를 구현해보겠습니다.

1단계: 누적 합 배열 생성


function createPrefixSum(arr) {
    const prefix = new Array(arr.length + 1).fill(0);
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        prefix[i + 1] = prefix[i] + arr[i];
    }
    return prefix;
}

2단계: 구간 합 계산


function rangeSum(prefix, l, r) {
    return prefix[r + 1] - prefix[l];
}

3단계: 메인 함수 구현


function calculateRangeSums(arr, queries) {
    const prefix = createPrefixSum(arr);
    const results = [];
    for (let [l, r] of queries) {
        results.push(rangeSum(prefix, l - 1, r - 1)); // 1-based to 0-based
    }
    return results;
}

// 예시 사용
const arr = [1, 2, 3, 4, 5];
const queries = [[1, 3], [2, 5], [0, 2]];
const results = calculateRangeSums(arr, queries);
console.log(results); // [9, 14, 6]

결과 분석

위 코드는 주어진 배열과 쿼리를 기반으로 매 쿼리의 구간 합을 효율적으로 계산하여 결과를 출력하는 프로그램입니다. 결과적으로 구간 합을 빠르게 구할 수 있으며, 배열의 크기나 쿼리 개수에 따라 성능이 저하되지 않습니다.

시간 복잡도

본 알고리즘의 시간 복잡도는 다음과 같습니다:

  • 누적 합 배열 생성: O(N)
  • 각 쿼리 처리: O(1) (M개 쿼리 처리 전부 합치면 O(M))

결과적으로 전체 시간 복잡도는 O(N + M)이며, 이는 매우 효율적인 수준입니다.

결론

이제 구간 합 문제를 누적 합 배열을 사용하여 효율적으로 해결하는 방법을 배웠습니다. 코딩 테스트에서 구간 합 문제는 자주 출제되는 주제이므로, 이와 같은 최적화 기법을 이해하고 활용하는 것이 중요합니다. 연습을 통해 다양한 유형의 문제를 해결해 보시기 바랍니다!

추가 연습 문제

다음과 같은 변형 문제를 연습해보세요:

  • 구간 합 대신 구간의 최대값을 구하는 문제
  • 구간의 곱을 구하는 문제 (단, 나누기 연산을 고려해야 할 수도 있음)
  • 다양한 쿼리(예: 구간 증가, 감소 등)가 주어질 때 어떻게 처리할 것인지 고민해보기

위 내용을 바탕으로 다양한 문제를 해결해 보시길 바랍니다. 감사합니다!

자바스크립트 코딩테스트 강좌, 선분의 교차 여부 구하기

여러분 안녕하세요! 오늘은 자바스크립트 코딩 테스트에서 자주 등장하는 문제 중 하나인 ‘선분의 교차 여부 구하기’에 대해 다뤄보겠습니다. 이 문제는 면접에서 자주 출제되며, 기하학적인 개념을 이해하고 코드로 구현하는 능력을 키우는데 큰 도움이 됩니다.

문제 설명

주어진 두 개의 선분이 교차하는지 여부를 판단하는 문제입니다. 각 선분은 두 점으로 정의되며, 선분 A는 점 A1(x1, y1)과 A2(x2, y2)로, 선분 B는 점 B1(x3, y3)와 B2(x4, y4)로 표시됩니다. 우리는 이러한 두 선분이 서로 교차하는지 여부를 판단해야 합니다.

입력

  • A1: (x1, y1)
  • A2: (x2, y2)
  • B1: (x3, y3)
  • B2: (x4, y4)

출력

교차하는 경우 true를, 그렇지 않은 경우 false를 반환해야 합니다.

예제

입력 예제

    A1: (1, 1), A2: (4, 4)
    B1: (1, 4), B2: (4, 1)
  

출력 예제

    true
  

문제 접근 방식

이 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 기하학적인 개념과 알고리즘을 활용해야 합니다. 특히, 선분의 교차 여부를 판단하기 위한 두 가지 방법을 소개합니다. 첫 번째 방법은 사각형의 넓이를 이용한 방법이고, 두 번째는 벡터의 외적(Cross Product) 개념을 이용한 방법입니다.

1. 외적을 이용한 교차 여부 판단

선분이 교차하는지 여부를 판단하기 위해 벡터의 외적을 사용합니다. 두 방향 벡터 A와 B간의 외적이 0보다 크면 한 방향에 있고, 0보다 작으면 반대 방향에 있음을 알 수 있습니다.

직선의 방정식

    Let's define line segments A and B:
    A: [(x1, y1), (x2, y2)]
    B: [(x3, y3), (x4, y4)]
  

외적 공식

선분 AB와 AC에 대해 다음과 같은 외적 공식을 사용할 수 있습니다:

    cross(A, B) = (A.x * B.y - A.y * B.x)
  

2. 선분과 한 선의 교차 여부 판단

선분이 주어졌을 때, 한 선이 특정 선분을 교차하는지 여부를 판단하기 위해서는 또 다른 기법을 사용할 수 있습니다. 이 기본적으로 각 선분의 끝점을 포함한 직선을 읽어들여 교차 여부를 계산하는 것입니다.

구현 코드

이제 위에서 설명한 방식으로 실제 코드를 구현해 보겠습니다.


    function isIntersect(A1, A2, B1, B2) {
      const orientation = (p, q, r) => {
        const val = (q[1] - p[1]) * (r[0] - q[0]) - (q[0] - p[0]) * (r[1] - q[1]);
        if (val === 0) return 0; // collinear
        return (val > 0) ? 1 : 2; // clock or counterclock wise
      };
      
      const onSegment = (p, q, r) => {
        return (
          q[0] <= Math.max(p[0], r[0]) &&
          q[0] >= Math.min(p[0], r[0]) &&
          q[1] <= Math.max(p[1], r[1]) &&
          q[1] >= Math.min(p[1], r[1])
        );
      };
      
      const o1 = orientation(A1, A2, B1);
      const o2 = orientation(A1, A2, B2);
      const o3 = orientation(B1, B2, A1);
      const o4 = orientation(B1, B2, A2);
      
      if (o1 !== o2 && o3 !== o4) return true;
      if (o1 === 0 && onSegment(A1, B1, A2)) return true;
      if (o2 === 0 && onSegment(A1, B2, A2)) return true;
      if (o3 === 0 && onSegment(B1, A1, B2)) return true;
      if (o4 === 0 && onSegment(B1, A2, B2)) return true;

      return false;
    }

    // Example usage
    const A1 = [1, 1],
          A2 = [4, 4],
          B1 = [1, 4],
          B2 = [4, 1];

    console.log(isIntersect(A1, A2, B1, B2)); // true
  

코드 설명

우선, orientation 함수는 주어진 세 점(p, q, r)에 대한 방향성을 판별합니다. 이를 통해 선분 A, B의 교차 여부를 판단할 수 있습니다.

그 다음, onSegment 함수는 점 q가 선분 pr 위에 있는지를 판단합니다. 교차 여부를 확인한 후, 특정 경우 (세 점이 모두 일치하는 경우)에 대해 추가적인 판단을 진행합니다.

시간 복잡도

이 알고리즘의 시간 복잡도는 O(1)입니다. 단 한 번의 비교를 통해 교차 여부를 확인할 수 있기 때문입니다.

결론

이번 강좌에서는 자바스크립트를 이용해 선분의 교차 여부를 판단하는 알고리즘을 알아보았습니다. 기하학적 문제에 대한 이해와 코딩 능력을 키울 수 있었기를 바랍니다. 면접 준비에 도움이 되었길 바라며, 다음 강좌에서 또 만나요!